基于判别等度规映射的人脸识别

等度规映射算法旨在最大限度地保持样本间距离,没有考虑样本的类判别信息。针对该问题,提出一种基于判别等度规映射的人脸识别算法。在等度规映射算法的基础上,引入最大散度差准则,得到优化的目标函数。在嵌入低维子空间后,同类样本保持其固有的近邻几何结构关系,不同类近邻样本则彼此远离。在ORL数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法

流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应的Log-Gabor图像特征向量;然后使用监督保局映射算法对Log-Gabor特征向量进行维数约简,得到低维鉴别特征;最后使用最近邻分类器进行分类.该算法综合运用了Log-Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、SLPP的非线性维数约简能力,对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性.在Yale和PIE人脸库上的仿真实验结果证明了文中算法的有效性.     

核正交UDP及其在人脸识别中的应用

针对人脸识别中的特征提取问题,对原始的非监督判别映射(UDP)算法进行了改进,提出一种基于核正交UDP的人脸识别算法.利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间;在加入基向量正交的约束后,通过能够保持人脸图像局部几何结构的UDP算法作一个线性映射,以求取算法的正交基向量.该算法中,采用核方法可以更好地提取人脸非线性结构特征,正交基向量则可以更好地保留非线性子流形空间与度量结构有关的信息,增强了算法的识别性能.最后,通过在ORL和PIE人脸库上的人脸识别实验验证了文中算法的有效性.     

基于正交Log-Gabor滤波二值模式的人脸识别算法

为消除可变光照对人脸识别的影响,提出一种基于正交Log-Gabor滤波二值模式（OLGBP）的人脸识别算法。该算法对样本在正交方向做Log-Gabor变换,然后将所得特征图像进行虚实分解和同尺度多方向二值融合构成OLGBP特征向量,再将这些特征向量构成协同表征字典D。最后,在字典D下对测试样本采用协同表征求稀疏系数,并通过误差重构来分类。在AR、Extend Yale B和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,OLGBP算法对光照变化的单样本人脸识别具有较好的效果,从而验证了算法的有效性。     

流形学习算法中的参数选择问题研究

流形学习(Manifold Learning)算法是近年来发展起来的非线性降维机器学习算法.等度规特征映射Isomap(Isometric feature mapping)和局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)是两种典型的流形学习算法.通过实验比较和分析两种算法中邻接参数K和采样点数N的选取对降维结果以及执行时间的影响,实验结果表明Isomap对邻接参数K和采样点数N具有较高的容忍度,而LLE算法在计算速度上优势明显.     

基于改进的LPP_SIFT人脸识别算法

局部保持映射-尺度不变特征变换(LPP-SIFT)算法是一种有效的特征识别方法,但是基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题.为此,论文提出采用奇异值分解(SVD)的LPP-SIFT算法(SVD_LPP_SIFT).首先用尺度不变特征变换对样本选择特征;然后再根据LPP算法求出新样本空间的低维投影子空间.在算法中,样本数据将被映射到一个非奇异正交矩阵中,以此解决了奇异值问题.在Yale、ORL上实验,实验结果验证SVD_LPP_SIFT算法在人脸识别中的有效性.     

一种用于人脸识别的有监督核化多类多流形ISOMAP算法

在核等测距映射（kernel ISOMAP）和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时,所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长,且易出现过拟合现象的问题.在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性,且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性.     

一种改进ε支配的等度规映射方法

新型支配机制的研究是进化多目标优化领域中的热点和难点之一,其中,ε支配最具代表性.但是,它的缺点在于对于不同几何形状的Pareto前沿十分敏感.提出了一种改进ε支配机制的等度规映射方法,采用等度规映射把解映射到低维流形空间,发现隐藏于非支配解的几何分布,在低维流形空间进行ε支配的剪枝操作.与传统的ε支配相比,该机制不会丢失部分有效解,能够较好地保持解分布的均匀性.另外,为了克服传统ε支配丢失部分极端解的不足,设计了极端解校验算子.与NSGAII,SPEA2,NNIA和εMOEA相比,所提出的ε支配和极端解校验算子能够较好地保持解分布的均匀性和宽广性,改进了传统的ε支配.     

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.     

基于深度学习的证件照人脸识别方法

为解决安防业务中对人脸识别技术的迫切需求,进行了基于深度学习的证件照人脸识别方法的研究与实现.对人脸识别各关键技术环节进行了实现并进行了算法对比,同时提出了使用Siamese网络进行特征重映射的方法进一步提升人脸识别精度.实验结果表明,使用证件照构建的人脸库,通过基于深度学习的算法实现了高效精确的人脸识别.     

基于Log-Gabor小波和二维半监督判别分析的人脸图像检索*

针对光照、表情变化给人脸识别造成的影响以及大型人脸图像库的训练样本中只有部分标记的问题,结合多通道Log-Gabor小波和半监督流形学习算法,提出一种新的人脸图像检索方法。该方法首先使用Log-Ga-bor小波对人脸图像进行滤波获得特征矩阵,进一步利用提出的二维半监督流形学习算法进行维数约简,得到低维判别特征。由于该方法直接作用于Log-Gabor特征矩阵,克服了小样本带来的奇异问题;另外,通过充分利用标记和未标记信息,还保留了数据的局部流形结构,增强了特征匹配的相似性。在CMU PIE和AR人脸数据库上的实验结果表明,该方法有效且优于其他方法。     

一种核正交局部敏感辨别分析算法

为了发掘嵌入在人脸样本的非线性结构信息,把核方法和基向量正交化思想引入局部敏感分析算法中,提出一种新的人脸识别算法-核正交局部敏感辨别分析(Kernel based Orthogonal Locality Sensitive Discriminant Analysis).并给出了算法的推导过程及计算步骤.首先用核方法提取人脸样本的非线性信息,并将其投影至高维非线性空间,然后采用局部敏感辨别分析做线性映射,最后采用施密特正交化方法得到正交的基向量,从而使算法更好地描述人脸非线性流形结构特征.在ORL和YaleB人脸库的人脸识别实验证明了所提算法的有效性.     

基于核正交半监督鉴别分析的人脸识别算法

针对人脸识别中的非线性特征提取和有标记样本不足问题,提出了在核空间具有正交性半监督鉴别矢量的计算方法。算法利用核函数将人脸数据映射到高维非线性空间,在该空间采用边界Fisher判别分析（Marginal Fisher Analysis,MFA）算法将少量有类别标签样本进行降维,同时采用无监督鉴别投影（Unsupervised Discriminant Projection,UDP）对大量无标签样本进行学习,以半监督的方法构造算法的目标函数,在特征值求解时以正交方式找出最优投影向量,进行人脸识别。通过实验,在ORL和YALE人脸数据库上验证了该算法的有效性。     

基于Log-Gabor和AdaBoost的人脸识别算法研究

随着模式识别和计算机图形处理技术的发展,人脸识别技术在公共安全、居所门禁、信息安全领域广泛应用,如何提高人脸识别算法的效率与准确度是首要问题。在运用基于Log-Gabor小波的滤波器实现提取人脸特征的基础上,采用AdaBoost迭代算法训练强分类器,以降低特征向量数,从而达到提高识别效率的目的。与通常的算法比较,在不损失准确度的基础上,可显著节约匹配时间。     

Do singular values contain adequate information for face recognition?

Singular values (SVs) have been used for face recognition by many researchers. In this paper, we show that the SVs contain little useful information for face recognition and most important information is encoded in the two orthogonal matrices of the SVD. Experimental results are given to support this observation. To overcome this problem, a new method for face recognition based on the above finding is proposed. The face image is projected on to the orthogonal basis of SVD and then the vectors of coefficients are used as the face image features. By using probability density of this image feature obtained by a simplified EM algorithm, the Bayesian classifier is adopted to recognize the unknown faces. The proposed algorithm obtains acceptable experimental results on the ORL face database.     

完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别

为解决邻域保持判别嵌入算法所面临的小样本问题,并充分利用类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中的判别信息进行人脸识别,提出一种完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别算法。首先间接地利用特征分解方法去除总体邻域散度矩阵的零空间;然后分别在类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中提取最优判别矢量。此外,为进一步提高算法的识别性能,给出了基于瘦QR分解的正交投影矩阵的求解方法。在ORL和Yale人脸库上验证了以上算法的有效性。     

Uncorrelated linear discriminant analysis based on weighted pairwise Fisher criterion

In this paper, we propose a novel uncorrelated, weighted linear discriminant analysis (UWLDA) method for feature extraction and recognition. The UWLDA first introduces a weighting function to restrain the dominant role of the classes with larger distance and then searches the optimal discriminant vectors under the conjugative orthogonal constrains in the null space of the within-class scatter matrix and its conjugative orthogonal complement space, respectively. As a result, the proposed technique not only derive the optimal and lossless discriminative information, but also guarantee that all extracted features are statistically uncorrelated. Experiments on FERET face database and AR face database are performed to test and evaluate the proposed algorithm. The results demonstrate the effectiveness of UWLDA.     

结合小波变换和Log-Gabor滤波的虹膜识别方法

提出了一种将小波变换和Log-Gabor滤波结合起来进行虹膜识别的方法:小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效提取图像的纹理信息.将归一化的虹膜图像进行两层小波分解,再取其低频子带进行Log-Gabor滤波并量化生成虹膜模板,采用汉明距进行快速分类.实验结果验证了本算法具有很好的识别率和等错率.     

基于Log-Gabor小波变换和证据推理的车型识别*

针对车型识别问题,提出了一种基于特征车的车型识别方法——基于Log-Gabor小波变换和DS证据推理的车型识别算法。该算法先对特殊车辆图像进行多分辨率的Log-Gabor小波变换,最后形成车辆Log-Gabor特征。将1-a-1多分类SVM应用于基本概率分配函数的确定,使用证据推理的方法得到车型识别的结果。实验结果表明该方法是有效、可行的。     

基于CSSD的非线性相关滤波在光照变化人脸识别中的应用

针对现有的滤波算法由于光照变化而影响人脸识别性能的问题,提出了特定类子空间依赖的非线性相关滤波算法。首先,利用非线性最佳映射图像相关滤波器与非线性最佳重建图像相关滤波器之间相位的特定类子空间运算实现算法;然后,通过最小化相关平面能量、同时最大化相关波峰进一步优化;最后,利用关联分类器完成人脸识别。在扩展Yale B和PIE人脸库上的实验结果表明,本文算法在加性高斯噪声条件下仍然对光照变化不敏感,相比其他几种较好的滤波算法,本文算法取得了更高的识别率,并提高了算法执行效率。