分类概率保持鉴别分析及其在人脸识别中的应用

针对特征提取算法中存在的问题,在线性鉴别分析的基础上提出分类概率保持鉴别分析(CPPDA)并成功应用于人脸识别.CPPDA首先计算每个样本的分类概率,并利用分类概率重新定义样本的类间散布矩阵和类内散布矩阵;然后通过最大化类间散度同时最小化类内散度寻求最佳投影矩阵,使得样本的原始分布信息在低维特征空间能得到保持.在ORL、Yale及FERET人脸库上进行测试比较,结果表明文中所提方法的优越性.     

半监督的稀疏保持二维边界Fisher分析降维算法

针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后通过稀疏保持对特征间的稀疏重构性加以约束,所获得的稀疏重构权重保持了局部几何结构,而且也包含了自然鉴别信息.在YALE,ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有很好的分类和识别性能.     

中心线邻域鉴别嵌入算法及其在人脸识别中的应用*

针对边界费舍尔分析在特征提取过程中存在的不足,提出中心线邻域鉴别嵌入(CLNDE)算法,并应用于人脸识别中.CLNDE首先利用样本到类中心线的距离分别构造类内相似矩阵与类间相似矩阵;然后利用构造的相似矩阵计算样本的类间局部散度与类内局部散度;最后在最大化样本的类间局部散度的同时最小化类内局部散度,寻求最优投影矩阵.在人脸数据库上实验验证算法的优越性.     

核邻域保持判别嵌入在人脸识别中的应用

为更有效地进行数据降维,将核映射思想引入到邻域保持判别嵌入中,提出一种核邻域保持判别嵌入的流形学习算法。以类内相似度矩阵与类间散度矩阵之差作为鉴别准则,使类间散度矩阵不受满秩的约束,从而解决人脸数据的非线性和小样本问题。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,该算法具有较好的人脸识别性能。     

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。     

基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法

为了提取更真实的样本局部分布结构以及合理利用样本标签信息,提出局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法。通过求解样本在总体下稀疏表示来自适应选择样本的近邻参数,以使样本间分布关系尽可能符合真实情况;在获取稀疏近邻结构的基础上,利用样本标签信息设计自定义的类内局部散度矩阵和类间局部散度矩阵,以使得在保留样本间近邻关系的同时提高样本标签信息带来的判别能力。该算法可以有效保持同类样本间的稀疏近邻关系,并且破坏非同类样本间的稀疏近邻结构。在Yale库、AR库以及Yale B库上的实验结果表明:与相关的人脸识别算法相比,该算法具有更高的人脸识别率,可以有效提升人脸识别算法的识别率。     

一种两阶段判别分析方法

为了解决LDA 对复杂分布数据的表达问题,本文提出了一种新的非参数形式的散度矩阵构造方法。该方法 能更好的刻画分类边界信息,并保留更多对分类有用的信息。同时针对小样本问题中非参数结构形式的类内散度矩阵可能奇 异,提出了一种两阶段鉴别分析方法对准则函数进行了最优化求解。该方法通过奇异值分解把人脸图像投影到混合散度矩阵 的主元空间,使类内散度矩阵在投影空间中是非奇异的,通过CS 分解,从理论上分析了同时对角化散度矩阵的求解,并证明了 得到的投影矩阵满足正交约束条件。在ORL,Yale 和YaleB 人脸库上测试的结果显示,改进的算法在性能上优于PCA+LDA, ULDA 和OLDA 等子空间方法。     

模糊逆Fisher鉴别分析及其在人脸识别中的应用

在逆Fisher鉴别分析的基础上,引入了模糊数学的思想,提出了模糊逆Fisher鉴别分析并成功应用于人脸识别。模糊逆Fisher鉴别分析通过隶属度函数将样本归入所有的类别之中,根据隶属度重新定义了类间散布矩阵和类内散布矩阵,进而将样本的原始分布信息通过相应的隶属度函数完全融入到了最后提取到的特征中。在ORL和FERET人脸库上的实验结果证明了基于模糊逆Fisher鉴别准则特征提取方法的优越性。     

基于2D-PCA的两级LDA人脸识别方法

线性鉴别分析(LDA)小样本问题的已有解决方法在构造最优投影子空间时未完整利用LDA的4个信息空间,为此,提出一种基于二维主成分分析(2D-PCA)的两级LDA人脸识别方法。采用减法运算对样本类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值矩阵求逆,以解决小样本问题,并连续应用Fisher准则和修改后的Fisher准则连接2个投影子空间,获取包含LDA的4个信息空间的最优投影方向,利用2D-PCA对输入样本做预处理,以减少计算复杂度。在ORL和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法虽然训练时间略有增加,但识别率分别为92.5%和95.8%,优于其他常用LDA算法。     

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。     

Weighted maximum scatter difference based feature extraction and its application to face recognition

An improved maximum scatter difference (MSD) algorithm based on weighted scheme is proposed in this paper. The existing MSD model and its improved method only highlight the role which within-class scatter matrix plays while they pay little attention to the action of between-class scatter matrix. Another weakness of the existing MSD model is that it is difficult to select an appropriate weight for within-class scatter matrix because the range of weight is usually too large. In order to make MSD more suitable for classification, different weights are assigned to both between-class and within-class scatter matrices, respectively. This scheme is more convenient for operation than original MSD because it confines the range of parameters to a small range. Finally, the results of experiments conducted on AR and FERET face database indicate the effectiveness of the proposed approach.     

基于大间距准则的不相关保局投影分析

局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)算法只保持了目标在投影后的邻域局部信息,为了更好地刻画数据的流形结构, 引入了类内和类间局部散度矩阵,给出了一种基于有效且稳定的大间距准则(Maximum margin criterion,MMC)的不相关保局投影分析方法.该方法在最大化散度矩阵迹差时,引入尺度因子α,对类内和类间局部散度矩阵进行加权,以便找到更适合分类的子空间并且可避免小样本问题; 更重要的是,大间距准则下提取的判别特征集一般情况下是统计相关的,造成了特征信息的冗余, 因此,通过增加一个不相关约束条件,利用推导出的公式提取不相关判别特征集, 这样做, 对正确识别更为有利.在Yale人脸库、PIE人脸库和MNIST手写数字库上的测试结果表明,本文方法有效且稳定, 与LPP、LDA (Linear discriminant analysis)和LPMIP(Locality-preserved maximum information projection)方法等相比,具有更高的正确识别率.     

Feature extraction using fuzzy inverse FDA

This paper proposes a new method of feature extraction and recognition, namely, the fuzzy inverse Fisher discriminant analysis (FIFDA) based on the inverse Fisher discriminant criterion and fuzzy set theory. In the proposed method, a membership degree matrix is calculated using FKNN, then the membership degree is incorporated into the definition of the between-class scatter matrix and within-class scatter matrix to get the fuzzy between-class scatter matrix and fuzzy within-class scatter matrix. Experimental results on the ORL, FERET face databases and pulse signal database show that the new method outperforms Fisherface, fuzzy Fisherface and inverse Fisher discriminant analysis.     

Feature extraction based on Laplacian bidirectional maximum margin criterion

Maximum margin criterion (MMC) based feature extraction is more efficient than linear discriminant analysis (LDA) for calculating the discriminant vectors since it does not need to calculate the inverse within-class scatter matrix. However, MMC ignores the discriminative information within the local structures of samples and the structural information embedding in the images. In this paper, we develop a novel criterion, namely Laplacian bidirectional maximum margin criterion (LBMMC), to address the issue. We formulate the image total Laplacian matrix, image within-class Laplacian matrix and image between-class Laplacian matrix using the sample similar weight that is widely used in machine learning. The proposed LBMMC based feature extraction computes the discriminant vectors by maximizing the difference between image between-class Laplacian matrix and image within-class Laplacian matrix in both row and column directions. Experiments on the FERET and Yale face databases show the effectiveness of the proposed LBMMC based feature extraction method.     

利用标准化LDA进行人脸识别

线性判别分析（LDA）是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。提出一种基于LDA的人脸识别方法－－标准化LDA，该方法克服了传统LDA方法的缺点，重新定义了样本类间离散度矩阵，在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数，使得在选择投地，能够更好地分开各个类的样本；同时，它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题，即保留样本类内离散度矩阵的零空间，因为这个空间包含了最具有判别能力的信息。在这个零空间里，寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵。实验结果显示，在人脸识别中，与传统LDA相比，该方法有更好的识别率。标准化LDA也可以用于其他图像识别问题。     

基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别

针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。     

一种改进的线性判别分析算法在人脸识别中的应用

线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,有效地同时提取类内离散度矩阵零空间和非零空间中的信息。若干人脸数据库上的比较实验表明了ILDA在人脸识别方面的有效性。     

Feature Extraction Using Laplacian Maximum Margin Criterion

Feature extraction by Maximum Margin Criterion (MMC) can more efficiently calculate the discriminant vectors than LDA, by avoiding calculation of the inverse within-class scatter matrix. But MMC ignores the local structures of samples. In this paper, we develop a novel criterion to address this issue, namely Laplacian Maximum Margin Criterion (Laplacian MMC). We define the total Laplacian matrix, within-class Laplacian matrix and between-class Laplacian matrix by using the similar weight of samples to capture the scatter information. Laplacian MMC based feature extraction gets the discriminant vectors by maximizing the difference between between-class laplacian matrix and within-class laplacian matrix. Experiments on FERET and AR face databases show that Laplacian MMC works well.     

适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法

在人脸识别中, 具有正交性的特征提取算法是一类有效的特征提取算法, 但受到小样本问题的制约. 本文在正交判别保局投影的基础上, 提出了一种适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法. 算法根据同类样本之间的空间结构信息, 重新定义了类内散度矩阵与类间散度矩阵, 进而给出了一个新的目标函数. 然而新的目标函数对于人脸识别问题, 同样存在着小样本问题. 为此本文将原始数据空间降到一个低维的子空间, 从而避免了总体散度矩阵奇异, 并在理论上证明了在该子空间中求解判别矢量集, 等价于在原空间中求解判别矢量集. 人脸库上的实验结果表明本文算法的有效性.