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无监督的差分鉴别特征提取以及在人脸识别上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
局部保持投影(LPP)只考虑了投影后的局部性,而忽视了非局部性.针对这个问题,引入非局部散布矩阵,提出无监督的差分鉴别特征提取算法,通过最大化非局部和局部之间的散度差来寻找最优变换矩阵,并将其成功地应用于人脸识别.该算法同时引入非局部和局部的信息,揭示隐含在高维图像空间中的非线性结构;采用差分的形式求解最优变换矩阵,以避免"小样本"问题;对LPP中的邻接矩阵进行了修正,以更准确地描述样本之间的邻近关系.在Yale和AR标准人脸库上的实验结果验证了文中算法的有效性. 相似文献
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基于监督的局部保存投影的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸识别是计算机视觉的一个重要分支,而且它可以被应用到许多领域。维数约减对人脸识别来说是十分重要的,不仅可以去除一些不必要的噪声,还可以有效地减少计算复杂度。传统的局部保存投影(LPP)算法仅仅考虑了样本点的局部邻居信息,并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响,结果会造成不同类数据点的重叠。为减少计算的复杂度,在局部保存投影算法的基础上引入样本的类别信息,构造了监督的局部保存投影算法(SLPP)。通过人脸识别仿真实验,验证了新算法的有效性与健壮性,并改变上述的不足。 相似文献
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人脸识别是模式识别领域中的一项重要的研究课题。到目前为止,已经提出了许多方法来处理人脸的识别问题。最近,许多流形学习算法被提出并且成功地应用于人脸识别当中。这些流形学习方法能够保持人脸图像数据的局部结构,同时,还可以发现人脸的非线性结构。在这些流形学习方法中,局部保持投影方法(LPP)是最有效的方法之一。基于LPP方法,提出了一种新的人脸识别方法——基于Schur分解的正交鉴别局部保持投影方法(ODLPPS)。与LPP方法相比,ODLPPS 把类间散度与类内散度之差的信息融入到LPP的目标函数中并且获得了正交的基向量。在ORL和Yale 人脸数据库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于一些已经存在的方法,如eigenface,Fisherface,LPP 和orthogonal LPP(OLPP)。 相似文献
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提出了一种基于Gabor小波变换和监督等距映射(supervised isometric feature mapping,S-ISOMAP)的人脸识别方法.针对流形学习算法不能消除图像特征向量中高阶相关信息的缺点,引入Gabor对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征(Gabor magnitude feature,GMF),然后使用具有提取鉴别子流形的S-ISOMAP算法对GMF特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类.该方法综合运用了Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、S-ISOMAP的非线性维数约简能力,使得该方法对光照和表情变化等具有良好的鲁棒性.在YaleB和PIE人脸库上的实验表明了该方法的有效性. 相似文献
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局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构图过程中,LPP面临复杂的参数选择问题.为解决此问题,提出无参数局部保持投影(PLPP)算法.首先设计一种无参数的构图方法,能够动态地获取样本的近邻点并配置相应的边权.其次,利用该构图方法,PLPP通过寻求最佳投影矩阵,用于保持样本在低维空间的局部结构.由于PLPP在构图过程中并未设置任何参数且采用余弦距离设置边权,因此PLPP计算更加方便快捷且对离群样本更具鲁棒性.另外,为进一步提升PLPP的识别性能,在PLPP的基础上通过加入样本的类别信息,提出监督的无参数局部保持投影算法(SPLPP).最后,在ORL、FERET及AR人脸库上的实验验证了PLPP与SPLPP的有效性. 相似文献
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最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识另q方?法,没有考虑到样本的局部特性.无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题.提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题.在ORL人脸库和AR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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融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法 总被引:8,自引:4,他引:4
针对监督局部保持投影(Supervised locality preserving projection, SLPP)存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,造成算法性能不够好, 提出了一种新的基于流形学习的监督特征提取方法(Supervised local structure and diversity projection, S-LSDP). S-LSDP从信息统计量角度引入差异信息,并给出度量差异信息大小的准则(差异离散度) 及明确的物理含义;然后通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向. 投影后的特征既能有效地保持图像之间的局部结构属性,又能较好地保持图像之间的差异信息, 而且避免了过学习问题.在UMIST, Yale, PIE和AR数据库上的实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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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. 相似文献
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李国芳 《数字社区&智能家居》2014,(11):7438-7441
人脸图像的特征提取是人脸识别系统中最关键同时也是难题之一。流形学习算法是近些年的人脸识别和语音识别两个领域应用较多的非线性降维方法。通过对人脸识别系统的研究,现提出一种全新的基于2DPCA(Two-Dimentional PCA)和流形学习LPP(Locality Preserving Projections)算法的特征提取方法,可为今后深入研究人脸识别技术提供较好的参考。仿真实验表明,该算法与传统特征提取PCA、LDA算法相比,可以取得更好的识别率。 相似文献
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为了将线性局部切空间排列算法发展为有监督的学习算法,提出了一种正交判别的线性局部切空间排列算法.该算法首先利用样本数据的类别信息计算类间散度矩阵,然后再通过对原算法的目标函数进行修改来建立新的优化问题.在解出投影子空间的基础上,再通过进行正交化来得到投影的正交子空间.在两个标准人脸数据库上进行的实验表明,由于该算法使用了局部切空间来表示数据样本所在流形的局部几何结构,不仅融合了判别信息和正交化技术,并且兼顾了局部几何结构和判别结构的保持,因此提高了识别能力. 相似文献
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人脸识别是计算机模式识别领域中一个研究热点和难点。针对人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,提出基于局部特征约束的压缩感知人脸识别方法。首先对人脸图像进行选择性约束处理,利用SIFT算法提取人脸图像中的局部特征,以此构成压缩感知算法中的测量矩阵,再利用压缩感知的重构算法计算特征的稀疏表示,在此基础上进行人脸识别。算法在AR人脸库上进行了抗干扰比对测试,实验结果验证了算法对光照、表情以及遮挡等干扰具有强的鲁棒性,局部特征的约束大大降低了特征点的数量,有效提高了人脸识别的正确率。 相似文献
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程国 《计算机与数字工程》2014,(8):1355-1359
在最大间距准则算法中引入模糊化思想,提出了基于模糊最大间距准则(FMMC)的人脸识别算法.首先讨论图像对各个类别的隶属程度,并重新定义了类内和类间离散度矩阵;然后利用模糊最大间距准则得到最优投影变换矩阵;最后将原始训练样本数据投影到一个相对低维的特征空间,从而完成对训练样本数据的特征提取.在ORL和Yale标准人脸库上的实验结果表明,文中提出的模糊最大间距准则特征提取方法用于人脸识别具有较高的识别率. 相似文献
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针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题,以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题,提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征,并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息,以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的;采用一种最大信息量协方差选择的方法,来对协方差矩阵进行估算,以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、 YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表明,提出的特征提取算法以及对贝叶斯分类器的改进取得了比较好的效果,通过对这两个阶段的优化,可以显著提升人脸识别的效果。 相似文献