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提出了一种基于图像分块的二维保局投影(分块2DLPP)的人脸识别方法.先对原始图像矩阵进行分块,然后对分块子图像施行2DLPP方法,再将各个分块按照一定的次序整合起来进行特征提取,从而实现图像降维.该方法能有效地提取图像的局部特征.实验表明:该方法在识别性能上优于2DLPP方法. 相似文献
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双向二维局部保持映射(双向2DLPP)与二维局部保持映射(2DLPP)比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别式分析(LDA)进行分类,从而形成了一种新的监督算法:鉴别双向二维局部保持投影。理论分析表明,无论在计算量还是内存要求方面,所提鉴别双向二维局部保持投影算法比双向2DLPP和主成分分析+线性判别式分析(PCA+LDA)要少,而且在ORL 和Yale数据库上的人脸识别实验表明,新算法的识别性能比双向2DLPP和PCA+LDA算法要好,且具有较少的计算复杂度。 相似文献
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为了提高人脸识别方法对光照、姿态等外部因素的鲁棒性,本文在二维局部保持投影(2DLPP)算法的基础上进行改进,提出的一种双向2DLPP算法。与2DLPP算法不同的是,在求得行方向投影矩阵后,再求列方向的投影矩阵,得到图像的双向特征矩阵,以达到将样本降维的目的。实验结果表明,该方法具有较高的识别率对光照和姿态的变化具有一定的鲁棒性。 相似文献
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面向酉子空间的二维判别保局投影的人脸识别* 总被引:1,自引:0,他引:1
保局投影算法(LPP)在人脸识别中具有较好的识别性能,但它是一种非监督学习,并且在具体实现时需要把图像转换为向量,破坏了图像的像素结构,这显然不利于模式识别。针对这些问题,提出基于酉子空间的二维判别保局算法,不仅在判别保局算法的基础上增加了类别信息,而且直接在灰度矩阵上进行水平和垂直方向上的二维保局投影。该方法构造酉空间上的复向量后再运用线性判别分析提取特征。在ORL、Yale和XJTU人脸库中验证了算法的正确性和有效性,其识别率比传统的2DLDA和2DLPP等方法提高4~5个百分点。 相似文献
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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。 相似文献
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小样本生物识别是现实应用中一个较难解决的问题,通过有限训练样本很难得到满意的识别结果。因此,提出了一种新的小样本掌纹识别方法,利用改进的二维局部保留映射(I2DLPP)提取特征,并用支持向量机(SVM)分类。改进的二维局部保留映射是通过同时在行和列方向上进行2DPCA和2DLPP的投影实现的,从而降低了计算复杂度与特征维数;并且构建最近邻图是以图像内部的列为节点,保留更多内部流形结构,改善了识别效果。SVM是针对小样本识别的非常有效的分类工具,将两者结合可以显著提高小样本掌纹识别精度。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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本文对近年来提出的局部保留映射(LPP)算法和判别局部保留映射(DLPP)算法思想进行了详细介绍,设计并完成了基于LPP和DLPP算法在掌纹识别中识别结果的对比实验。实验结果对基于这两种算法的掌纹识别方法给予数据支持,而且说明DLLP算法要优于LPP算法。 相似文献