基于核的Foley-Sammon鉴别分析与人脸识别

通过建立基于核的Foley-Sammon鉴别分析(KFSDA)的两个等价模型,并分析这两个等价模型的解之间的关系,从理论上给出KFSDA模型的具体求解方法．分析表明,基于核的Foley-Sammon鉴别分析保留了FSDA能明显降低样本特征之间冗余信息的优点,更重要的是该方法能够有效地抽取样本的非线性特征,是对FSDA的进一步拓展．在ORL标准人脸库上的实验结果验证了文中方法的有效性．     

具有统计不相关性的核化图嵌入算法

提出统计不相关的核化图嵌入算法,为求解各种统计不相关的核化降维算法提供了一种统一方法。与已有核化降维算法相比,新的特征提取方法降低甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过在ORL,YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,提出的具有统计不相关的核化图嵌入算法在识别率方面好于已有的核算法。另外,揭示了统计不相关的核化图嵌入与已有的核化图嵌入的内在关系。     

具有统计不相关性的图像投影鉴别分析及人脸识别

提出了一种新的图像投影鉴别分析方法。与Liu鉴别投影分析方法相比，该方法具有能够消除投影特征向量之间相关性的优点，另外，所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大地提高了特征抽取的速度。最后，在ORL标准人脸库和MUST603人脸库上的试验结果表明，所提出的图像投影鉴别分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高，在ORL标准人脸库和NUST603人脸库上的试验结果表明，所提出的图像投影鉴别分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高，在普通的分类器下分别达到95.5%和99.4%的识别率，该识别率明显优于颇有影响的Fisherfaces方法，而且，特征抽取的速度提高了近15倍。     

快速核Foley—Sammon鉴别分析及其在人脸识别上的应用

核Foley-Sammon鉴别分析由于可以抽取得到原始样本的非线性正交特征,因此被广泛应用于模式识别的研究领域.但是该算法在具体求解每一个特征矢量过程中均需求解相应的广义特征方程,因此非常耗时.为了克服这一困难,提出了一种新的快速近似算法即核Foley-Sammon鉴别分析,有效地避免了多次求解广义特征方程.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该算法不仅在识别性能上优于核线性鉴别分析,而且在特征抽取速度上优于传统的核Foley-Sammon鉴别分析.     

基于广义Fisher鉴别分析的人脸识别

本文提出了一种基于广义Fisher鉴别分析的人脸识别新方法。在ORL标准人脸库上的试验结果证实了所提出方法的有效性和稳定性。     

基于分块PCA的人脸识别方法

本文提出了一种称为M2PCA＋FDA的新的人脸识别方法．新方法从模式的原始数字图像出发，先对样本图像进行分块，对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取，从而得到能代替原始模式的低维的新模式，然后，对新模式施行“Fisherfaces”方法，实现模式的分类．其特点是能有效地抽取图像的局部特征，正是这些特征使此类模式区别于彼类．在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCAA-FDA方法进行了测试，实验的结果表明，本文提出的方法在识别性能上优于“Fisherfaces”方法和PCA方法．     

基于无监督最佳鉴别平面的人脸识别*

最佳鉴别平面作为一种重要的特征抽取方法,在人脸特征降维中具有重要的影响。然而,传统的最佳鉴别平面是基于Fisher准则的,只能用于有监督模式。为此,提出了一种将最佳鉴别平面扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是以投影空间中模糊类间离散度和模糊类内离散度的比值最大为优化目标,计算出无监督模式下最佳鉴别矢量及模糊离散度矩阵,进而获得一种新的基于无监督最佳鉴别平面的特征抽取方法。较之同属于无监督特征抽取的主成分分析,该方法更容易获得有利于分类的特征。对CMU-PIE人脸数据库进行实验,结果表明,在样本类别信息缺失的情况下,该方法尽管无法具有与有监督模式下的最佳鉴别平面特征抽取方法同样的性能,但当不同类之间差异较大时,将优于主成分分析方法。     

一种融合PCA 和KFDA 的人脸识别方法

提出一种融合PCA和KFDA的人脸识别方法，即在进行非线性映射之前，首先利用经典的主分量分析(C—PCA)进行降维，然后执行KFDA．为进一步降低整个算法的计算时问，又提出一种I—PCA KFDA方法，它直接基于图像矩阵的主分量分析(I—PCA)．ORL标准人脸库的试验结果表明，与现有的核Fisher鉴别分析方法相比，两种方法可将特征抽取的速度分别提高3倍和7倍，其识别精度没有丝毫的降低．     

基于核的广义Foley-Sammon鉴别分析

广义Foley-Sammon线性鉴别分析(GFSDA)是抽取线性特征的有效方法之一。本文提出了基于核的广义Foley-Sammon鉴别分析(KGFSDA)方法,首先建立KGFSDA的模型,然后从理论上给出KGFSDA模型的具体求解方法。分析表明,KGFSDA保留了GFSDA能从整体上考虑经过广义最佳鉴别变换后样本的可分性的优点,更重要的是该方法能够有效地抽取样本的非线性特征,是对GFSDA的进一步拓展。在ORL标准人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于已有的广义Foley-Sammon线性鉴别分析,也比经典的Foley-Sammon线性鉴别分析更有效。     

分块PCA鉴别特征抽取能力的分析研究

基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),本文提出了分块 PCA 人脸识别方法。分块 PCA 从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用 PCA 方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在 Yale 人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,分块 PCA 在识别性能上优于通常的 PCA 方法,也优于基于 Fisher 鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces 方法、F-S 方法、组合鉴别方法,识别率可以达到100%。     

基于零空间核判别分析的人脸识别

提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键作用.零空间线性判别分析(null-space linear discriminant analysis,NLDA)在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是该方法本质上仍是一种线性方法.为有效提取数据的非线性特征,提出了零空间核判别分析算法(null-space kernel discriminant analysis,NKDA)并将其应用于人脸识别.利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间后,采用一次瘦QR分解求核类内散布矩阵的零空间鉴别矢量集,最后再进行一次Cholesky分解求得具正交性的核空间鉴别矢量集.与NLDA相比,NKDA具有更好的识别性能且在大样本情况下也能应用.另外,基于NKDA,提出了增量NKDA算法,当增加新的训练样本时能正确地更新NKDA鉴别矢量集.在ORL库、Yale库和PIE子库上的实验结果表明了算法的有效性和效率,在有效降维的同时能进一步提高鉴别能力.     

基于分块核主元分析的人脸识别方法研究

传统的基于数据二阶统计矩的主元分析法（PCA）是一种有效的数据特征提取方法,是基于原始特征的一种线性变换。但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主元分析法后留下的显著成分就可能不再反映这种非线性属性。而核主元分析则是基于原始数据的高阶统计量,是一种非线性变换,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性。而KPCA方法只考虑了人脸图像的整体信息,没有考虑到局部特征信息。文章提出了分块核主元分析（MKPCA）的方法进行人脸识别,取得了很好的效果。     

基于核的Fisher非线性最佳鉴别分析在人脸识别中的应用

抽取最佳鉴别特征是人脸识别中的重要一步。对小样本的高维人脸图像样本,由于各种抽取非线性鉴别特征的方法均存在各自的问题,为此提出了一种求解核的Fisher非线性最佳鉴别特征的新方法,该方法首先在特征空间用类间散度阵和类内散度阵作为Fisher准则,来得到最佳非线性鉴别特征,然后针对此方法存在的病态问题,进一步在类内散度阵的零空间中求解最佳非线性鉴别矢量。基于ORL人脸数据库的实验表明,该新方法抽取的非线性最佳鉴别特征明显优于Fisher线性鉴别分析(FLDA)的线性特征和广义鉴别分析(GDA)的非线性特征。     

基于奇异值分解和判别式KL投影的人脸识别

人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景.提出了一种新的彩色人脸识别方法.该算法采用模拟K-L变换、奇异值分解、主分量分析和Fisher线性判别分析技术来提取最终特征,可以使分类器的设计更加简洁、有效,使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率.仿真结果表明了该方法的有效性.     

代价敏感的局部判别嵌入人脸识别算法

局部判别嵌入算法寻求最高的正确识别率时假设所有的错误分类具有相同的错分代价,然而这个假设在现实的人脸识别系统中往往是不成立的,因为不同的错误分类将会导致不同的错分代价.为此,提出一种代价敏感的局部判别嵌入算法.首先通过构造代价矩阵将代价敏感理念融入到特征提取阶段,以提高算法判别不同错误分类的能力;然后最大化异类近邻样本点之间的错分代价,同时最小化同类近邻样本点之间的距离;最后利用迭代算法求得最佳的正交投影向量,以更好地维持数据的度量架构.在Yale,ORL,AR和Extended Yale B人脸数据库上的实验结果表明,文中算法是有效的.     

基于图嵌入正则化的人脸线性判别分析

提出一种基于图嵌入正则化的人脸线性判别分析方法。构造非监督最优类可分准则,基于图嵌入理论,求解该最优类可分准则下的最优投影向量,在非监督的图嵌入框架下利用样本局部类别信息提高人脸识别率,降低矩阵计算复杂度。在典型的人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性。     

基于Gabor滤波和KPCA的人脸识别方法

尽管核主分量分析能够有效地提取非线性特征,并成功地应用于人脸识别,但是抽取对光照、表情不敏感的特征仍然是亟待解决的问题。该文提出了一种结合Gabor特征和核主分量分析的人脸识别方法。首先通过Gabor滤波器对人脸图像滤波,并通过实验分析了Gabor滤波器参数的选择,然后采用核主分量分析的方法降低Gabor特征的维数．最后采用最近邻分类器进行识别。由于采用了Gabor滤波,该方法对光照、表情具有鲁棒性,在ORL人脸库上的实验结果表强,该方法在识别性能上优于核主分量分析方法。     

基于核函数的逆Fisher人脸识别

传统Fisher判别方法存在小样本问题,而逆Fisher判别方法的识别率较低.为此,提出一种基于核函数的逆Fisher人脸识别方法,在逆Fisher准则的基础上引入核函数映射,选取合适的核函数在高维空间里提取人脸图像特征.实验结果表明,该方法能保持逆Fisher判别的鲁棒性,人脸识别率较高.