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具有统计不相关性的图像投影鉴别分析及人脸识别 总被引:25,自引:1,他引:25
提出了一种新的图像投影鉴别分析方法。与Liu鉴别投影分析方法相比,该方法具有能够消除投影特征向量之间相关性的优点,另外,所提出的方法是直接基于图像矩阵的,与以往的基于图像向量的鉴别方法相比,它的突出优点是大大地提高了特征抽取的速度。最后,在ORL标准人脸库和MUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的图像投影鉴别分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高,在ORL标准人脸库和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的图像投影鉴别分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高,在普通的分类器下分别达到95.5%和99.4%的识别率,该识别率明显优于颇有影响的Fisherfaces方法,而且,特征抽取的速度提高了近15倍。 相似文献
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广义DKL变换及其在人脸识别中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
1 引言在模式识别领域中,Fisher线性判别方法有着重大的影响,其基本思想是在Fisher鉴别准则函数取极值的条件下,求得一个最佳鉴别方向,然后再将模式高维特征向量投影到该最佳鉴别方向上,构成一维鉴别特征空间,于是模式鉴别分析就在一维空间中进行。 Foley和Sammon在1970年发展了Fisher线性判别方法,提出了Sammon最佳鉴别平面的技术,并将它用于解决两类问题。Sammon最佳鉴别平面的技术在模式识别领域 相似文献
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韩璐 《计算机技术与发展》2012,(9):87-90
局部保持投影(locality preserving projection,LPP)和线性鉴别分析(linear discrimin antanalysis,LDA)是两种有效的一维特征提取方法,广泛应用于人脸识别领域。但采用一维特征提取方法时会存在列向量化时样本的结构信息被破坏和样本在提取特征时必须对协方差矩阵进行特征分解,对于高维小样本的问题很容易出现协方差矩阵奇异的问题。文中提出将二维局部保持投影(2DLPP)和二维线性鉴别分析(2DLDA)这两种方法在特征层进行融合并应用在人脸识别。基于人脸库AR上的实验表明,该方法比传统的IJPP和LDA识别性能更高,因此可作为一种新的人脸识别方法。 相似文献
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人脸识别是模式识别研究领域的重要课题,具有广阔的应用前景。本文提出了基于模糊神经网络的人脸识别方法。首先用最优鉴别分析方法提取人脸的最优鉴别矢量集,构成特征空间,然后在特征空间中设计模糊神经网络分类器。在ORL人脸图象库上的实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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一种改进的模糊支持向量机的人脸识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
文中在样本区域性分析的基础上,将模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)、三叉决策树以及最近邻分类相结合并应用于人脸识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,用该分类器算法进行人脸识别比单独使用模糊支持向量机具有更快的速度和更高的精度。 相似文献
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一种新的图像特征抽取方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
对最佳鉴别矢量的求解方法进行了研究,根据矩阵的分块理论和优化理论,在一定的条件下,从理论上得到类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法,提出了求解最佳鉴别矢量的一种新算法,该算法的优点是计算量明显减少。ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。实验结果表明,虽然识别率与分块维数之间存在非线性关系,但可以通过选择适当的分块维数来获得较高的识别率。类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法适合于一切使用Fisher鉴别准则的模式识别问题。 相似文献
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首先利用核函数技术将原始样本隐式地映射到高维特征空间;然后在高维空间里利用再生核理论建立基于Fisher鉴别极小准则的2个等价模型;最后在该空间的核类间散布矩阵的非零空间和零空间中应用Fisher极小鉴别准则求取核鉴别矢量.在人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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本文给出了一种正面人像识别的方法。利用活动轮廓模型进行人像处理,自动提取人脸轮廓,再利用特征脸谱描述人像间的差异信息,将人脸图象唯一地映射到由特征脸谱构造的“人脸差空间”中去,通过比较人脸图象在该空间中的位置来识别。 相似文献
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人脸识别在考勤中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸是最重要的视觉图像之一,在计算机视觉、模式识别等多个领域具有重要的研究意义.人脸识别现在应用广泛,比如2008年北京奥运会的售票系统就采用了人脸识别的技术.现在的考勤系统多为打卡机,并且代打卡现象严重.而人脸识别应用到考勤系统,保存考劫时人脸截图,并给出识别的结果,加强了考勤数据的准确性、完整性,并为日后考勤记录提... 相似文献
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基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法 总被引:35,自引:1,他引:34
人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特性的有效性都面临着很多问题,至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性,提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Sammon最佳鉴别平面上的正态Bayes分类模型。在本文的 相似文献
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拐点不变量是局部不变量的一种,广泛应用于缺损目标识别。介绍了三种拐点提取方法,分割融合算法,Hough变换和广义拐点方法。它们具有旋转,平移,尺度不变形,利用它们对4类缺损目标图象进行识别,取得了较好的结果。 相似文献
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人脸姿态、表情、光照等变化是影响人脸识别的主要因素,如何减轻这些因素对识别率的影响是人脸识别的研究关键所在。R.G等人提出了MPCA方法,通过对人脸图像进行一次分块处理,减少了这些因素产生的影响。然而MPCA方法只消除了部分影响,仍未能完全解决这一问题。文章提出了一种进行二次分块处理的新方法——局部二维主元分析方法,进一步消除了这些因素所产生的影响。通过在Yale国际标准人脸库及UMIST人脸库上进行验证,该方法大大提高了人脸识别率。 相似文献
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人脸合成由于会受到光线、环境背景、头的姿态等的影响,在实时互动合成时常常难以得到满意的结果。针对虚拟交互展示中人脸互动合成的需求,本文基于快速样本学习的人脸检测,采用基于人脸细化参数化模板的快速特征点定位,最后实现人脸快速合成算法,实时生成用于科技馆展示的不同参观者的完美脸型效果。 相似文献
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基于差别特征的神经网络人脸识别 总被引:3,自引:0,他引:3
根据视觉识别的差别特征分辨特性,该文对自联想神经网络进行了改进,提出了基于差别特征的识别方法。文中采用ORL人脸图象库进行的对比识别实验表明,改进后的差别特征神经网络对原人脸图象和加斯噪声的人脸图象,都较自联想神经网络识别高,证实了差别特征的有效性。 相似文献