基于差空间的最大散度差鉴别分析及人脸识别

提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性,然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取,这样从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析中存在的“小样本问题”。最后,在ORL标准人脸库和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。     

基于多类最大散度差的人脸表示方法

将用于两类分类的最大散度差鉴别准则推广为多类最大散度差鉴别准则,并建立了基于该准则的一种新的人脸表示方法.基于多类最大散度差鉴别准则的人脸表示方法有效避免了传统鉴别分析方法在人脸特征提取时通常面临的小样本模式识别问题.在国际标准人脸图像数据库ORL、Yale以及FERET上的实验结果表明,与Fisherfaces、Eigenfaces、正交补空间、零空间等人脸特征提取方法相比,新的人脸表示方法具有一定的优势.     

一种核最大散度差判别分析人脸识别方法

提出一种有效的非线性子空间学习方法--核最大散度差判别分析(KMSD),并将其用于人脸识别.核最大散度差判别分析首先把输入空间的样本非线性映射到特征空间,然后通过核方法的技巧,采用最大散度差判别分析(MSD)方法在特征空间里求解.在Yale和ORL人脸数据库上的实验结果表明,提出的核最大散度差判别分析方法用于人脸识别具有较高的识别率.     

分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别

提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间。接下来再对新模式采用最大散度差线性鉴别分析,这样就避免了对新模式的类内散布矩阵非奇异的要求。在ORL人脸库和Yale人脸库上分别检验了分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法的识别性能,实验结果表明该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。     

基于KPCA和FMSD的人脸识别

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD)。利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性。     

融合典型相关与最大散度差的特征抽取方法

提出了一种融合典型相关分析与最大散度差鉴别分析的特征抽取新方法。该方法首先利用典型相关分析方法实现了特征信息的融合,有效地消除了特征之间的信息冗余。然后,通过采用最大散度差鉴别分析方法将训练样本中的类别信息加以充分的利用,从而有效的提高了人脸识别的正确率。最后,在ORL标准人脸库上和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。     

基于散度差准则的隐空间特征抽取方法

本文提出了一种新的非线性特征抽取方法——基于散度差准则的隐空间特征抽取方法。该方法的主要思想就是首先利用一核函数将原始输入空间非线性变换到隐空间，然后，在该隐空间中，利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则进行特征抽取。与现有的核特征抽取方法不同，该方法不需要核函数满足Mercer定理，从而增加了核函数的选择范围。更为重要的是，由于采用了散度差作为鉴别准则，从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的试验结果验证了本文方法的有效性。     

基于模糊决策和MSD的单样本人脸识别算法

当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度差鉴别分析的单样本人脸识别算法。通过对每个训练样本进行适当的分块,从而获得较多的训练样本个数,在这些新的训练样本集上应用类内中间值最大散度差鉴别分析算法得到最优投影矩阵,并基于这个最优投影矩阵可以计算训练样本和待测试样本的特征。对模糊决策方法进行分类。在著名的ORL和FERET人脸数据库上的大量实验结果表明,该算法可以提高识别率。     

改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别

提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的局部特征和类别信息,而且完全避免了使用矩阵的奇异值分解。在ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。     

最大散度差鉴别分析及人脸识别

传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根本上避免了类内散布矩阵奇异带来的困难。在ORL人脸数据库和AR人脸数据库上的实验结果验证算法的有效性。     

一种基于双向2DMSD的人脸识别方法

提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法.该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率.     

极小化类内散布度的大间距非线性鉴别分析

提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验,分析了识别率及识别时间,结果表明该方法具有一定优势。     

一种新的核广义鉴别特征抽取方法

在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计不相关性。在ORL人脸库上的实验表明了所提方法的有效性,达到了比核鉴别分析等方法更好的识别效果。     

核典型相关性鉴别分析

提出一种新的基于典型相关性的核鉴别分析,以图片集为基础的人脸识别算法。把每个图片集映射到一个高维特征空间,然后通过核线性鉴别分析(KLDA)处理,得到相应的核子空间。通过计算两典型向量的典型差来估计两个子空间的相似度。根据核Fisher准则,基于类间典型差与类内典型差的比率建立核子空间的相关性来得到核典型相关性鉴别分析(KDCC)算法。在ORL、NUST603、FERNT和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,该算法能够更有效提取样本特征,在识别率上要优于典型相关性鉴别分析(DCC)和核鉴别转换(KDT)算法。     

文本分类中一种基于核的最大散度差特征抽取方法

研究了一种基于核的最大散度差准则的文本特征抽取方法。首先回顾了文本分类中特征降维的主要方法、Fisher准则及其相关研究进展以及存在的问题;然后分析了基于散度差准则的线性鉴别方法的优点与不足,借助于核函数较好地解决了线性可分性较差的样本分类问题,在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩。实验结果表明,该方法在文本分类上的效果较好。     

一种基于核的最大散度差特征抽取方法*

研究了一种基于核的最大散度差准则的文本特征抽取方法。首先回顾了文本分类中特征降维的主要方法、Fisher准则及其相关研究进展以及存在的问题;然后分析了基于散度差准则的线性鉴别方法的优点与不足,借助于核函数较好地解决了线性可分性较差的样本分类问题,在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩。实验结果表明,该方法在文本分类上的效果较好。     

基于模糊最大散度差判别准则的聚类方法

基于最大散度差判别准则提出了一种模糊最大散度差准则,并根据模糊最大散度差准则提出一种聚类方法(fuzzy maximum scatter difference discriminant criterion based clustering algorithm,简称FMSDC).该方法通过迭代优化方法实现聚类的同时还可以实现特征降维.该方法首先在最大散度差判别准则中引入模糊概念;然后通过具体原则设定模糊最大散度差判别准则中的参数η,从而在一定程度上降低了由参数η引起的敏感性;最后分别根据模糊隶属度μ_ik、最优鉴别矢量ω进行聚类和特征降维.实验结果表明,FMSDC方法不但具有基本的聚类功能,而且具有较好的鲁棒性和较强的特征降维能力.