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基于LLE算法的人脸识别方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了局部线性嵌入(LLE)算法的推导过程,提出了一种基于LLE算法的人脸识别方法,并实验分析了该方法在ORL和UMIST人脸数据库中的识别效果. 相似文献
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基于半监督流形学习的人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何有效地将流形学习(Manifold learning,ML)和半监督学习(Semi-supervised learning,SSL)方法进行结合是近年来模式识别和机器学习领域研究的热点问题.提出一种基于半监督流形学习(Semi-supervised manifold learning,SSML)的人脸识别方法,它在部分有标签信息的人脸数据的情况下,通过利用人脸数据本身的非线性流形结构信息和部分标签信息来调整点与点之间的距离形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸识别.基于公开的人脸数据库上的实验结果表明,该方法能有效地提高人脸识别的性能. 相似文献
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基于谱图理论和流形学习,同时受FKT的启发,LDA算法可以进一步改进和化简。FKT已经被证明为二次判别分析中的低秩近似最优解,一开始只是用于二类识别问题,近年陆续有文章将它用于人脸识别中,以解决样本数小于样本维数的问题。LDA使用FKT求解的时候,在图嵌入的框架下可以转化为两次嵌入求解,第一次嵌入是PCA,第二次是由PCA的特征向量张成的空间中求判别式中分子的特征值分解问题。这样不仅去除了小样本问题下的奇异性困扰,更重要的是,基于谱图理论,将判别分析中的除法去掉了。最后,给出和其他方法比较的人脸识别实验结果和结论。 相似文献
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王有刚 《数字社区&智能家居》2014,(16):3881-3883,3887
该文试探一种加权融合流形学习的方法进行人脸识别,该算法通过Haar小波和局部线性嵌入(LLE)加权融合的方式来进行人脸识别。首先通过Haar小波变换对人脸图像进行一级分解,得到四个子图;然后利用LLE算法对四个子图降维处理,并加权融合;最后利用支持向量机(SVM)进行分类判决。通过在ORL库中进行实验,结果表明,该文提出的Haar+LLE识别效率比单独使用主成分分析(PCA)和LLE更高效。 相似文献
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王有刚 《数字社区&智能家居》2014,(6):3881-3883
该文试探一种加权融合流形学习的方法进行人脸识别,该算法通过Haar小波和局部线性嵌入(LLE)加权融合的方式来进行人脸识别。首先通过Haar小波变换对人脸图像进行一级分解,得到四个子图;然后利用LLE算法对四个子图降维处理,并加权融合;最后利用支持向量机(SVM)进行分类判决。通过在ORL库中进行实验,结果表明,该文提出的Haar+LLE识别效率比单独使用主成分分析(PCA)和LLE更高效。 相似文献
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局部线性嵌入法(Locally Linear Embedding,LLE)是一种基于流形学习的非线性降维方法。针对LLE近邻点个数选取、样本点分布以及计算速度的问题,提出基于模糊聚类的改进LLE算法。算法根据聚类中心含有大量的信息这一特点,基于模糊聚类原理,采用改进的样本点距离计算方法,定义了近似重构系数,提高了LLE计算速度,改进了模糊近邻点个数的选取。实验结果表明,改进的算法有效地降低了近邻点个数对算法的影响,具有更好的降维效果和更高的计算速度。
相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(4)
为了提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于监督局部线性嵌入SLLE(Supervised Locally Linear Embedding)的人脸图像识别方法。对局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)算法进行改进:①计算低维嵌入时,给稀疏矩阵M先加上一个单位阵,然后再计算它的特征值和特征向量,较好地解决了矩阵奇异问题;②针对LLE算法非监督的缺陷,在构造邻域的时候,增加数据的类别信息,根据其所属类别来判断样本的近邻。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸识别的性能。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(2)
针对目前流形学习方法的嵌入效果非常敏感于局部邻域的选取方式,提出一种自适应邻域图的非线性数据降维方法。该方法考虑数据点周围的点分布信息,自适应地寻找最近邻域大小。不同于传统的邻域选取方法,此方法根据样本点周围的疏密程度来动态地获得最近邻域数,且所得到的各个样本点的邻域数是不等的;将每个样本点与其最近邻点连接,构建自适应邻域图进行有效降维。在人工生成数据集和人脸数据上的仿真结果表明,提出的方法得到了良好的降维效果。 相似文献
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人脸识别问题在很多情况下都会面临小训练样本的问题,在训练样本数量远小于数据维数的情形下许多人脸识别方法都会遇到困难。本文分析了造成小样本问题的原因,从虚拟样本扩充、数据降维以及算法优化等不同方面总结了解决方法,并对不同方法进行了简要评价,对解决小样本问题的未来发展方向进行了展望。 相似文献
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基于图像分块的LDA人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种基于图像分块的LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法,该方法从模式的原始数字图像出发,先对图像矩阵进行分块,然后对分块子图像进行LDA特征提取,从而得到能代替原始模式的低维新模式,最后再用最小距离分类器进行分类.该方法克服了传统LDA方法的缺点,其优点是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Fisheffaces方法. 相似文献
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黄东 《计算机工程与应用》2012,48(11):185-188
非线性流形学习降维方法已经被广泛应用到人脸识别、入侵检测以及传感器网络等领域。然而,能够有效处理稀疏数据的流形学习算法很少。基于局部线性嵌入(LLE)算法的思想框架,提出一种扩大局部邻域的稀疏嵌入算法,通过对局部区域信息加强,使得在样本较少的情况下,达到丰富重叠信息的目的。在稀疏的人工和人脸数据集上的实验结果表明,所提算法产生了较好的嵌入及分类结果。 相似文献
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数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改善优化效果,达到在处理过程中保证原始数据固有的拓扑组成结构。以标准数据集作为案例进行测试。图像分类功能测试与降维性能测试结果表明:该算法对于人脸图像的分类精度比较高,降维性能良好。 相似文献
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流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感,针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分析的识别方法,该方法利用局部二元模式(Local binary pattern,LBP)对人脸图像进行局部特征描述,提取对局部变化不敏感的特征,然后使用有监督的核局部线性嵌入算法(Supervised kernell ocal linear embedding,SKLLE)对由局部特征构造的全局特征进行维数约简,提取低维鉴别流形特征进行人脸识别,该方法不仅对局部变化不敏感,而且将人脸表观流形和类别信息进行有效的结合,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高人脸识别的性能. 相似文献
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针对人脸识别问题,提出了一种中心近邻嵌入的学习算法,其与经典的局部线性嵌入和保局映射不同,它是一种有监督的线性降维方法。该方法首先通过计算各类样本中心,并引入中心近邻距离代替两样本点之间的直接距离作为权系数函数的输入;然后再保持中心近邻的几何结构不变的情况下把高维数据嵌入到低维坐标系中。通过中心近邻嵌入学习算法与其他3种人脸识别方法(即主成分分析、线形判别分析及保局映射)在ORL、Yale及UMIST人脸库上进行的比较实验结果表明,它在高维数据低维可视化和人脸识别效果等方面均较其他3种方法取得了更好的效果。 相似文献