二维最大散度差图像投影鉴别分析

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。

最大散度差鉴别分析及人脸识别

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。

基于差空间的最大散度差鉴别分析及人脸识别

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。

修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别

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。

基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法

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.

二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别

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。

分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别

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。

最大散度差和大间距线性投影与支持向量机

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．

一种加权的核Fisher鉴别分析在人脸识别中的应用

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。

融合典型相关与最大散度差的特征抽取方法

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。

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CCA的增强线性鉴别分析

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.

新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别

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。

正则化半监督判别分析方法

为了克服加权线性判别分析(WLDA)只利用有标签的训练样本而不能反映样本数据流形结构的缺点,提出一种正则化的半监督判别分析方法。首先构建所有样本的近邻图来估计数据的局部流形结构,然后将此作为正则项引入WLDA的准则函数中。该方法避免了类内散度矩阵奇异,同时保持了样本数据的判别结构和几何结构。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果证明了该算法的有效性。

基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法

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.

基于样本扩张和最大散度差融合的单样本人脸识别算法

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。

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。

基于改进的并行特征融合人脸表情识别

基于信息融合理论和线性鉴别分析,提出了一种改进的并行特征融合人脸表情识别方法。该方法首先将不同表征下的人脸表情特征利用复向量组合起来,构成复特征向量,然后利用具有不同权重的最大散度差鉴别分析方法进行进一步的复特征提取。在不同样本库、不同类型特征融合下的实验结果表明,该方法在优化投影轴和避免"小样本"问题的同时得到了满意的识别结果。

基于模糊决策和MSD的单样本人脸识别算法

当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度差鉴别分析的单样本人脸识别算法。通过对每个训练样本进行适当的分块,从而获得较多的训练样本个数,在这些新的训练样本集上应用类内中间值最大散度差鉴别分析算法得到最优投影矩阵,并基于这个最优投影矩阵可以计算训练样本和待测试样本的特征。对模糊决策方法进行分类。在著名的ORL和FERET人脸数据库上的大量实验结果表明,该算法可以提高识别率。