基于极小准则的完备正交判别局部保持算法

以无监督判别投影算法为理论基础,提出了一种基于极小准则的完备正交判别局部保持投影算法。算法首先根据同类样本的空间信息重新定义了类内局部保持散度矩阵与类间局部保持散度矩阵,然后借鉴无监督判别投影算法的目标函数,推导出一个基于极小准则的目标函数,该目标函数通过投影到总体散度矩阵的非零空间中有效地解决小样本问题,最后给出了该算法基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库上的实验结果表明了所提方法的有效性。

一种新的基于Gabor特征的零空间人脸识别算法

为了克服人脸识别中的小样本集(small sample size,3S)问题,本文首先利用人脸图像距离模型揭示了线性鉴别分析的物理过程,指出了零空间鉴别分析相对于主元空间鉴别分析可以提取出更有利于人脸识别的鉴别信息.在此基础上,提出了一种有效的基于Gabor特征的零空间人脸识别算法,该算法采用一种新的基于邻域保持的鉴别嵌入准则(neighbor-preserving based discriminant embedding,NDE),并利用Gabor小波变换减轻人脸图像中光照和表情变化等因素的影响.在ORL,FERET和AR等人脸数据库上的实验结果表明本文算法具有较优的人脸识别性能.

完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别

为解决邻域保持判别嵌入算法所面临的小样本问题,并充分利用类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中的判别信息进行人脸识别,提出一种完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别算法。首先间接地利用特征分解方法去除总体邻域散度矩阵的零空间;然后分别在类内邻域散度矩阵零空间和非零空间中提取最优判别矢量。此外,为进一步提高算法的识别性能,给出了基于瘦QR分解的正交投影矩阵的求解方法。在ORL和Yale人脸库上验证了以上算法的有效性。

基于零空间分析的张量局部Fisher判别方法

结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i)引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii)通过张量型降维思想对输入样本进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的信息压缩率;iii)随着训练样本量的变化,可采用基于零空间分析的求解方法和传统的直接迭代更新计算方法。通过ORL、Yale和ExYaleB 3个人脸数据库验证了所提算法的性能。

有噪条件下的新类检测算法

针对有噪条件下新类检测性能较差的问题,提出一种基于核零空间判别局部保持投影算法(KNDLPP).首先通过核函数将样本隐式映射到高维特征空间,在核空间中利用距离加权机制对样本进行权重赋值,在保持局部结构的同时降低离群噪声样本的影响;然后利用样本类内零空间使同类样本坍塌为一点,实现对已知类分布的有效约简;最后基于零空间再求得使类间距最大化的变换矩阵,以上步骤得到一个判别性变换矩阵以刻画样本的分布信息、描述样本之间的相似性.该算法能刻画样本潜在结构,提升已知类与新未知类之间的判别性.在11个公开数据集上的实验结果表明,该算法是有效和鲁棒的,具有较好的新类检测性能.在局部保持性实验中,KNDLPP在4个UCI数据集上的整体平均AUC值为90.656%;在复杂结构保持性实验中,KNDLPP在Banana,Moon及3个UCI数据集上的整体平均AUC值为91.949%;在2个无噪高维数据集的新类检测实验中,KNDLPP平均AUC值为86.214%,高于次优算法4个百分点;在4个UCI数据集的4种有噪条件下,KNDLPP性能排名第1.

融合复小波与零空间判别投射的人脸识别方法

提出一种新颖的零空间判别投射(NDPE)的子空间人脸识别方法。基于局部保持映射(LPP)和非参数判别分析方法,NDPF能够同时编码人脸数据流形的几何和判别结构,并且通过在零空间中求解特征值来克服小样本尺寸问题。为进一步提高人脸识别的准确率,提出融合双树复小波变换(DTCWT)与NDPE的方法。实验结果表明,所提人脸识别方法在ORL、Yale和AR人脸数据库上均取得了较高的识别率。