改进的完全二维主成分分析及其在步态识别中的应用研究

对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中国科学院自动化所提供的CASIA(B)步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较大,通过实验可以选取最佳的权值,能够做到提高识别性能。最后针对各个行走状态下的步态,分析了背包步态识别率低的原因。

基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法

提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效.

基于完全二维对称主成分分析的人脸识别

镜像对称性是人脸的一个直观明显的自然特性,结合该特性在完全二维主成分分析的基础上提出完全二维对称主成分分析的人脸识别方法。该方法通过镜像变换得到奇对称样本和偶对称样本,分别对奇偶对称样本进行完全二维主成分分析,通过奇偶加权因子对奇偶对称样本的特征矩阵进行组合,并采用最近邻距离分类器分类。在ORL人脸数据库上的实验表明,该方法有较好的识别效果。

基于广义主成分分析的步态识别算法研究

步态识别是根据人行走方式的不同对人的身份进行识别的.通过背景减除实现人体检测,运用形态学操作和图形几何变换实现了图像的标准中心化.在特征提取阶段使用步态能量图(GEI)来描述每个步态序列,分别使用主成分分析、二维主成分分析、完全的二维主成分分析以及加权完全的二维主成分分析对特征进行降维,最后采用最近邻分类器来测试识别结果作对比研究.实验结果表明,权衡计算量和识别率,二维主成分分析对于GEI的步态识别比较有效,识别率可达95.43%.