多特征和多视角信息融合的步态识别

提出了一种基于多特征和多视角信息融合的步态识别方法。应用背景差分和阴影消除获得人体步态轮廓,对人体轮廓使用伪Zernike矩、小波描述子和Procrustes形状分析法进行了特征提取。通过多特征和多视角步态信息融合,完成了基于人体步态特征的身份识别。该方法在CASIA步态数据库上进行了实验,取得了较高的正确识别率,实验结果表明本文所提出的识别方法具有较高的识别性能。     

基于PCA和SVM的步态识别

提出了一种新颖的沿中线投影得到特征的步态识别方法。首先,应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对外轮廓沿人体中线投影可以得到前后两个向量,合成1D向量作为步态特征。然后,通过主成分分析对得到的一维向量进行特征提取和压缩,对得到的识别量应用支持向量机进行步态的分类和识别。实验中,该方法取得了很好的识别性能。     

基于核二维主成分分析算法的步态识别

步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析（Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA）的方法进行步态特征提取,运用支持向量机（SVM）进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图（GEI）,对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。     

基于独立成分分析和模糊支持向量机的车标识别新方法

提出了一种新的车标识别方法。首先,利用独立成分分析提取车标特征,然后,采用模糊支持向量机设计分类器进行车标识别。实验结果表明,与现有车标识别方法相比,该方法识别率高、速度快。     

基于多特征融合的运动人体行为识别

提出了一种基于特征级融合的运动人体行为识别方法。应用背景差分法和阴影消除技术获得运动人体区域和人体轮廓;采用R变换提取人体区域特征,采用小波描述子提取人体轮廓特征;然后将这两种具有一定互补性的特征采用K-L变换进行融合,得到一个分类能力更强的特征;最后,在传统支持向量机的基础上,结合模糊聚类技术和决策树构建多级二叉树分类器,从而实现行为多类分类。该方法在Weizmann行为数据库上进行了实验,实验结果表明所提出的识别方法具有较高的识别性能。     

基于特征融合的步态识别算法

步态运动中包含人体形状信息和运动信息,目前步态识别算法多数基于单一信息,不能取得满意的识别结果。利用特征融合的思想,提出一种融合人体轮廓特征和下肢角度特征的步态识别算法。采用傅立叶描述子描述人体轮廓特征;区别于基于模型的运动特征提取方法,依据人体解剖学的知识获取下肢角度,计算代价较小;采用加权融合规则实现两类特征的融合。仿真结果表明,本算法的性能较基于单个特征的算法有明显的提高。     

基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法

采用了一种基于步态能量图（GEI）的步态特征提取方法,主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析,然后提取其步态能量图。同时针对传统主成分分析（PCA）方法只能处理线性和服从指数型分布的情况,提出了采用基于核方法的主成分分析（KPCA）来对数据进行特征降维,然后采用泛化能力较强的分类器SVM来对特征进行识别。应用上述方法在CASIA数据库上进行了实验,结果表明采用上述方法取得了较理想的效果。     

基于独立成分分析和核向量机的人脸识别

提出利用独立成分分析提取人脸特征并用核向量机进行识别的方法。独立成分分析能更本质地描述图像特征,通过选择合适的特征个数达到较高的识别准确率。利用核向量机进行分类判决,可以快速地对大样本数据进行准确分类,产生较少的支持向量。实验证明了该方法的可行性和有效性,在ORL人脸数据库上达到了94.38%的准确率。     

基于独立成分分析和核向量机的虹膜识别方法

针对虹膜识别过程中的特征提取及识别问题,提出了用独立成分分析提取虹膜特征,用核向量机进行识别的方法.从采集到的人眼图像中定位虹膜,并对其进行归一化处理和图像增强处理.用独立成分分析提取统计独立的特征,通过选择合适的特征个数可以达到较高的识别准确率.在得到虹膜特征编码后,用核向量机进行分类判决,核向量机是一种适合大规模数据集的快速支持向量机训练算法,并将结果与支持向量机的分类结果进行了对比.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

支持向量机在步态识别算法中的应用研究

步态识别是图像处理领域的一个新兴热点.人行走姿态准确识别困难因素较多,由于步态数据是一种高维、小样本数据,传统识别方法不能检测前景与背景差异情况,导致识别正确率比较低.为了快速准确地进行步态识别,提出支持向量机的步态识别方法.方法首先根据步态图像中前景点与背景点的差值,自适应计算区分前景点与背景点的阈值,根据阈值对步态图像进行二值化,在特征提取阶段,采用水平、垂直和对角线 3 个方向提取步态信息,并通过小波变换进行特征维数约简,最后将小波变换提取维步态特征采用支持向量机学习得到步态识别结果.在中国科学院自动化所的 CASIA 步态数据库上进行了识别仿真,结果表明,方法的识别正确率有所提高,且识别的速度加快,是步态识别有效的方法,并具有广阔的应用前景.     

基于模糊主成分分析的步态识别

提出针对步态能量图的基于模糊主成分分析的步态识别算法。通过对原始步态序列进行预处理得到步态能量图,利用模糊主成分分析提取出特征值和对应的特征向量,获得模糊主成分后将其映射到低维空间,并使用最近邻法进行分类。在CASIA数据库上对算法进行验证,实验结果证明,该算法与同类算法相比具有更好的识别性能。     

基于独立分量分析的笔迹识别

笔迹识别作为一种身份识别技术,具有自然,非入侵等优点,因此成为模式识别和机器学习领域的一个研究热点。本文提出了一种与文本无关的笔迹识别方法,该方法利用独立分量分析(Independent Component Analysis , ICA)来提取笔迹的纹理特征,并利用竞争学习方法确定笔迹的特征编码。实验结果证明利用该方法进行笔迹识别具有很好的效果。     

基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法

为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法.该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)~2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)~2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库巾多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果.     

基于独立分量分析的图像融合算法

提出了一种基于独立分量分析(ICA)的图像融合算法。在图像配准的基础上，利用独立分量分析对图像进行训练获得独立分量基函数。对于待融合图像，通过训练得到的基函数对图像进行线性变换，然后在变换域根据不同的融合规则对图像进行融合，ICA反变换得到融合图像。仿真结果表明了该方法的有效性。 关键词：     

基于多线性独立成分分析的掌纹识别

为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。     

基于非参数独立分量分析的说话人识别方法

首先用非参数独立分量分析方法提取表征说话人音频特性的时域基函数组,语音信号可由这些基函数线性组合而成。每个可识别的说话人对应一个不同的基函数组,对某个特定人的输入音频,只有与它对应的基函数组使其系数向量各分量之间的独立性最强(也就是互信息最小)。对待识别音频,分别用已知说话人的时域基函数组计算各自的系数向量,并计算系数向量各分量之间的互信息。互信息最小的基函数组对应的说话人即为识别结果。实验结果表明,即使用很少的测试数据.也能达到很高的识别率。     

基于独立分量分析的人耳识别方法

应用独立分量分析（ICA）方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量，并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别。与传统的主成分分析（PCA）方法相比具有更好的鉴别能力。通过与PCA的对比实验结果表明，该方法具有更高的识别率，对姿态和光照的变化也具有较好的鲁棒性。     

基于独立分量分析的人耳图像识别方法

人耳识别是一种新的生物特征识别技术.本文将独立分量分析应用于人耳图像的特征提取,并分别与最近邻分类器、RBF神经网络分类器和支持向量机相结合进行分类识别.实验结果表明基于独立分量分析的人耳识别方法优于传统的主分量分析方法.     

基于PCA和ICA的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的正确率,提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法,来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时,首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理;然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法:方法1,将参与ICA训练的图像看作是随机变量,而将图像中的像素值看作是随机实验结果,ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像;方法2,将图像中的像素值看作是随机变量,而将图像看作是随机实验结果,ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89%和98.33%。     

基于独立分量分析的虹膜识别方法

虹膜识别技术作为一种生物识别手段，具有惟一性、稳定性和安全性等优点，从而成为当前模式识别和机器学习领域的一个研究热点．提出了一种新的虹膜识别方法，该方法利用独立分量分析(ICA)提取虹膜的纹理特征，并采用竞争学习机制进行识别．实验结果证明了该方法的有效性和对环境的适应性，在图像模糊、噪声干扰等不利条件下，仍然能够正确识别．