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1.
徐勇 《计算机工程与应用》2007,43(3):33-36,67
提出了一种核Fisher鉴别分析方法优化方案,并分别给出了解决两类分类和解决多于两类的分类问题的算法,该方案具有明显的分类效率上的优势。在这种方案的实现中,首先从总体训练样本中选择出“显著”训练样本,对测试样本的分类只依赖于测试样本与“显著”训练样本之间的核函数。还设计出了一种选择“显著”训练样本的递归算法,以降低算法的计算复杂度。将该算法应用于人脸图象数据库与“基准”数据集,得到了很好的实验效果。 相似文献
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一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于核策略的核Fisher鉴别分析(KFD)算法已成为非线性特征抽取的最有效方法之一。但是先前的基于核Fisher鉴别分析算法的特征抽取过程都是基于2值分类问题而言的。如何从重叠(离群)样本中抽取有效的分类特征没有得到有效的解决。本文在结合模糊集理论的基础上,利用模糊隶属度函数的概念,在特征提取过程中融入了样本的分布信息,提出了一种新的核Fisher鉴别分析方法——模糊核鉴别分析算法。在ORL人脸数据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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抽取最佳鉴别特征是人脸识别中的重要一步。对小样本的高维人脸图像样本,由于各种抽取非线性鉴别特征的方法均存在各自的问题,为此提出了一种求解核的Fisher非线性最佳鉴别特征的新方法,该方法首先在特征空间用类间散度阵和类内散度阵作为Fisher准则,来得到最佳非线性鉴别特征,然后针对此方法存在的病态问题,进一步在类内散度阵的零空间中求解最佳非线性鉴别矢量。基于ORL人脸数据库的实验表明,该新方法抽取的非线性最佳鉴别特征明显优于Fisher线性鉴别分析(FLDA)的线性特征和广义鉴别分析(GDA)的非线性特征。 相似文献
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在逆Fisher鉴别分析的基础上,引入了模糊数学的思想,提出了模糊逆Fisher鉴别分析并成功应用于人脸识别。模糊逆Fisher鉴别分析通过隶属度函数将样本归入所有的类别之中,根据隶属度重新定义了类间散布矩阵和类内散布矩阵,进而将样本的原始分布信息通过相应的隶属度函数完全融入到了最后提取到的特征中。在ORL和FERET人脸库上的实验结果证明了基于模糊逆Fisher鉴别准则特征提取方法的优越性。 相似文献
6.
针对多维时间序列的多类分类问题,本文提出基于时点分割思想的核Fisher判别分析-顺序回归机(KFDA-ORM)多类分类建模方法.该方法利用核Fisher判别分析(KFDA)与顺序回归机(ORM)的互补性得到分类决策函数;对分类样本的多维时间序列进行时点分割处理,使用决策函数得到各时点的分类级别;通过指数平滑分析得到采样周期内样本的最终分类结果.通过实例验证,该方法对多维时间序列的分类具有较好效果,是一种有效的多类分类方法. 相似文献
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核函数FISHER鉴别在性别鉴别中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
该文在线性FISHER鉴别的基础上,探讨了核函数FISHER鉴别原理;然后将核函数FISHER鉴别用于性别鉴别中,并提出了相应算法;对ORL人脸图像数据库进行实验;详细分析了算法在不同样本分布和不同参数条件下的识别结果;表明了在两类模式识别中核函数FISHER鉴别理论具有良好的识别效果及极佳的推广能力。 相似文献
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尽管基于Fisher准则的线性鉴别分析被公认为特征抽取的有效方法之一,并被成功地用于人脸识别,但是由于光照变化、人脸表情和姿势变化,实际上的人脸图像分布是十分复杂的,因此,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。为了能利用非线性鉴别特征进行人脸识别,提出了一种基于核的子空间鉴别分析方法。该方法首先利用核函数技术将原始样本隐式地映射到高维(甚至无穷维)特征空间;然后在高维特征空间里,利用再生核理论来建立基于广义Fisher准则的两个等价模型;最后利用正交补空间方法求得最优鉴别矢量来进行人脸识别。在ORL和NUST603两个人脸数据库上,对该方法进行了鉴别性能实验,得到了识别率分别为94%和99.58%的实验结果,这表明该方法与核组合方法的识别结果相当,且明显优于KPCA和Kernel fisherfaces方法的识别结果。 相似文献