稀疏保留判决分析在人脸表情识别中的应用

提出一种基于稀疏保留判决分析的人脸表情识别方法——SPDA方法。引入稀疏描述理论结合半监督判决分析SDA,通过稀疏重构处理,可获得图像的局部结构信息。由于稀疏描述本身具有的判决性,SPDA只需少量的样本就能获得较好的效果。CED-WYU和JAFFE的2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高识别率。     

基于稀疏保留投影的人脸表情识别

提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法。通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,可从原始表情数据中提取更多有效且具判决性的内在表情特征,获得的投影也较稳定。基于JAFFE和CED-WYU 2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别率。     

核判决分析及其在表情识别中的应用

提出了一种基于核判决分析(KDA)的人脸表情识别方法.与传统的线性特征提取方法线性判决分析(LDA)不同,针对非线性问题,KDA通过引入核函数进行非线性投影以提取表情特征,克服了LDA算法用于人脸表情识别时存在的问题.基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明, 基于核判决分析KDA的特征提取方法能有效地提高识别率.     

基于多分离部件稀疏编码的人脸图像分析

考虑到不同部件(眼睛,嘴等)对人脸分析的贡献差别,提出基于多部件稀疏编码的人脸图像分析方法.首先,选取对人脸(表情)分析影响较大的几个人脸部件,然后,利用多视角稀疏编码方法学习各部件的字典,并计算相应的稀疏编码,最后,将稀疏编码输入分类器(支持向量机和最小均方误差)进行判决.分别在数据库JAFFE和Yale上进行人脸(表情)识别及有遮挡的人脸(表情)识别实验.实验结果表明,基于多部件稀疏编码的人脸分析能较好地调节各部件的权重,优于各单一部件和简单的多部件融合方法的性能.     

基于稀疏重构的判别分析

为了解决现有判别分析算法对残缺和遮挡等外部干扰比较敏感的问题,从局部稀疏表示的角度,提出一种基于稀疏重构的判别分析(SDA)降维算法。该算法首先利用稀疏表示完成各个类内局部稀疏重构,然后通过非所在类内的样本均值完成各样本的类间局部稀疏重构,最后在降维过程中保持类间和类内的稀疏重构信息之比。在AR和UMIST人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与基于图优化的Fisher分析(GbFA)算法和基于重构判别分析(RDA)算法相比,该算法提高了基于近邻分类的最高识别准确率2%~10%。     

基于Gabor特征量和核函数判决分析方法的人脸识别

研究了基于Gabor特征量和核函数判决方法的人脸识别方法,即首先利用Gabor滤波器组对输入样本进行处理,获得Gabor特征量;然后利用核函数判决方法实现人脸识别。Gabor滤波器组通过提取具有空间频率、空间位置和取向选择性的特征,较好克服了实际中由于表情和光照不同带来的变化;而核函数判决分析方法具有提取输入样本空间的非线性最佳鉴别特征的优点。实验仿真表明了该方法的有效性。     

基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用

在面部表情识别中,由于图像特征中存在与情感语义无关的信息及噪声干扰等因素,在一定程度上影响表情识别的准确性。传统的基于核典型相关分析的识别方法难以有效克服这些因素的影响。为尽可能排除这些影响表情识别的因素,提出一种基于稀疏表示的核典型相关分析方法,并将其应用于表情识别中。该方法的基本思想是应用稀疏学习方法来自动选择表情特征矩阵中的关键特征谱成分进行表情特征与情感语义特征之间的相关性建模,然后通过建立的模型完成对待测表情图像的语义特征估计,并用于表情的分类识别。为验证所提方法较传统的基于核典型相关分析方法的优越性,选取国际标准表情数据库JAFFE进行实验,实验结果证实了所提方法的有效性。     

基于分类稀疏表示的人脸表情识别

为挖掘不同人脸表情图像的统计特性差异,提出一种基于分类稀疏表示的表情识别算法。首先通过对不同类别表情图像的字典学习,构建满足各类表情图像统计特性的基函数子集,进而采用Lasso算法获得表情图像在由基函数集所张成特征子空间中的稀疏表示,最后通过比较表情图像在各基函数子集上的重构误差实现不同表情的分类识别。基于JAFFE人脸表情数据库的实验结果表明,该算法可以有效克服人脸身份对表情识别的影响,具有较高的表情识别率和鲁棒性。     

基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法

用基于稀疏表示的分类方法识别遮挡人脸表情时,遮挡字典不具有冗余度且身份特征易干扰表情分类.针对此问题,文中提出一种基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法.该方法首先通过对图像多级分块得到具有冗余度的遮挡字典,然后通过稀疏分解求出待测图像的稀疏表示系数,最后在待测图像所在的子空间内实现表情类别判断.该方法使待测图像的分解系数变得更稀疏,同时避免身份特征对表情分类的干扰.在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的遮挡表情识别实验表明,该方法对遮挡人脸的表情识别具有较强的鲁棒性.     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

邻域保持判别非负矩阵分解

非负矩阵分解（NMF）是一种新的矩阵分解技术,为了提高NMF算法的识别率,提出了一种新的方法——邻域保持判别非负矩阵分解（NPDNMF）,该方法通过将邻域保持判别分析（NPDA）与NMF相结合来实现。邻域保持判别分析是一个将线性判别分析（LDA）与局部保持投影（LPP）综合考虑的判别分析方法,该算法既保持了LDA的判别能力,同时又可以保持原始数据的几何结构。通过将NPDA与NMF相结合,提取得到局部化同时又有很强判别能力的基图像。在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,结果表明该方法得到较好的识别效果。     

融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别

为了提高人脸识别效率,提出了一种基于PCA、LDA和SVM算法融合的人脸识别方法。使用主成分分析（PCA）将人脸图像变换到新的特征空间中,消除图像特征间的相关性和噪声,提取人脸全局特征,在实验阶段取较多的投影方向使其尽可能多的保持原始信息;使用线性判别分析（LDA）算法进一步投影变换降低数据维度;使用支持向量机（SVM）分类识别。将PCA、LDA和SVM三种算法的优点结合起来,在ORL数据库上进行仿真实验,结果表明该方法的识别率可达99.0%。     

基于多种采样方式和Gabor特征的表情识别

设计一种表情识别系统,采用多种采样方式和不同尺度的局部Gabor滤波器,通过主成分分析与线性判别分析对人脸表情识别系统进行特征优化选择。该系统大幅缩减特征提取及分类的时空需求量,表情识别率也有所提高。对原始图像沿垂直方向采样识别效果说明人脸垂直方向包含更多的表情信息。实验测试结果表明,Gabor变换后的人脸表情主要特征信息在不同的尺度和方向上具有集中性和冗余性,小尺度全方向的滤波器组能获得更好的识别性。     

FUDT在苹果近红外光谱分类中的应用

苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关判别转换和Foley-Sammon判别分析提取鉴别信息,用k-近邻分类器进行分类。分类结果表明,模糊非相关判别转换能更好地提取苹果近红外光谱的品种鉴别信息,达到了最高的分类准确率。     

基于图嵌入正则化的人脸线性判别分析

提出一种基于图嵌入正则化的人脸线性判别分析方法。构造非监督最优类可分准则,基于图嵌入理论,求解该最优类可分准则下的最优投影向量,在非监督的图嵌入框架下利用样本局部类别信息提高人脸识别率,降低矩阵计算复杂度。在典型的人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性。     

融合改进LBP和SVM的偏光片外观缺陷检测与分类

偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述符和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的识别方法。缺陷图像通过暗场成像原理获得,将缺陷图像划分为不同的区,对每一个区域提取LBP特征并组成高维复合特征。将不同分区的像素均值特征与LBP复合特征进行集成,利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）消除特征间的相关性和噪声,使用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）进一步投影变换至低维特征,使用支持向量机对上述特征进行分类。结合改进LBP描述符、PCA、LDA和SVM四种算法的优点,在总数250的数据库中进行仿真实验,结果表明,该方法识别准确率达到99.2%,单张图像识别时间为0.92 s,完全满足工业生产线的实际应用要求。     

M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别

CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现“小样本”等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。     

增强的无监督人脸鉴别技术

增强的独立分量分析（EICA）是一种基于样本整体特征的无监督特征抽取方法,并没有考虑样本的局部特征,因此EICA不利于处理人脸识别这类非线性问题的。无监督鉴别投影技术（UDP）用于高维数据压缩,其基本思想是寻找一组有效的投影方向,使得样本投影后,局部散度最小同时非局部散度最大。UDP同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,能够反映样本内在的数据关系,因此UDP能够对样本有效地分类。提出了一种增强的无监督人脸鉴别技术,该方法结合了EICA和UDP的优点,能够：（1）反映样本高阶统计特征;（2）发掘样本内在的几何结构,从而有利于分类。在Yale人脸库和FERET人脸库上的实验验证了该算法的有效性。     

基于改进HMM的模拟电路早期故障识别和诊断

针对模拟电路运行过程中存在的不确定性,对传统的隐马尔可夫模型（HMM）进行了改进,将模型中满足不变性的状态转移概率矩阵改为时变状态转移概率矩阵,使之更符合实际情况。在状态初期为了防止状态转移概率发生过度更新,设置了更新概率控制因子。采用线性辨别分析（LDA）方法对测量信号进行特征提取,用于HMM的训练和测试,从而实现模拟电路早期故障的识别和诊断。仿真结果表明,改进后的HMM具有更强的故障识别和诊断能力。