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二维最大散度差图像投影鉴别分析 被引量:7
1
作者 陈才扣 刘永俊 杨静宇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期833-835,913,共4页
提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则,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时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的,与以往的基于图像向量的鉴别方... 提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则,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时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的,与以往的基于图像向量的鉴别方法相比,它的突出优点是大大提高了特征抽取的速度。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的仿真试验结果表明,所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的散度差鉴别分析,特征抽取的速度有了较大幅度的提高。 展开更多
关键词 鉴别准则 图像矩阵 图像投影鉴别分析 人脸识别
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二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别 被引量:2
2
作者 姜晖 刘振 王鹏 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第5期101-106,共6页
为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴... 为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴别分析准则求取投影矢量。基于MSTAR计划录取的数据的仿真实验结果表明:即使方位角信息未知并且使用简单的最近邻分类器,该方法所提取特征在较低特征维数下的识别率也可以达到98%以上,表明了方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 FISHER线性鉴别分析 最大散鉴别分析 非参数特征分析 合成孔径雷达 目标识别
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最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量:23
3
作者 刘永俊 陈才扣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第34期208-210,227,共4页
传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根... 传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根本上避免了类内散布矩阵奇异带来的困难。在ORL人脸数据库和AR人脸数据库上的实验结果验证算法的有效性。 展开更多
关键词 FISHER线性鉴别分析 最大散鉴别分析 人脸识别
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基于差空间的最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量:13
4
作者 刘永俊 陈才扣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第10期2460-2462,2465,共4页
提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性,然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取,这样从根本上避免了传统... 提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性,然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取,这样从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析中存在的“小样本问题”。最后,在ORL标准人脸库和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 空间 最大散鉴别分析 人脸识别
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二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法 被引量:3
5
作者 杨恢先 李淼 +2 位作者 谭正华 翟云龙 张建波 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期463-468,共6页
最大散度差法是经典的Otsu法一种很好改进算法,为了提高它在图像受到噪声干扰或光照不均匀时的分割准确性,现提出一种基于二维直方图斜分的最大散度差法,该算法不仅综合考虑了类间散度及类内散度对图像信息分类的作用,同时还利用图像空... 最大散度差法是经典的Otsu法一种很好改进算法,为了提高它在图像受到噪声干扰或光照不均匀时的分割准确性,现提出一种基于二维直方图斜分的最大散度差法,该算法不仅综合考虑了类间散度及类内散度对图像信息分类的作用,同时还利用图像空间区域信息以提高抗噪声能力,为减少计算量、提高分割速度,文中给出了快速递推算法,实验结果表明该算法比二维斜分Otsu法、二维斜分最大熵法等算法具有更准确的分割效果、更强的抗噪声能力,同时运行时间更少。 展开更多
关键词 阈值分割 最大散 直方图区域斜分 快速递推算法
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修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量:4
6
作者 刘永俊 陈才扣 王正群 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期190-193,共4页
针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩... 针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩阵的构造加以修正,采用新的修正的最大散度差鉴别准则函数。该方法从理论上为有效地解决传统的Fisher线性鉴别分析在人脸识别中存在的这两大难题提供了有效的途径。最后,在ORL,AR标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 FISHER线性鉴别分析 最大散鉴别分析
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基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法 被引量:2
7
作者 李晓东 费树岷 张涛 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1130-1134,共5页
为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内... 为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率. 展开更多
关键词 主成份分析 类内平均脸 空间 最大散鉴别分析
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二维非线性鉴别分析及人脸识别 被引量:2
8
作者 刘永俊 宋东兴 +1 位作者 何世明 陈才扣 《常熟理工学院学报》 2008年第2期99-103,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 二维最大散度差鉴别分析 核方法 最大散鉴别分析 人脸识别
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分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别 被引量:1
9
作者 崔美琳 陈才扣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第34期155-157,162,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 分块PCA 最大散鉴别分析 人脸识别
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最大散度差和大间距线性投影与支持向量机 被引量:58
10
作者 宋枫溪 程科 +1 位作者 杨静宇 刘树海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期890-896,共7页
首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器;然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是... 首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器;然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下,线性支持向量机的一种特殊情况.在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明,最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美,优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法. 展开更多
关键词 最大散 大间距线性投影 支持向量机 FISHER鉴别准则 线性鉴别分析 人脸 识别
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基于模糊最大散度差判别准则的聚类方法 被引量:6
11
作者 皋军 王士同 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期2939-2949,共11页
基于最大散度差判别准则提出了一种模糊最大散度差准则,并根据模糊最大散度差准则提出一种聚类方法(fuzzy maximum scatter difference discriminant criterion based clustering algorithm,简称FMSDC).该方法通过迭代优化方法实现聚类... 基于最大散度差判别准则提出了一种模糊最大散度差准则,并根据模糊最大散度差准则提出一种聚类方法(fuzzy maximum scatter difference discriminant criterion based clustering algorithm,简称FMSDC).该方法通过迭代优化方法实现聚类的同时还可以实现特征降维.该方法首先在最大散度差判别准则中引入模糊概念;然后通过具体原则设定模糊最大散度差判别准则中的参数η,从而在一定程度上降低了由参数η引起的敏感性;最后分别根据模糊隶属度μik、最优鉴别矢量ω进行聚类和特征降维.实验结果表明,FMSDC方法不但具有基本的聚类功能,而且具有较好的鲁棒性和较强的特征降维能力. 展开更多
关键词 模糊最大散判别准则 鉴别矢量 模糊聚类 鲁棒性
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融合典型相关与最大散度差的特征抽取方法
12
作者 彭倩倩 陈才扣 刘永俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期72-74,106,共4页
提出了一种融合典型相关分析与最大散度差鉴别分析的特征抽取新方法。该方法首先利用典型相关分析方法实现了特征信息的融合,有效地消除了特征之间的信息冗余。然后,通过采用最大散度差鉴别分析方法将训练样本中的类别信息加以充分的利... 提出了一种融合典型相关分析与最大散度差鉴别分析的特征抽取新方法。该方法首先利用典型相关分析方法实现了特征信息的融合,有效地消除了特征之间的信息冗余。然后,通过采用最大散度差鉴别分析方法将训练样本中的类别信息加以充分的利用,从而有效的提高了人脸识别的正确率。最后,在ORL标准人脸库上和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 典型相关分析 最大散鉴别分析 人脸识别
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两向二维NMSD及其在SAR图像识别中的应用 被引量:1
13
作者 刘振 姜晖 秦立龙 《电子信息对抗技术》 2013年第5期48-53,共6页
结合非参数特征分析和最大散度差鉴别分析的思想,提出了两向二维非参数最大散度差((2D)2NMSD)鉴别分析,并用于SAR图像目标识别。首先计算二维图像的非参数散布矩阵,然后使用最大散度差准则求取投影矩阵,最后同时对数据图像矩阵的行方向... 结合非参数特征分析和最大散度差鉴别分析的思想,提出了两向二维非参数最大散度差((2D)2NMSD)鉴别分析,并用于SAR图像目标识别。首先计算二维图像的非参数散布矩阵,然后使用最大散度差准则求取投影矩阵,最后同时对数据图像矩阵的行方向和列方向进行特征提取。基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)公共数据库提供的实测数据的实验结果表明:该方法所提取的特征用于识别,可大大降低特征维数、提高识别性能,识别率可达98%以上。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 最大散鉴别分析 非参数特征分析 合成孔径雷达 目标识别
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利用小波求解二维非线性双曲型守恒律
14
作者 杨素娟 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 2002年第5期92-95,共4页
在 C.W.Shu和 S.Osher提出的基于点值的高阶精确基本无振荡格式的基础上 ,使用插值小波变换对函数进行多尺度分解 ,直接利用点值插值误差来探测具有奇异性的区域范围 (比如包括激波的区域 )。在这些奇性区域 ,利用代价昂贵的高阶基本无... 在 C.W.Shu和 S.Osher提出的基于点值的高阶精确基本无振荡格式的基础上 ,使用插值小波变换对函数进行多尺度分解 ,直接利用点值插值误差来探测具有奇异性的区域范围 (比如包括激波的区域 )。在这些奇性区域 ,利用代价昂贵的高阶基本无振荡格式计算单元边界的数值通量 ;而在解光滑的区域 ,则用廉价的多项式插值根据先前低分辨尺度上得到的值来计算出其数值散度 ,从而减少计算工作量。一些其它的技巧也被用来提高其计算效率。最后这种方法被应用到求解二维非线性双曲型守恒律 ,同时还可以很容易地通过在一维基础上计算数值散度的方式扩展到高维情形。 展开更多
关键词 非线性双曲型守恒律 插值小波变换 基本无振荡格式 多分辨分析 数值计算 数值
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一种加权的核Fisher鉴别分析在人脸识别中的应用 被引量:4
15
作者 刘晓亮 王福龙 +1 位作者 黄诚 曾爱华 《广东工业大学学报》 CAS 2009年第4期65-69,共5页
在非线性空间中采用加权的最大散度差鉴别准则函数,该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性特征,而且在特征空间H中,使用权函数重新构造了类间散度矩阵和类内散度矩阵,从而优化了核的最大散度差准则函数。最后在ORL和Yale人脸数据库上... 在非线性空间中采用加权的最大散度差鉴别准则函数,该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性特征,而且在特征空间H中,使用权函数重新构造了类间散度矩阵和类内散度矩阵,从而优化了核的最大散度差准则函数。最后在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 Fisher非线性鉴别分析 最大散鉴别准则
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基于CCA的增强线性鉴别分析
16
作者 彭倩倩 陈才扣 刘永俊 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第6期812-815,共4页
为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典... 为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 线性鉴别分析 最大散鉴别分析 典型相关分析 特征抽取 人脸识别
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新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别 被引量:2
17
作者 刘永俊 陈才扣 +1 位作者 赵根林 杨静宇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1519-1521,1550,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 核非线性鉴别分析 最大散鉴别准则 最大散鉴别分析 特征抽取 人脸识别
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有效的协方差判别学习算法 被引量:3
18
作者 王秀友 刘华明 +1 位作者 范建中 徐冬青 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1847-1857,共11页
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法... 在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性. 展开更多
关键词 协方鉴别学习 黎曼流形 双向主成分分析 QR分解 对数欧氏距离 Stein 核判别分析
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基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法 被引量:3
19
作者 王建国 杨万扣 杨静宇 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期610-613,共4页
对非监督鉴别投影(UDP)准则进行修正,并在修正的准则基础上提出基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法.该方法利用非局部散度与局部散度之差作为鉴别准则,从而避免UDP线性鉴别分析中所遇到的小样本问题引起的局部散度矩阵奇异的问题.... 对非监督鉴别投影(UDP)准则进行修正,并在修正的准则基础上提出基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法.该方法利用非局部散度与局部散度之差作为鉴别准则,从而避免UDP线性鉴别分析中所遇到的小样本问题引起的局部散度矩阵奇异的问题.在标准人脸数据库Yale和FERET上进行实验,实验结果表明本文方法的有效性. 展开更多
关键词 特征提取 人脸识别 鉴别准则 非监督鉴别投影(UDP) 子空间分析 流形学习
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基于样本扩张和最大散度差融合的单样本人脸识别算法 被引量:4
20
作者 徐艳 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期311-315,共5页
为解决只有一个训练样本时最大散度差(MSD)鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低这一问题,提出一种基于样本扩张和MSD融合的单样本人脸识别算法。首先,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,并且平均... 为解决只有一个训练样本时最大散度差(MSD)鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低这一问题,提出一种基于样本扩张和MSD融合的单样本人脸识别算法。首先,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,并且平均脸也具有要识别测试人脸的某些可能变化,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸和虚拟对称脸作为新的训练样本集;然后,在新的训练样本集上应用类内中间值MSD鉴别分析算法得到最优投影矩阵,从而可以基于这个最优投影矩阵计算训练样本和待测试样本的特征;最后利用模糊决策方法进行分类。在ORL和FERET人脸数据库上的大量实验结果表明,本文算法可以提高识别率,具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 虚拟样本 最大散(MSD)鉴别分析 单样本问题 模糊决策
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