基于多线性核主成分分析的掌纹识别

提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别.首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配.运用PolyU掌纹图像库...     

基于F范数的二维主成分分析算法及焊缝表面缺陷识别研究

针对传统二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis, 2DPCA)算法应用于焊缝表面缺陷识别中存在重构性能及鲁棒性较弱等问题,本文将最大化投影距离和最小化重构误差引入到目标函数中,提出了一种基于F范数的非贪婪二维主成分分析算法(non-greedy 2DPCA with F-norm, NG-2DPCA-F),该算法具有良好的鲁棒性和较低的重构误差。为了进一步提取图像的结构信息和求解出维数更小的特征矩阵,进而提出一种基于F范数的非贪婪双向二维主成分分析算法(non-greedy bilateral 2DPCA with F-norm, NG-B2DPCA-F)。最后,以含有不同噪声块的焊缝表面图像数据集进行实验,结果表明,本文所提算法在平均重构误差、重构图像与分类识别实验中均表现出良好的鲁棒性能。     

基于小波变换和部分最小二乘的掌纹识别

子空间法作为一种传统的识别方法,识别时基于整幅图像,复杂性比较高,而且没有考虑类别信息.为了降低计算复杂性和在提取数据特征的同时融入类别信息,研究了一种基于小波变换和部分最小二乘(PLS)的掌纹识别算法.在建议的识别方法中,首先通过小波三级分解提取低频子图像,对低频子图像应用PLS提取掌纹特征,然后将样本投影到提取的特征上作为特征向量进行分类识别.应用PolyU掌纹图像库进行实验分析,实验结果表明:与主元分析(PCA)、二维主元分析(2DPCA)和独立主元分析(ICA)相比,该方法的识别率得到了很大的提高,大大减小了误识率和拒识率,验证了该方法的有效性.     

改进的二维主成分分析的人脸识别新算法

传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取。为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法。该算法先将人脸图像进行倾斜角度自矫正,同时提取图片的低频信息,再利用改进的感知哈希技术得到图像的"指纹",然后将自矫正后的人脸图片进行多角度旋转,并分别提取特征,得到多角度旋转后的图像特征信息。最后将新算法在ORL     

基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。     

基于稀疏核主成分分析的语音情感识别研究

为提升语音情感识别的能力,本研究提出一种基于稀疏核主成分分析(Sparse Kernel Principal Component Analysis,SKPCA)的方法。该方法结合核主成分分析以及稀疏表示的方法,能够同时满足特征降维和样本稀疏,起到降维和降噪的作用。本研究首先利用openSMILE工具包提取情感语音样本的声学特征及其统计特征用于情感识别,然后介绍SKPCA的算法原理及推导过程,最后使用多种分类器在柏林库做了大量的实验,实验结果表明,使用SKPCA方法可取得较好的识别结果。     

二维主分量分析的脉内调制识别算法研究

随着雷达信号脉内调制方法日趋复杂,单纯地利用时域或频域的算法来进行信号调制类型的识别已很难奏效.借助于雷达信号的时频分布图像,提出了一种在时频联合域上进行信号识别的新算法.首先揭示了时频分布图像中确实蕴含着信号调制类型的本质特征,然后详细阐述了利用二维主分量分析来提取时频分布图像特征参数的算法,最后对算法进行了仿真,并从识别率、算法复杂度以及硬件需求和训练时间3个角度进行了比较.结果表明,该算法提取的特征参数具有很好的鲁棒性,可以取得较高的识别率,同时可以降低硬件需求,缩短训练时间.     

基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究

手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高。为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,2DDPCA)结合KNN的识别算法,并使用MINIST手写数据集进行了仿真实验验证,结果表明,该算法与2DPCA相比,在识别速度相当的情况下,识别率可提高近3个百分点。     

基于核主元分析和Fisher线性判别的掌纹识别

提出了基于核主元分析(KPCA)和FLD相结合的掌纹识别方法.对每幅掌纹图像应用KPCA进行降维,然后将二维图像矩阵转换成一维图像矢量.PolyU掌纹图像库中所有图像矢量组成的数据矩阵作为FLD的输入,进行特征提取,计算特征矢量间的余弦距离进行掌纹匹配.实验结果说明,与传统的PCA+FLD相比,在不同的特征个数下,本文方法均取得了较小的等错率(EER),而且特征提取时间较短,运行速度较快.在三种不同的核函数中,RBF核函数的识别效果最佳,等错率最小为0.     

一种改进的基于主成分分析的人脸识别技术

人脸识别的研究内容主要包括人脸特征提取和识别两部分。文章基于传统的PCA(主成分分析)人脸识别原理及优缺点,采用KPCA(核主成分分析)实现人脸识别的改进。该算法通过非线性映射,把原始图像数据变换到特征空间,再利用PCA实现人脸识别。在MATLAB环境下,进行基于ORL(Olivetti研究实验室)人脸库的实验仿真,KPCA能较好地提取非线性成分,其识别性能优于传统的PCA方法。     

基于PCA的人脸识别方法的比较研究

主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA 2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。     

一种新的提高掌纹识别率方法的研究

生物特征识别技术是通过人体本身所固有的、唯一的生理特征来自动地识别一个人。针对掌纹图像具有终身不变性、唯一性、主要特征明显、细节特征唯一等特点,论文提出了一种有效提高掌纹识别率的方法,即结合图像中的主元特征、不变矩特征和线特征的提取方法。该方法与单独使用主元特征提取、不变矩特征提取和线特征提取的方法进行了比较实验,结果证明新方法的识别率有明显提高。     

基于小波神经网络的掌纹识别方法的研究

为提高掌纹图像识别率,首先利用手掌的几何轮廓对所采集到的掌纹图像进行预处理,进行分割得到感兴趣的区域.再利用小波变换对掌纹图像分别进行多层分解,进而提取小波特征.最后利用BP神经网络进行分类.通过仿真实验表明,与单一的神经网络方法进行掌纹识别相比,这种将小波分析与神经网络相结合的方法收敛步数少、用时短、具有较高的识别率.     

基于Gabor小波和LLE的掌纹识别

为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法。通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进行分类。通过PolyU掌纹库进行验证,比较了预处理、不同ROI提取方法、LLE算法的参数对识别率的影响。实验表明,此方法相比于传统的线性降维算法以及单独的LLE算法在识别率上均有所提高。     

基于不变矩的掌纹识别方法

特征提取是掌纹识别研究中最基本的问题之一,对于掌纹图像识别而言,提取有效的分类特征是完成掌纹识别任务的一个关键问题。掌纹特征提取的本质就是把原始的高维掌纹图像样本数据投影到一个更有利于掌纹分类的低维特征子空间中。利用不变矩,对掌纹图像进行特征提取,采用最近邻分类器进行掌纹识别,在公共掌纹数据库上的实验结果表明,该方法是可行的。     

基于灰度曲面匹配的掌纹识别方法

针对掌纹纹理特点,提出一种基于灰度曲面匹配的掌纹识别方法。将掌纹灰度图像看作是三维空间下的灰度曲面,并将该曲面作为特征进行匹配,由于将整个图像作为特征,有难以被伪造的特点,抛弃了特征提取和编码等传统操作,提高了掌纹识别系统的安全性和识别速度。对100个手掌类的1 000幅掌纹图像数据库,进行了匹配实验。用Haar小波降低分辨率到3级的情况下,其正确识别率仍然能够达到98.45%。识别时间为23.5 ms。理论分析与实验结果表明,该方法识别准确率高,识别速度快。     

用于人脸识别系统的一种新PCA算法

在人脸识别系统设计中引入了一种新的基于加权主分量分析的人脸算法,该算法利用加权主分量分析的原理,将特征加权和主分量分析相结合,构造了一个新的3个中心的高斯分布函数作为加权函数对人脸各维特征进行加权,从而利用主分量分析的方法进行人脸识别.实验证明,该方法与已有的WPCA算法相比,具有更高的识别率.     

基于随机非负独立元分析的掌纹识别

提出运用随机非负独立元分析（SN—ICA）的新方法进行掌纹识别。为了减少计算量,运用SN-ICA算法前,先采用主元分析（PCA）算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶非负统计特征由SN-ICA分离。首先用PCA和SN-ICA提取投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到低维特征向量,最后计算特征...