基于支持向量机方法的人脸识别研究

采用 SVM方法进行人脸识别研究 ,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合 SVM处理的二分类问题 ,克服了传统 SVM方法在解决多分类问题上的一些缺陷 .实验以手工与自动两种预处理方式在 FERET和 Bio ID人脸库上完成 ,并与 PCA方法进行了对比 ,结果表明本文的 SVM方法比 PCA方法有更好的概括能力和更高的正确识别率 ,使得今后建立一个基于 SVM方法的人脸自动检测和识别系统成为可能     

模糊支持向量机在人脸识别中的应用

本文首先介绍了人脸图像的代数特征抽取方法 ICA,再对模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)作了重点分析和研究。将抽取的人脸特征应用到基于FSVM和基于模糊系统的算法上,采用基于模糊分类系统和二叉决策树相结合的方法进行人脸识别,可以达到理想的识别效果。     

支持向量机在人脸识别中的应用研究

研究人脸图像自动识别问题,由于人脸的特征维数较高,正确识别有难度,利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的提取和模式识别.为此,提出了一种基于支持向量机的人脸识别方法.首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的特征,PCA降维处理消除人脸特征之间的冗余信息,然后采用支持向量机对提取特征进行训练得到最优识别模型,用最优模型对人脸进行识别.对ORL人脸图像库进行仿真实验,识别率达98%,比传统算法高出5%,实验结果表明,既减少了计算复杂度,降低训练与识别时间,又保证实时性,提高识别正确率,为人脸识别的应用提供广泛的前景.     

多分类光滑支持向量机的人脸识别方法

提出一种新的三阶分段光滑函数,构造三阶光滑支持向量机模型( TPSSVM)。理论证明新三阶分段光滑函数对正号函数的逼近程度更高。在处理多类问题时,提出一种基于编码方式的一对多光滑支持向量机分类方法。对于人脸识别问题,通过主成分分析( PCA)进行特征提取,并利用多分类光滑支持向量机对人脸特征图像进行训练和测试。应用于ORL人脸库和FERET人脸库的测试结果表明,多分类光滑支持向量机比传统的识别方法有更高的识别率。     

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。     

支持向量机和遗传算法的人脸识别方法

支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ²和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人脸识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法（GA）的参数选择优化方法。利用笔者曾提出的基于小波分解和积分投影的人脸特征提取算法对人脸图像进行特征参数提取,然后利用优化的支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于小波变换和多类支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和多类支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用多类支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的图像分类方法进行了实验比较。实验结果表明该方法具有较好的分类性能。     

基于支持向量机的人脸识别研究

研究基于支持向量机的人脸识别技术.在识别过程中,首先将人脸图片分为子图片,再利用离散小波变换提取子图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征.在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别.基于ORL人脸数据库的模拟实验表明,算法实现较简单,并具有较好的性能.     

基于支持向量机的人脸识别

由于支持向量机(SVM)有着适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优势,并且基于核函数主元分析的方法对于非线性问题的特征提取来说较为合理,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。在使用KPCA方法对人脸图像进行特征提取后,用SVM对特征向量进行分类识别。利用剑桥ORL的人脸数据库进行的实验结果验证了本算法的有效性。     

基于粒子群优化的支持向量机人脸识别

针对传统主成分分析(PCA)算法提取人脸特征时效率低下的问题,对其求解样本协方差矩阵的特征值和特征向量的过程进行改进,提出一种基于快速PCA降维算法的人脸识别方法。使用交叉验证方法,将支持向量机(SVM)模型训练时的识别准确率作为粒子群的适应度值,利用粒子群优化算法对SVM惩罚参数和核函数参数进行全局寻优,得到参数的全局最优解,用于训练最终的分类器模型进行人脸识别。通过对ORL和Yale数据库中的人脸图像进行实验,结果表明,与传统PCA算法结合SVM模型的识别方法相比,该方法对于人脸图像具有更高的特征提取效率及识别准确率。     

基于排斥图和吸引图的局部保持投影

局部保持投影(LPP)算法未利用样本类别信息进行人脸识别,提取的特征不适合分类。为解决该问题,提出一种基于排斥图和吸引图的LPP算法。在K近邻图的基础上建立排斥图和吸引图,使排斥图反映2个邻近但不同类样本之间的关系,吸引图反映2个同类但不近邻样本之间的关系,结合两者进行特征提取,定义样本相似性度量,以去除原始特征提取噪声和特征值变异的影响。在Feret和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该算法的识别率高于主成分分析算法和传统LPP算法。     

基于双向压缩二维保局投影的人脸识别方法

二维保局投影(2DLPP)只在图像的横向进行数据压缩,提取的特征维数较高,针对该问题,结合二维保局投影和可选的二维保局投影,提出双向压缩二维保局投影((2D)2LPP)算法。该算法从横向和纵向2个方向实施2DLPP,使图像的横向和纵向的维数都得到有效的约简。实验结果表明,(2D)2LPP在识别率和识别时间上都优于2DLPP和A2DLPP。     

基于Haar小波和保局投影的人脸识别

运用保局投影(LPP)算法进行人脸识别时,噪声会破坏真实流形。为此,提出一种解决噪声的新方法——HaarLPP方法。该方法利用Haar小波变换降低噪声的影响,运用LPP算法进行降维,依据最近邻准则完成人脸识别。基于AT&;T与Sheffiled人脸数据库的实验结果表明,该方法在噪声的敏感性方面优于传统LPP算法。     

基于Contourlet变换与LPP的表情识别

提出一种基于Contourlet变换与局部保持投影(LPP)的人脸表情识别方法。将人脸表情图像分割为左眼(包括眉毛)、右眼(包括眉毛)和嘴三部分,利用Contourlet变换对局部表情图像和原始图像进行处理,得到图像的低频分量和高频分量。结合局部表情图像的低频分量与原始图像的高频分量,采用LPP算法提取表情特征,并利用支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法的识别率较高。     

基于改进二维保局投影算法的人脸识别

传统的二维保局投影(2DLPP)算法未考虑样本邻域间局部信息,并且所提取的特征矩阵分量间存在相关性。针对该问题,提出基于大间距准则的最小相关性监督2DLPP算法。引入类间局部散度矩阵和类内局部散度矩阵,最大化带权的散度矩阵迹差,以增大样本类间散度,减小样本类内散度,从而更好地刻画数据的流形结构。计算所提取特征矩阵各分量间的协方差矩阵,通过最小相关性分析,减少特征信息的冗余。在Yale和ORL人脸库上进行仿真实验,结果显示,当训练样本数为5时,该算法的最高识别率分别为92.5%和96.2%,与传统2DLPP算法、二维主成分分析法、二维线性判别分析法和二维大间距准则法相比,识别率均有所提高。同时对不同训练样本数下识别率均值和方差进行分析,验证了算法的稳定性。     

基于信息向量机的神经活动分类和译码研究

利用信息向量机(IVM)算法对来自脑皮层的少量运动神经元激发率进行分类,识别出神经状态,用该神经状态指导神经元激发率的译码。将IVM算法与支持向量机算法、相关向量机算法进行实验比较,结果证明,IVM算法的神经活动分类和译码性能最优,运行时间最短。     

基于局部保持投影的人脸超分辨率方法研究

通常,人脸图像能够看作是嵌入到高维空间中的低维流形的点的集合。流形学习被用于很多降维方法中,局部保持投影（LPP）便是其中的一种。针对局部保持投影方法进行了研究,将局部保持投影算法融入到超分辨率方法中,并将其结合到人脸图像的复原上。介绍现有的基于LPP的人脸图像的超分辨率算法。     

优化局部保留投影及其在表情识别中的应用

提出一种基于优化局部保留投影(OLPP)的人脸表情识别方法。OLPP方法在降维过程中将图像结构信息融入LPP目标函数,通过降维处理,在获得图像结构信息的同时将投影最优化,从而能从原始表情数据中提取更多更具判决性的有效表情信息。JAFFE和CED- WYU(1.0)2个表情数据库的识别结果表明,基于OLPP的特征提取方法能有效提高识别率。     

基于QR分解的扩展监督局部保留映射

针对局部保留映射(LPP)算法不能提供数据集的差异信息问题,提出一种基于QR分解的扩展有监督LPP算法。该方法对训练数据矩阵进行QR分解,采用有监督的LPP算法进行降维,利用类别信息对降维后的数据进行Fisher线性判别式分析,得到最终的映射矩阵以提高判别性能。实验结果表明,该方法较主成分分析法和LPP方法有更好的判别性能。     

基于支持向量机的人脸识别方法

提出一种基于二值边缘图像和支持向量机的人脸识别方法,以具有较强光照鲁棒性的二值边缘图像作为人脸表征,用支持向量机来分类。其中二值边缘图像是用一种基于Sobel算子的局部自适应阂值选取边缘检测算法。仿真实验结果表明对于有165幅人脸的Yale人脸库识别率可达92．73％,而对于有798幅人脸图像的AR人脸库识别率可达95．62％,而且该方法对有光照变化的人脸图像有较好的鲁棒性。