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一种基于双向2DMSD的人脸识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法.该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率. 相似文献
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子空间半监督Fisher判别分析 总被引:3,自引:2,他引:1
Fisher判别分析寻找一个使样本数据类间散度与样本数据类内散度比值最大的子空间, 是一种很流行的监督式特征降维方法. 标注样本数据所属的类别通常需要大量的人工, 消耗大量的时间, 付出昂贵的成本. 为了解决同时利用有类别信息的样本数据和没有类别信息的样本数据用于寻找降维子空间的问题, 我们提出了一种子空间半监督Fisher判别分析方法. 子空间半监督Fisher判别分析寻找这样一个子空间, 这个子空间即保留了从有类别信息的样本数据中学习的类别判别结构, 也保留了从有类别信息的样本数据和没有类别信息的样本数据中学习的样本结构信息. 我们还推导了基于核的子空间半监督Fisher判别分析方法. 通过人脸识别实验验证了本文算法的有效性. 相似文献
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新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高.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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一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
核判别分析(KDA)和核主成分分析(KPCA)分别是线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA 的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出了一种广义最近特征线(GNFL)方法来构造有效的分类器。实验结果证明:提出的方法获得了更好的识别结果。 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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本文提出了一种新的非线性特征抽取方法——基于散度差准则的隐空间特征抽取方法。该方法的主要思想就是首先利用一核函数将原始输入空间非线性变换到隐空间,然后,在该隐空间中,利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则进行特征抽取。与现有的核特征抽取方法不同,该方法不需要核函数满足Mercer定理,从而增加了核函数的选择范围。更为重要的是,由于采用了散度差作为鉴别准则,从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的试验结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
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提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间。接下来再对新模式采用最大散度差线性鉴别分析,这样就避免了对新模式的类内散布矩阵非奇异的要求。在ORL人脸库和Yale人脸库上分别检验了分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法的识别性能,实验结果表明该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。 相似文献
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基于支持向量的Kernel判别分析 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种新的基于支持向苗的核化判别分析方法(SV—KFD).首先深入地分析了支持向量机(SVM)以及核化费舍尔判别分析(Kernel Fisher)方法的相互关系.基于作者证明的SVM本身所同有的零空间性质;SVM分类面的法向量在基于支持向量的类内散度矩阵条件下,具有零空间特性,提山了利用SVM的法向量定义核化的决策边界特征矩阵(Kernelized Decision Boundary Feature Matrix,KDBFM)的方法.进一步结合均值向量的差向量构建扩展决策边界特征矩阵(Ex—KDBFM).最后以支持向量为训练集合,结合零空间方法来计算投影空间,该投影空间被用来从原始图像中提取判别特征.以人脸识别为例,作者在FERET和CAS—PEAL—R1大规模人脸图像数据怍上对所提出的方法进行了实验验证,测试结果表明该方法具有比传统核判别分析方法更好的识别性能. 相似文献
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提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验,分析了识别率及识别时间,结果表明该方法具有一定优势。 相似文献
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Qingshan Liu Xiaoou Tang Hanqing Lu Songde Ma 《Neural Networks, IEEE Transactions on》2006,17(4):1081-1085
There are two fundamental problems with the Fisher linear discriminant analysis for face recognition. One is the singularity problem of the within-class scatter matrix due to small training sample size. The other is that it cannot efficiently describe complex nonlinear variations of face images because of its linear property. In this letter, a kernel scatter-difference-based discriminant analysis is proposed to overcome these two problems. We first use the nonlinear kernel trick to map the input data into an implicit feature space F. Then a scatter-difference-based discriminant rule is defined to analyze the data in F. The proposed method can not only produce nonlinear discriminant features but also avoid the singularity problem of the within-class scatter matrix. Extensive experiments show encouraging recognition performance of the new algorithm. 相似文献
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Dake Zhou Zhenmin Tang 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2010,14(2):103-111
Kernel discriminant analysis (KDA) is a widely used tool in feature extraction community. However, for high-dimensional multi-class
tasks such as face recognition, traditional KDA algorithms have the limitation that the Fisher criterion is nonoptimal with
respect to classification rate. Moreover, they suffer from the small sample size problem. This paper presents a variant of
KDA called kernel-based improved discriminant analysis (KIDA), which can effectively deal with the above two problems. In
the proposed framework, origin samples are projected firstly into a feature space by an implicit nonlinear mapping. After
reconstructing between-class scatter matrix in the feature space by weighted schemes, the kernel method is used to obtain
a modified Fisher criterion directly related to classification error. Finally, simultaneous diagonalization technique is employed
to find lower-dimensional nonlinear features with significant discriminant power. Experiments on face recognition task show
that the proposed method is superior to the traditional KDA and LDA. 相似文献
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一种用于人脸识别的非线性鉴别特征融合方法 总被引:2,自引:0,他引:2
最近,在人脸等图像识别领域,用于抽取非线性特征的核方法如核Fisher鉴别分析(KFDA)已经取得成功并得到了广泛应用,但现有的核方法都存在这样的问题,即构造特征空间中的核矩阵所耗费的计算量非常大.而且,抽取得到的单类特征往往不能获得到令人满意的识别结果.提出了一种用于人脸识别的非线性鉴别特征融合方法,即首先利用小波变换和奇异值分解对原始输入样本进行降雏变换,抽取同一样本空间的两类特征,然后利用复向量将这两类特征组合在一起,构成一复特征向量空间,最后在该空间中进行最优鉴别特征抽取.在ORL标准人脸库上的试验结果表明所提方法不仅在识别性能上优于现有的核Fisher鉴别分析方法,而且,在ORL人脸库上的特征抽取速度提高了近8倍. 相似文献