基于小波变换和主分量分析的人脸识别

提出了基于小波变换和主分量分析的人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为KNN分类器的输入,由KNN分类器对提取的特征进行识别.在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能.     

独立分量分析研究

概述独立分量分析的基本理论,总结三个等价目标函数：非高斯最大化、互信息最小、极大似然估计,总结三类常用优化方法：自适应法、固定点迭代法、Jacobi法。介绍含噪独立分量分析、欠定独立分量分析、核独立分量分析等新近的方法,简述独立分量分析的一些应用。     

基于主独立内容特征的人脸图像检索方法

提出一种基于独立分量分析的内容特征,并用于人脸图像检索,得到一种基于内容的图像检索新方案.该方案首先在降维空间提取出基于高阶统计特性的主独立内容特征（PICF）,应用提取的PICF特征进行有效的人脸图像描述.为确保计算有效性和检索正确率,运用可消除独立特征顺序不确定性的基于PICF的检索方法,并在具备不同亮度、尺度、姿势和图像描述变化的ORL脸谱数据库中完成了人脸图像检索实验.计算机仿真结果验证了所提出方法的有效性.最佳检索率为100%,平均查准率达95.14%/千次.     

二维主分量分类器

在主分量分类器（PCC）的基础上提出了二维主分量分类器方法,具有速度快、算法简便的特点.人脸性别分类结果表明,所提出的方法在识别性能上优于主分量分类器;另外,算法执行时间具有很大的改进.     

基于独立分量分析的降噪技术

介绍了新兴的独立分量分析技术的基本概念和原理,以及具有代表性的算法,即FastICA算法、EASI算法、非线性PCA算法和基于自然梯度的最大似然估计算法。通过降噪仿真实验,并采用均方误差作为降噪的性能指数,对这些算法与传统的自适应信号处理算法进行比较。所得实验结果表明,独立分量分析算法在降噪上的效果优于自适应信号处理算法。因此在降噪上具有较大的应用价值。     

基于主独立内容特征的人脸图像检索方法

提出一种基于独立分量分析的内容特征,并用于人脸图像检索,得到一种基于内容的图像检索新方案.该方案首先在降维空间提取出基于高阶统计特性的主独立内容特征(PICF),应用提取的PICF特征进行有效的人脸图像描述.为确保计算有效性和检索正确率,运用可消除独立特征顺序不确定性的基于PICF的检索方法,并在具备不同亮度、尺度、姿势和图像描述变化的ORL脸谱数据库中完成了人脸图像检索实验.计算机仿真结果验证了所提出方法的有效性.最佳检索率为100%,平均查准率达95.14％/千次.     

基于部分独立分量分析的盲源分离

独立分量分析是近年来发展起来的一种可有效应用于盲源分离的多通道信号处理方法，对从观测信号中分离出信源信号有较好的性能．但独立分量分析方法的主要限制之一是信源信号统计独立，而大多数实际应用问题都不能保证这一点，使运用独立分量分析进行盲源分离的效果受到极大的影响．因此．提出了利用特征选择的方法近似获得信源信号中的独立分量，对这些分量上的观测信号运用已有的独立分量分析方法进行盲源分离，获得了较好的分离结果．     

基于主元分析法的特征脸法在人脸识别中的应用

简要叙述了人脸识别的方法，详细讨论了主元分析法．并且用这种算法实现了人脸的识别。通过实验得出了主元分析法的识别率，提出了改进的方法。     

基于对称性特征分块主成分分析的人脸识别方法

为了进一步提高人脸识别的精度,考虑在分块主成分分析算法中引入对称性思想。首先对图像进行分块并分别求其奇偶对称脸,然后利用主成分分析算法提取图像的主要鉴别特征。该方法充分考虑了光照等多种因素对识别率的影响,利用人脸图像的对称性增加了样本数量,以有效提高识别率。在ORL人脸库上的实验显示,在每类训练样本数为7、提取特征数为20的情况下,基于对称性特征的分块主成分分析方法的人脸识别率为95%,说明该方法是有效的。     

独立分量分析在民航地空干扰抑制中的应用

提出了用独立分量分析(ICA)抑制地空干扰的新方法,从而降低了飞行隐患.通过仿真实验,验证了该方法的有效性.     

基于动态优化PCA人脸识别算法的实现

提出一种人脸识别动态优化PCA算法。采用ORL人脸数据库,对数据库中图像进行放缩归一化操作并按升序或降序排列。然后,将数据库分为最大值类、中值类、最小值类三个部分,求其各类平均值,特征值个数选取9和10,实现人脸识别和重建。随机采样人脸图像,采用DCT算法将其转换到频域进行分析,通过比较整个数据库平均脸与三类中各自平均脸,算法运行后,特征值个数可以实现自动优化。实验结果显示,该算法在一定程度上可用来对传统PCA算法部分关键参数进行优化。     

基于主元分析和BP神经网络的人脸识别研究

该文提出了一种主元分析和BP神经网络相结合的人脸识别方法。其中主元分析方法用于提取人脸图像的特征，而BP神经网络用于对提取的人脸特征进行识别。实验结果表明，在进行人脸识别时，该文提出的主元分析和BP神经网络相结合的方法同传统的主元分析方法相比取得了良好的效果。此方法具有较高的识别率、较强的自适应性以及对噪声的鲁棒性。     

基于局部本征谱的人脸识别

设计了一种基于局部本征谱的人脸识别方案。预处理阶段,首先将一幅脸像按不同方位划分为大小相同的数个子块,针对各子块进行能量归一化和傅里叶变换,以消除部分光照影响并估算子块的频谱。在此基础上,对训练脸像中编号相同的子块进行主元分析,提取脸像的局部本征谱,采用最近邻判决准则进行分类识别。对ORL人脸数据库的实验结果表明本设计方案是有效的。     

基于LabVIEW平台的教室场景内的人脸识别系统

采用机器视觉技术与虚拟仪器相结合的方式,以LabVIEW为平台,设计了基于人脸肤色信息和模板匹配相结合的人脸检测、LBP(局域二值模式)特征提取的人脸识别系统,同时调用VC++6.0生成的动态链接库完成系统关键算法的设计,实现了面向视频流的教室场景的人脸识别系统。该系统能够有效的提高远程教学环境中,教师与学生的互动交流,使用方便,有较好的实用性。     

基于器官的人脸检测技术

人脸检测技术是人脸自动识别等面部感知研究的基础,是智能计算机接口系统中身份鉴定的重要组成部分.本文实现了一种基于器官的人脸检测算法.该算法通过在搜索窗口中检测人脸器官的位置并利用它们的几何关系作为约束判别人脸.     

基于素描对视频的人脸识别研究

在公共安全领域查找关键人,需在视频中比对素描进行检索.为此,改进了仅依靠对素描和视频数据中的人脸提取整体或者局部特征的识别算法,将人脸识别问题转为人脸检索问题,把这2种媒体数据表示为第3种数据,即图像列表.通过比较图像列表完成最终的特征比对.所设计的系统扩展了人脸识别的研究范围,且支持多种媒体数据的检索.对比人脸视频分析融合系统,对素描-视频数据进行人脸识别,结果显示,所提出算法的正确识别率和曲线下面积都有相应提高,而等错误率降幅显著.     

基于LLE和SVM的人像识别方法

在人像识别方面,传统的特征提取方法大都是线性的,不能很好地保持样本的拓扑结构。支持向量机能提高学习的泛化能力,防止过学习,是一种很好的分类器。为此,提出一种增强的LLE（Locally Linear Embedding）和SVM（Support Vector Machine）结合的人像识别方法,采用PCA（Pfincipal Component Analysis）与LLE相结合算法,对光照归一化处理过的人脸图像进行特征提取,利用SVM的分类机制对人脸图像样本集进行训练和识别。在ORL（Olivetti Research Laboratory）人脸数据库上实验表明,该算法稳健、快速,识别率达到了90％以上。     

基于遗传算法的人脸识别系统设计

该文设计了一套基于遗传算法的人脸识别系统,整个系统包括人脸检测与定位阶段,该文采用垂直灰度积分投影算法确定了人脸左右边界,采用基于Hough变换的圆检测算法定位了眼睛中心,然后利用小范围水平灰度积分投影法确定了嘴巴中心,最后利用方框锁定、局部搜索法确定了眼角和嘴角。特征提取阶段,该文在特征矢量的质量与数量两方面做了权衡,保证了系统的运行速度。人脸识别阶段,该文采用了根据遗传学而演化的一种高精度、高搜索度算法——遗传算法训练并确定了识别系统的权重与阈值,提高了识别系统的速度与精度。在系统设计中,该文选用了两个人脸数据库共计180幅图像用于训练与检测,该系统在实验中识别正确率可达95%以上。