基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别

提出基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别新算法。新算法从水平和垂直两个方向对图像矩阵执行直接线性判别分析,从二维图像中提取图像协方差矩阵,降低特征维数,减少表示图像时所需要的系数及其存储空间。另外,不使用奇异值分解方法,便可得到图像协方差矩阵的特征向量,能够精确地估计图像协方差矩阵。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法具有较高的识别率。

基于子模式双向二维线性判别分析的人脸识别

针对表情和光照变化等对人脸识别影响的问题,提出一种基于子模式双向二维线性判别分析(Sub-pattern two-directional two-dimensional linear discriminant analysis,Sp-(2D)2 LDA)的人脸识别方法。该方法首先对原图像进行分块处理,并保持子块间的空间关系,然后对各个子训练样本集从行方向和列方向同时利用2DLDA进行特征抽取,最后把各个子特征矩阵拼接成一对应原始图像的特征矩阵,并采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL及Yale人脸库上的试验结果表明,Sp-(2D)2 LDA有效降低了鉴别特征的维数,减少了表情和光照变化的影响,获得了较好的识别性能。

基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别

针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。

基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康。因此,识别和处理油类污染非常重要。由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物。但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别。基于此,利用二维线性判别分析(2D-LDA)对油类样本进行特征提取,研究提取的不同样本光谱特征的差别,将得到的光谱特征作为K最近邻(KNN)分类的输入,得到相应的分类结果。首先,分别配制四种不同的油类(柴油、汽油、航空煤油、润滑油)样本各20个,共计得到80个油类样本;然后,利用FS920光谱仪采集所有油类样本的三维荧光光谱数据;其次,对采集到的光谱数据进行预处理,去除光谱中散射的干扰并标准化;最后,利用2D-LDA算法对样本进行特征提取,利用KNN算法进行分类,并将其分类结果与经主成分分析(PCA)进行特征提取后的分类结果比较。研究结果表明,2D-LDA提取特征的分类效果优于PCA。利用2D-LDA分别提取发射和激发特征得到测试集识别的准确率相同且都为95%,而将发射和激发光谱特征的分类距离相结合并重新进行分类的准确率为100%。表明两类光谱相对于三维荧光光谱具有互补性,将发射和激发光谱特征相结合能够更好地对样本进行分类。而利用PCA对测试集识别的准确率仅为85%,表明2D-LDA对三维荧光光谱数据的特征提取效果更好。与PCA相比,2D-LDA通过类内散度和类间散度最大化投影向量来提取样本的特征,使得同类样本尽可能接近,不同样本尽可能分离。因此,2D-LDA具有使降维后的数据更容易被区分的特点,故其鲁棒性好。该研究为油类的降维识别提供了一种参考。

基于子模式行列方向二维线性判别分析特征融合的特征提取

针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化的影响,通过把相同位置的子图像组成子样本集,合理利用了子块间的空间关系,进一步提高了识别率;同时,对各个子样本集分别利用行方向二维线性判别分析(2DLDA)和列方向扩展2DLDA(E2DLDA)进行特征抽取,得到互补的行、列方向子图像特征,并分别把子图像特征组合成原图像的特征矩阵,然后利用一种特征融合方法对行、列方向特征矩阵进行有效融合,对互补的特征空间进行融合有效地改善了识别性能;最后采用最近邻分类器进行人脸识别实验。在Yale及ORL人脸库上的实验结果表明,Sp-RC2DLDA有效地减少了表情和光照变化的影响,具有较好的鲁棒性。

二维线性大间距判别分析及其在步态识别中的应用

提出一种二维线性大间距判别分析(Two dimensional linear maximum margin discriminant analysis,2DLMMDA)的投影算法。该算法一方面采用了有效且稳定的大间距优化准则,引入了Laplacian矩阵,保持了特征矩阵的流形结构,且优化域为Laplacian类间散度与Laplacian类内散度之差,能克服Fisher准则带来的小样本问题;另一方面,采用了具有监督信息的判别分析,大大地提高了识别率。为了验证所提出的算法对特征提取的有效性,选择最近邻分类器进行特征分类,最后通过在CASIA(B)步态库上实验。实验结果表明,文中提出的算法具有更高的识别率和识别速度。

改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别

针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中。重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵。采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别。结果表明,在不增加识别时间的情况下,MB2D-LDA平均识别率比B2D-LDA高2%,证明了该算法的有效性。

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。

基于加权双向二维线性判别特征的焊点检测算法

为克服现有自动光学检测(AOI)算法的缺陷,针对AOI的特点,对传统的双向二维线性判别方法进行改进,提出一种基于加权双向二维线性判别方法的焊点检测算法.在计算协方差矩阵时,对不同的类别以及类内不同的样本进行加权,从而提取更有判别力的特征.将改进后的算法应用于焊点检测,可实现对不同批次用料的自动分类.文中提出的算法检测速度可以满足实际需要,且与现有AOI系统中常用的图像对比算法和图像分析法相比,可以显著降低误报率.

一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法

二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所起的作用是不一样的,因此提出了一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法,即是对图像矩阵顺序地进行水平和垂直2个方向的二维线性鉴别分析,自适应加权处理则是使不同的样本带有不同的权值,以提高样本在低维线性空间中的可分性.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,改进的算法在降低了原算法提取的特征向量维数的同时,较原二维线性鉴别分析的识别性能有了较明显的改善.

基于二维直接线性变换的数字相机畸变模型的建立

提出并论证了基于二维直接线性变换的畸变的校正方法。本方法特别适用于各类固态摄像机 (CCD、CID、PSD)的畸变模型的建立 。

加入光学畸变差改正的二维直接线性变换方法用于建筑立面测绘的研究

普通数码相机拍摄的建筑立面图像采用二维直接线性变换方法经纠正后可作为绘制建筑立面图的底图,但其精度不高。研究在二维直接线性变换模型中加入相机光学畸变差改正以改进成像模型的严格性,进而提高结果的精度,采用的是最小二乘法求解近似的光学畸变差改正项,并通过试验得到较高几何精度的纠正影像,证明了该方法的正确性。

逆向二维直接线性变换及其在相对控制条件下的应用

在近景影像解析中建立相对控制时需多个点的空间坐标,为此,提出了逆向二维直接线性变换(DLT)模型及其解算方法。通过合理选择近景影像上多矩形目标以建立相对控制,利用逆向二维DLT进行计算,实现对影像上平面目标的二维量测。试验表明该方法有较好的解算效果和精度,能满足实际工作中平面目标的测量及城市地理信息数据采集的精度要求,在非量测相机摄取的单近景影像解析中有较好的适用性。

二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法

提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取。基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2PCA、2DPCA、(2D)2LDA、2DLDA、2DPCA+2DLDA、2DNSA算法相比,该算法性能更优。

双向二维局部保持鉴别投影应用于人脸识别

双向二维局部保持映射(双向2DLPP)与二维局部保持映射(2DLPP)比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别式分析(LDA)进行分类,从而形成了一种新的监督算法:鉴别双向二维局部保持投影。理论分析表明,无论在计算量还是内存要求方面,所提鉴别双向二维局部保持投影算法比双向2DLPP和主成分分析+线性判别式分析(PCA+LDA)要少,而且在ORL和Yale数据库上的人脸识别实验表明,新算法的识别性能比双向2DLPP和PCA+LDA算法要好,且具有较少的计算复杂度。

基于三维荧光光谱结合2D-LDA的食用油掺假鉴别研究

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、大豆油以及菜籽油三种食用油配制了3类掺假香油;使用FLS920稳态荧光光谱仪采集了这3类掺假香油以及不同品牌香油共计45个实验样本的三维荧光光谱数据;基于2D-LDA方法提取了实验样本的二维特征,并以此为依据采用最近邻分类原理实现了掺假食用油的准确鉴别。将所述方法与平行因子结合非线性判别分析(PARAFAC-QDA)、多维偏最小二乘——判别分析(NPLS-DA)两种方法进行了对比。结果表明,2D-LDA方法能够有效提取掺假香油的二维特征。这些特征能够使不同类别的实验样本在投影子空间中实现最大程度分离;同时可使相同类别的实验样本在子空间中尽可能地紧密聚集,进而使得样本在低维子空间中具有更好的可分性,从而获得了100%的鉴别准确率。而PARAFAC-QDA和NPLS-DA两种方法仅分别获得了85%和95%的鉴别准确率。2D-LDA方法相比于这两种方法在食用油掺假鉴别特别是现场快速检测的实际应用中更具优势和潜力,其鉴别过程与结果更加简捷和精确。研究为现场食品安全监管提供了一种高效可行的新方案。

基于二维投影特征提取的人脸识别算法

基于线性投影的方法是目前人脸识别领域中重要的主流方法之一,在近年中得到了广泛的关注,取得了显著的发展。其中,基于一维线性投影的方法包括特征脸方法和Fisher脸方法等;基于二维线性投影的方法包括二维主成分分析和二维线性判别分析,以及它们的一系列拓展算法等。在此基础上,给出了一种基于二维矩阵的特征提取新方法。通过在ORL标准人脸库的实验表明,该算法与现有的方法相比在识别率和识别效率方面都有一定程度的提高,取得了比较理想的效果。

准二维控制场的建立及其应用

介绍了建立准二维控制场的详细过程和准二维控制场至虚拟真二维控制场的变换及其数学模型,分 析了摄站点坐标误差对此变换的影响,提出了建立数字畸变模型和使用此模型对像点各类畸变进行总体改 正的新理论。

二维控制场中控制点像点坐标的自动提取与识别

本文给出了一种二维控制场中控制点像点坐标自动提取与识别的原理以及实现方法,并编制程序试验,取得了较高的精度和良好的识别效果。主要实现方法包括直接线性变换、Hough变换、最小二乘拟合等,特别适用于控制点数量较多的大型二维控制场。

基于直接线性变换的车道偏离预警系统

为了提高车道偏离预警系统的检测精度及其便利性,提出了一种在感应区域内建立搜索窗口的车道识别算法,并利用数字图像处理及分析技术对所获道路图像进行滤波、增强及边缘识别处理,然后通过直接线性变换法将所获取的车道边缘信号的像素坐标转换为道路二维物方坐标,最后根据所获车道线坐标及汽车预设坐标显现汽车行驶状态,继而联系汽车驾驶状况,达到对汽车行驶状态的监控和对车道偏离的预警功能,具有良好的发展前景。