二维非线性鉴别分析及人脸识别

二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别分析扩展到非线性空间,提出了一种新的二维核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架.最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性.

基于位平面图像与2DMSLDA的单样本人脸识别

在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即:采用位平面图像分解法,将每幅样本图像分解为8幅,进而通过各种合成策略构造多幅样本图像。使用一种更加稳定的二维最大散度差线性鉴别分析方法(2DMSLDA)对上面获得的新样本图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。

一种基于双向2DMSD的人脸识别方法

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。

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。