全局加权稀疏局部保留投影

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。     

基于流形学习的正交稀疏保留投影鉴别分析

稀疏保留投影( SPP)是一种保留样本间的稀疏重构关系的特征提取方法。但是根据流形学习理论,考虑局部流形结构比考虑全局欧氏结构更重要。此外,SPP得到的不是一组正交的投影向量,特征间存在冗余信息。为解决该问题,文中提出一种改进的稀疏保留投影算法,在SPP中引入有监督的流形学习,使得所得投影空间正交,并用迭代的方式求解最优投影变换,称为基于流形学习的迭代正交稀疏保留鉴别分析( MLIOSDA)。同时提出一种终止准则终止迭代。在CAS-PEAL人脸数据库和PolyU掌纹数据库的实验结果表明,文中提出的方法与一些相关方法相比有效地提高了识别结果。     

基于二维Gabor小波与SPP算法的人脸识别研究

稀疏表示近年来在模式识别领域已经取得了成功的应用,如目标探测和分类。稀疏保留投影（ SPP）算法是基于稀疏表示理论所提出的一种特征提取方法,目标是获得一个线性投影空间,使得样本之间的全局重构关系得以在低维空间保留。 SPP算法无需选择任何模型参数,具有很强的适应性,其灵活性及有效性在人脸识别中得到了详细的验证。文中结合二维Gabor小波与SPP算法用于人脸识别系统,二维Gabor小波主要用于提取人脸图像特征,SPP对图像特征进行降维。最后,在ORL人脸数据库上的实验表明,该算法较传统方法以及单独使用SPP算法的方法有较好的识别结果。     

基于稀疏重构的判别分析

为了解决现有判别分析算法对残缺和遮挡等外部干扰比较敏感的问题,从局部稀疏表示的角度,提出一种基于稀疏重构的判别分析(SDA)降维算法。该算法首先利用稀疏表示完成各个类内局部稀疏重构,然后通过非所在类内的样本均值完成各样本的类间局部稀疏重构,最后在降维过程中保持类间和类内的稀疏重构信息之比。在AR和UMIST人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与基于图优化的Fisher分析(GbFA)算法和基于重构判别分析(RDA)算法相比,该算法提高了基于近邻分类的最高识别准确率2%~10%。     

结合成对约束的近邻稀疏保留投影算法

稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法,无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题,提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息,引入成对约束监督的思想,利用样本类别指导稀疏重构过程,最后定义能最大限度保留稀疏系数中蕴含的类别信息的低维子空间。将该算法用于人脸识别,实验结果证明了算法在识别率以及运行时间上的有效性和可行性。     

基于主动表观模型的稀疏聚类人脸识别算法

在复杂的非人脸成分干扰以及训练样本过大、训练样本之间相似度较高的条件下,原始稀疏表示分类(SRC)算法识别准确率较低。针对上述问题,提出一种基于主动表观模型的稀疏聚类(CS-AAM)人脸识别算法。首先,利用主动表观模型快速、准确地对人脸特征点进行定位,获取主要人脸信息;然后,对训练样本进行K-means聚类,将相似程度高的图像分为一类,计算聚类中心,将该中心作为原子构造过完备字典并进行稀疏分解;最后,计算稀疏系数和重构残差对人脸图像进行分类、识别。将该算法与最近邻(NN)、支持向量机(SVM)、稀疏表示分类(SRC)、协同表示分类(CRC)人脸识别算法在ORL和Extended Yale B人脸数据库上对不同样本数及不同维数的人脸图像分别进行识别率测试,在相同样本数或相同维数情况下CS-AAM算法识别率均高于其他算法。在ORL人脸库中选取样本数为210时,相同维数条件下CS-AAM算法识别率为95.2%;在Extended Yale B人脸库上选取样本数为600时,CS-AAM算法识别率为96.8%。实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸图像的识别准确率。     

基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法

针对人脸识别中的光照变化问题,利用随机投影对传统稀疏表示分类器进行改进,提出一种基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法。通过对人脸图像进行光照规范化处理,尽量消除人脸图像上的恶劣光照,取得经光照校正的人脸样本后进行多次随机空间投影,进一步丰富样本的光照不变特征,以减小光照变化对人脸识别带来的影响。在此基础上,对利用单一残差分类的传统稀疏表示分类方法进行改进,样本经过多次随机投影和稀疏表示会产生多个样本特征和重构残差,利用样本特征的能量来确定各个重构残差的融合权值,最终得到一种稳定性和可靠性更强的加权残差。在 Yale B 和 CMU PIE 两个光照变化较大的人脸库上的实验结果表明,改进的方法具有较强的光照鲁棒性。与传统稀疏表示方法相比,本文提出的方法在Yale B人脸库上两组实验的平均识别率分别提高了25.76%和46.39%,在CMU PIE上的平均识别率提高了10%左右。     

基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法

为了提取更真实的样本局部分布结构以及合理利用样本标签信息,提出局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法。通过求解样本在总体下稀疏表示来自适应选择样本的近邻参数,以使样本间分布关系尽可能符合真实情况;在获取稀疏近邻结构的基础上,利用样本标签信息设计自定义的类内局部散度矩阵和类间局部散度矩阵,以使得在保留样本间近邻关系的同时提高样本标签信息带来的判别能力。该算法可以有效保持同类样本间的稀疏近邻关系,并且破坏非同类样本间的稀疏近邻结构。在Yale库、AR库以及Yale B库上的实验结果表明:与相关的人脸识别算法相比,该算法具有更高的人脸识别率,可以有效提升人脸识别算法的识别率。     

有监督正交局部保留投影及其在人脸识别中的应用

针对局部保留投影算法（LPP）的无监督和非正交问题,提出了一种有监督的正交局部保留投影算法SOLPP。该算法同时考虑了样本的类别信息以及投影向量间的相互正交性,首先利用样本的类标签信息重新定义了类内和类间相似度矩阵,同时最大化类间离散度与类内离散度之比,有效地保持了样本的局部结构;其次对投影基向量进行正交化,在保持数据空间结构的同时进一步提高了人脸识别效果。在ORL和FERET人脸库上的实验表明,该方法的识别率要优于SLPP等算法。     

特征加权组稀疏判别投影分析算法

近来, 稀疏表示分类算法已经在模式识别和特征提取领域获得了广泛的关注. 受最近提出的稀疏表示判别投影算法启发, 本文提出了一种新的特征加权组稀疏判别投影算法(Feature weighted group sparse classification steered discriminative projection, FWGSDP). 首先, 提出特征加权组稀疏分类算法(Feature weighted group sparsebased classification, FWGSC)进行稀疏系数编码, 该算法采用带特征加权约束的保局性信息, 能够鲁棒地重构给定的输入数据; 其次, 通过类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算最优投影判别矩阵, 使得输入数据具有最佳的模式分类效果; 最后, 提出迭代重约束稀疏编码方法并结合特征分解操作进行FWGSDP模型高效求解. 在ExYaleB, PIE和AR三个人脸数据库的实验验证了所提算法在普通数据和带噪数据中的分类效果都优于现存的算法.     

Towards a face recognition method based on uncorrelated discriminant sparse preserving projection

Feature extraction has always been an important step in face recognition, the quality of which directly determines recognition result. Based on making full use of advantages of Sparse Preserving Projection (SPP) on feature extraction, the discriminant information was introduced into SPP to arrive at a novel supervised feather extraction method that named Uncorrelated Discriminant SPP (UDSPP) algorithm. The obtained projection with the method by sparse preserving intra-class and maximizing distance inter-class can effectively express discriminant information, while preserving local neighbor relationship. Moreover, statistics uncorrelated constraint was also added to decrease redundancy among feature vectors so as to obtain more information as possible with little vectors as possible. The experimental results show that the recognition rate improved compared with SPP. The method is also superior to recognition methods based on Euclidean distance in processing face database in light.     

基于改进的局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。     

成对约束指导的稀疏保持投影

针对稀疏保持投影的稀疏重构过程中监督信息不足的问题,提出一种成对约束指导的稀疏保持投影算法。该算法在训练样本数据的稀疏重构的过程中,通过引入正约束和负约束监督信息指导稀疏重构,使得稀疏保持投影有效地融合了约束监督信息。在UMIST、YALE和AR人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与无监督的稀疏保持投影相比,该方法提高了基于最近近邻分类算法的5%~15%识别准确率,有效地提高了降维分类性能。     

基于监督判别局部保持投影的表情识别算法

LPP算法是无监督算法,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,故所获得的子空间对于分类问题来说未必是最优的。提出一种新的基于监督判别局部保持投影（SDLPP）的表情识别算法。利用样本的类别信息重新构造LPP算法中的相似矩阵,然后在目标函数中增加类间散度约束,这样就会在保持样本点局部结构的同时,使不同类的样本点相互远离,从而得到更具有判别性的表情特征。该算法在识别率上比其他方法都有较大提高,通过在JAFFE表情库上的实验验证了其有效性。     

基于谱回归判别分析的LPP算法

判别局部保持投影DLPP算法在计算过程中需要解决稠密矩阵特征分解问题,这使得该算法在时间和内存上消耗都非常高。谱回归判别分析SRDA算法可以有效的节省时间和内存的消耗。基于SRDA,提出一种改进的局部保持投影LPP算法——谱回归判别局部保持投影算法SRDLPP。实验结果表明,该算法可以提高识别率,同时降低时间和内存消耗。     

基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法

针对训练样本不足时,对数据的低维子空间估计可能会产生严重偏差的问题,提出了一种基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法。首先,该算法定义一个局部拉普拉斯矩阵保留原始数据的局部结构;其次,将类内散度矩阵的特征谱空间划分成三个子空间,通过倒数谱模型定义的权值函数获得新的特征向量空间,进而对高维数据进行预处理;最后,定义一个邻域保持邻接矩阵,利用QR分解获得的投影矩阵和最近邻分类器进行人脸分类。与正则化广义局部保持投影(RGDLPP)算法相比,所提算法在ORL、Yale、FERET和PIE库上识别率分别提高了2个百分点、1.5个百分点、1.5个百分点和2个百分点。实验结果表明,所提算法易于实现,在小样本(SSS)下有较高的识别率。