双向压缩二维特征抽取人脸识别新方法

提出了二维主成分分析(2DPCA)与二维线性鉴别分析(2DLDA)相结合的双向压缩投影的子空间人脸识别方法.该方法在进行一次2DPCA运算后,对特征矩阵进行转置,再进行2DLDA运算,与(2D)~2PCA与(2D)~2LDA相比,充分利用了2DPCA和2DLDA的优点,既包含了样本的类别信息,又消除了图像矩阵行和列的相关性,有效地提取了行和列的识别信息,识别特征维数也大幅度减少.在ORL和PERET人脸库上的实验表明,在不影响识别速度的情况下,其识别率优于现有二维特征提取方法.     

融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别

结合模糊集理论、双向二维主成分-线性鉴别分析((2D)2PCALDA)的特点,提出一种新的人脸图像特征提取方法。算法首先对人脸图像进行二维主成分分析(2DPCA)处理,再用模糊K近邻算法计算图像的隶属度矩阵,并将其融入到2DLDA过程中,从而得到模糊类间散射矩阵和模糊类内散射矩阵。与(2D2PCALDA相比,该算法充分利用了(2D)2PCALDA的优点,有效地提取了行和列的识别信息,并充分考虑了样本的分布信息。在Yale和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该方法识别效果优于(2D)2PCALDA、双向二维主成分分析((2D)2PCA)等方法。     

融合WMD矩阵与2DPCA的人脸特征抽取与识别

提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST603人脸库上的实验结果验证了算法的有效性。     

基于分块二维线性鉴别分析的人脸识别

基于2DLDA方法,提出了一种基于图像分块的二维线性鉴别分析(M2DLDA)的人脸识别方法。该方法首先对原始人脸图像进行必要的预处理后进行分块,再对分块后的子图像分别采用2DLDA方法进行特征提取,最后用最小距离分类器进行识别。该方法的优点：分块后能有效的抽取人脸图像的局部特征有利于分类;降低了2DLDA方法提取的特征矩阵的维数;特征提取是基于图像矩阵的,抽取方便快速。在ORL人脸数据库上的实验结果表明：该方法在识别性能上优于2DLDA方法。     

基于二维复判别分析的人脸识别研究

为了提高人脸正确识别率和效率,在行列方向的二维线性判别分析((2D)2LDA)基础之上,提出了一种二维复判别分析(2DCCDA)的人脸识别方法.该方法通过(2D)2LDA并行提取到的行和列特征矩阵,利用复二维鉴别式分析(C2DLDA)将行和列特征融合成复数特征矩阵,从复数特征矩阵中提取出最具分类能力的系数组成特征向量.相比较二维线性判别分析(2DLDA)和(2D)2LDA方法,2DCCDA需要更少的特征系数来表征一幅图像,并且正确识别率也相应提高.     

基于对角DCT与2DPCA算法的人脸识别

提出了一种对角离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）和二维主元分析（Two－Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA）相结合的人脸识别方法。该算法首先将人脸图像转换成对角图像,同时利用DCT压缩并重建人脸图像;然后通过2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征;最后运用最近邻分类器进行识别。基于ORL（Olivetti Research Laboratory）、受污损ORL及Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。     

基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别

传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大最时间.二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度.因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法.算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取.最后选用最近邻分类器进行分类.在ORL人脸库上的测试结果表明,与DLDA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率.     

分块二维主成分分析鉴别特征抽取能力研究

基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPCA和PCA方法,也优于基于Fisher鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法。     

基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别

提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析（M2DPCA）抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析（WMSD）得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。     

基于改进的二维线性判别分析的人脸识别

本文提出一种新的特征提取方法,人脸图像在2DPCA投影的基础上进行B2DLDA投影提取出人脸特征.这种方法克服了传统PCA和LDA方法的小样本问题和维数灾难问题,并且充分利用了二维人脸图像矩阵空间结构信息,大幅度降低了人脸特征维数.实验证明这种方法的识别率比传统的PCA和2DPCA方法高,识别时间和训练时间比传统的PCA和2DPCA方法少.     

Diagonal principal component analysis for face recognition

In this paper, a novel subspace method called diagonal principal component analysis (DiaPCA) is proposed for face recognition. In contrast to standard PCA, DiaPCA directly seeks the optimal projective vectors from diagonal face images without image-to-vector transformation. While in contrast to 2DPCA, DiaPCA reserves the correlations between variations of rows and those of columns of images. Experiments show that DiaPCA is much more accurate than both PCA and 2DPCA. Furthermore, it is shown that the accuracy can be further improved by combining DiaPCA with 2DPCA.     

基于自适应特征融合的人脸识别

针对单一人脸特征在人脸识别中的局限性问题和二维主成分分析人脸特征缺少判别信息的问题,利用互补思想,提出了一种改进的二维主成分分析与二维线性鉴别分析加权融合的人脸识别算法。利用离散余弦变换对原始人脸图像进行压缩并重建,以滤除图像中人眼并不敏感的中高频部分,再利用二维主成分分析方法进行人脸特征的提取;运用二维线性鉴别分析方法提取原始人脸图像中具有鉴别性的人脸特征;最后,提出一种自适应的权值选取方法,将两种人脸特征进行加权融合以实现分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

Improved discriminant locality preserving projections for face and palmprint recognition

We propose in this paper two improved manifold learning methods called diagonal discriminant locality preserving projections (Dia-DLPP) and weighted two-dimensional discriminant locality preserving projections (W2D-DLPP) for face and palmprint recognition. Motivated by the fact that diagonal images outperform the original images for conventional two-dimensional (2D) subspace learning methods such as 2D principal component analysis (2DPCA) and 2D linear discriminant analysis (2DLDA), we first propose applying diagonal images to a recently proposed 2D discriminant locality preserving projections (2D-DLPP) algorithm, and formulate the Dia-DLPP method for feature extraction of face and palmprint images. Moreover, we show that transforming an image to a diagonal image is equivalent to assigning an appropriate weight to each pixel of the original image to emphasize its different importance for recognition, which provides the rationale and superiority of using diagonal images for 2D subspace learning. Inspired by this finding, we further propose a new discriminant weighted method to explicitly calculate the discriminative score of each pixel within a face and palmprint sample to duly emphasize its different importance, and incorporate it into 2D-DLPP to formulate the W2D-DLPP method to improve the recognition performance of 2D-DLPP and Dia-DLPP. Experimental results on the widely used FERET face and PolyU palmprint databases demonstrate the efficacy of the proposed methods.     

二维主元分析在人脸识别中的应用研究

结合二维主元分析（two-dimensional principal component analysis,2DPCA）的特点,将2DPCA算法用于人脸识别。它与主元分析（principal component analysis,PCA）的不同之处在于,2DPCA算法以图像矩阵为分析对象;而PCA算法以图像的一维向量为分析对象。2DPCA算法是直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。而PCA算法需对原始图像矩阵先降维、再将降维矩阵转换成列向量,然后构造图像的协方差矩阵。为了测试和评估2DPCA算法的性能,在ORL（olivetti research laboratory）与Yale人脸数据库上进行了实验,结果表明,2DPCA算法用于人脸识别的正确识别率高于PCA算法。同时,也显示了2DPCA算法在特征提取方面比PCA算法更有效。     

基于PCA和LDA结合的人脸识别方法的比较研究

针对用于人脸识别的主分量分析(PCA)计算量大、识别效果不佳和分类时间长,线性判别分析(LDA)存在小样本问题,比较研究几种基于PCA和LDA的人脸识别方法,这些方法包括PCA+ LDA、2DPCA+ DLDA和2DPCA+2DLDA.在理论和实验上比较研究这些方法,且在ORL和Yale人脸库的实验数据表明,结合后的方法比结合前的方法分类效果好,分类时间短,且在这几种方法中,2DPCA+2DLDA的效果最佳.     

概率二维主分量分析

二维主分量分析是一种直接面向图像矩阵表达方式的特征抽取与降维方法. 提出了一个基于二维主分量分析的概率模型. 首先, 通过对此产生式概率模型参数的最大似然估计得到主分量(矢量); 然后, 考虑到缺失数据问题, 利用期望最大化算法迭代估计模型参数和主分量. 混合概率二维主分量分析模型在人脸聚类问题上的应用表明概率二维主分量分析模型能作为图像矩阵的密度估计工具. 含有缺失值的人脸图像重构实验阐述了此模型及迭代算法的有效性.     

基于模块2DPCA的人脸识别方法

提出了模块2DPCA（two-dimensional principal component analysis）的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块，将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵，然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征抽取。与基于图像向量的鉴别方法（比如PCA）相比，该方法在特征抽取之前不需要将子图像矩阵转化为图像向量，能快速地降低鉴别特征的维数，可以完全避免使用矩阵的奇异值分解，特征抽取方便；此外，模块2DPCA是2DPCA的推广。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明，模块2DPCA方法在识别性能上优于PCA，比2DPCA更具有鲁棒性。     

一种基于共同向量结合2DPCA的人脸识别方法

提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen-sional principal component analysis, 2DPCA)的人脸识别方法. 共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得, 具有该类图像共同不变的性质. 原始图像与该类共同向量之间的差分向量通过2DPCA处理, 依据最小距离测试得到识别结果. 实验在ORL和Yale人脸数据库进行测试, 结果表明本文提出的方法有较好的识别性能.