基于特征融合和模糊核判别分析的面部表情识别方法

提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman"面部表情图片"数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。

基于模糊核判别分析的静态面部表情情绪识别方法

当前面部表情情绪识别方法由于表情类别划分能力差,导致面部表情情绪识别结果精度不佳,为此,该文提出基于模糊核判别分析的静态面部表情情绪识别方法。根据模糊核图像处理原理,线性方程对静态面部表情原始图像进行复原,获取原始人脸图像采集。利用奇异值分解技术提取静态面部表情情绪特征。采用模糊核判别分析方法对面部表情情绪类别进行划分,实现静态面部表情情绪识别。通过五官结构关键信息提取、表情信息匹配精度以及静态面部表情情绪识别精度三部分指标,验证此方法的应用效果。实验结果表明:研究方法的表情信息匹配精度可达97.0%,使用其可有效提升静态面部表情情绪识别效果。

基于小波分形和核判别分析的模拟电路故障诊断

提出了采用小波分形分析和核判别分析作为预处理器来实行特征提取的神经网络模拟电路故障诊断方法。这个诊断方法采用小波分形分析方法首先获取了故障响应信号的小波分形维特征,然后采用核判别分析进一步实施特征提取,最后将所获得的最优特征模式作为神经网络分类器的输入以进行故障诊断。仿真结果表明,本文提出的预处理方法能很好地获取故障响应信号的本质特征,并表现出了比其他特征提取方法更好的性能。并且,由此所构建的神经网络不但具有小的网络结构,而且能取得高的故障诊断正确率。

L_(2,1)范数正则化的广义核判别分析及其人脸识别

特征选取和子空间学习是人脸识别的关键问题。为更准确选取人脸中丰富的非线性特征,并解决小样本问题,提出了一种新的L_(2,1)范数正则化的广义核判别分析(generalized kernel discriminant analysis based on L_(2,1)-norm regularization,L21GKDA)。利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间中,得到广义核Fisher鉴别准则,再利用一种有效变换将该非线性模型转化为线性回归模型;为了能使特征选取和子空间学习同时进行,在模型中加入了一种L_(2,1)范数惩罚项,并给出该正则化方法的求解算法。因为方法借助于L_(2,1)范数惩罚项的特征选取能力,所以它能有效地提高识别率。在ORL、AR和PIE人脸库上的实验结果表明,新算法能有效选取人脸的非线性特征,提高判别能力。

基于零空间核判别分析的人脸识别

提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键作用.零空间线性判别分析(null-space linear discriminant analysis,NLDA)在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是该方法本质上仍是一种线性方法.为有效提取数据的非线性特征,提出了零空间核判别分析算法(null-space kernel discriminant analysis,NKDA)并将其应用于人脸识别.利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间后,采用一次瘦QR分解求核类内散布矩阵的零空间鉴别矢量集,最后再进行一次Cholesky分解求得具正交性的核空间鉴别矢量集.与NLDA相比,NKDA具有更好的识别性能且在大样本情况下也能应用.另外,基于NKDA,提出了增量NKDA算法,当增加新的训练样本时能正确地更新NKDA鉴别矢量集.在ORL库、Yale库和PIE子库上的实验结果表明了算法的有效性和效率,在有效降维的同时能进一步提高鉴别能力.

综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法

为了解决模拟电路软故障诊断中特征提取不全面准确的问题,提出了一种基于综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法。首先,对采集到的故障响应信号分别提取均值、方差等时域统计特征和小波包分解后不同频带的能量作为频域特征;然后,通过核判别分析方法对故障特征进一步优选,从而保证故障特征的准确有效性;最后,将所得到的最优故障特征输入支持向量机进行故障诊断。对Sallen-Key带通滤波器电路的仿真实验结果表明,该方法能够很好地反映故障响应信号的本质特征,有效提高故障诊断的性能。

基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法

针对基因表达数据空间分布的特性,提出了一种基于模糊核判别分析的基因表达数据分析方法.方法综合了模糊数学以及核判别分析方法的优点,提高了对基因表达数据分类识别的准确性.以多发性骨髓瘤的基因表达数据为例进行了实验,从实验结果可以看出,采用模糊核判别分析方法可以得到最佳的识别效果.

基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法

为解决多标签线性判别分析(MLDA)方法在非线性维数约简方面的局限性,提出了一种多标签核判别分析(MKDA)方法,并将其用于人脸的身份与性别识别中.该方法的基本思想是通过非线性映射将训练样本从输入空间映射到高维核特征空间中,并在该特征空间中进行基于MLDA的数据降维.在身份和性别识别中,首先采用MKDA方法对人脸图像特征向量进行降维,获取判别特征矢量集;其次,为每幅人脸图像赋予一个表征身份和性别的多标签类别矢量;最后,采用减秩回归模型(RRR)描述判别特征矢量与多标签类别矢量之间的回归关系,并利用该模型进行未知人脸的身份和性别识别.AR人脸数据库上的实验结果表明:在人脸身份和性别识别中,MKDA方法的识别率高于传统核判别分析(KDA)方法.

最优的核判别分析用于雷达目标识别

特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对雷达目标的距离像进行特征提取,然后采用基于核的非线性分类器对所提取的特征进行分类,实现对雷达目标的识别。分别对仿真和实测距离像进行实验,结果表明该方法具有较好的识别效果。

基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法

针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线阶段,先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理,进而使用加权K最近邻(WKNN)算法进行位置估计。定位仿真实验中,在两个不同的定位场景中,所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数(CDF)和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%,相对于核主成分分析法(KPCA)+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点,相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点;在大量离线样本(大于1 100条)的情况下,该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明,所提算法能够提高室内定位精度,同时节省了数据处理时间,提高了定位效率。

基于核判别分析与证据理论的图像伪作分层融合检测

现有图像伪作融合检测算法一般直接采用特征融合或决策融合技术,普遍存在算法不易扩展或检测准确率不理想等问题。在综合利用原始图像固有特征和篡改所引入特征的基础上,探讨了一种基于特征融合和决策融合的分层融合框架,并实现基于核判别分析(kernel discriminant analysis,KDA)和证据理论的图像伪作检测算法。该算法包含粗分类和细分类两阶段。在粗分类中,利用原始图像固有特征,采用KDA技术实现特征融合,输出结果为原始图像、篡改图像和待定图像三种类别。在细分类中,利用篡改操作所引入的特征,采用证据理论进行决策融合,实现对待定图像的进一步分类。实验结果表明,该算法能有效地检测模糊操作、重采样操作、JPEG压缩以及多种篡改组合操作。

采用核判别分析的图像水印方法

提出一种新的基于核判别分析的图像水印方法.载体图像被划分为不重叠的图像块,并且每个图像块被进一步分为两个子图像块.所有这些子图像块分别进行小波分解.利用图像块的两个子图像块局部能量之间的某种关系来隐藏水印信息.为了提取水印,核判别分析方法被用作分类器来学习这种关系.通过利用核判别分析良好的学习能力,水印能在几种不同攻击下被正确地提取,并且不要求原始图像参与.实验结果表明本文方法在对抗诸如JPEG压缩、加噪、低通滤波、锐化等攻击有比其它几种方法更好的性能和鲁棒性.

基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式(3DLBP)和核判别分析(KDA)相结合的三维人脸识别方法.采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数.采用FRGC v2.0中2003春季采集的三维人脸库进行实验.实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91.8%,而PCA和3DLBP的识别率分别为60.4%和78.3%;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98.4%,而PCA和3DLBP的识别率分别为87.8%和96.3%.

基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究

传统的视频运动人脸图像相似表情识别方法,利用小波变换提取人脸特征,后续特征分解效果不理想,导致表情识别准确度较低。为此,提出基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究。采用积分图法提取视频中的人脸表情,得到特征矩形区域。结合核判别算法对特征矩形区域进行分解得出表情特征矢量。结合弹性模板匹配法,计算和匹配表情特征矢量,得出匹配最优的表情,完成人脸图像相似表情识别。为验证所提方法的应用性能,设计仿真实验。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的表情识别准确度更高。本文设计识别方法具有应用有效性,为相关领域提供可靠依据。

基于模糊核判别分析的语音情感识别

为了克服传统核判别方法将样本唯一归属于某一类的不足,基于模糊集理论对传统的核判别分析方法进行改进。引入了模糊类别隶属度并详细分析了基于模糊核判别分析的语音情感识别。识别实验中采用VQ方法进行了特征参数的融合,根据实验结果对模糊核判别分析和核判别分析的性能进行了比较和分析。

结合类标签关联度的有序核判别回归学习

有序离散类标号通常由原始连续标号按一定规则映射得到,因此它们彼此间是存在关联信息的,现有有序回归方法对此类关联信息的考虑仍然较少。首先提出一类有序标号间关联度的量化表示,进而将其与典型有序回归方法(Kernel discriminant learning for ordinal regression,KDLOR)相结合,设计出了一种结合类标号关联度的有序核判别回归学习方法(Kernel discriminant learning for ordinal regression using label membership,LM-KDLOR),最后通过在多个标准有序回归数据集上的对比实验验证了所提方法的有效性。

一种加权融合两类核判别信息算法

完整核判别分析(CKFD)是线性判别分析(LDA)在核空间中的非线性推广.文章在CKFD算法的基础上,引进权重,对规则判别信息和不规则判别信息进行加权提取判别信息,提出了一种核判别分析方法.实验结果表明了该算法的有效性.

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.

基于正则化多核判别分析的航空发动机滚动轴承早期故障融合诊断方法

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承早期故障诊断问题,提出了一种基于正则化多核判别分析的融合诊断方法.该方法首先提取多种类型的滚动轴承故障特征;然后采用相同的一组核参数为不同类型的特征分别构造一组核矩阵,并将所有核矩阵组合在一起;最后通过求解一个半无限线性规划得到该组核矩阵关于正则化核判别分析的目标函数的最优线性组合系数,进一步采用该系数计算所有核矩阵的线性组合,从而实现多种类型特征信息的融合.实验结果表明:该方法诊断正确率与采用单一类型特征诊断的最高正确率相比提高了9.25%,同时可以避免核矩阵需要人工选择的问题,从而进一步提高了故障诊断的自动化水平.

基于核化原理的非线性典型相关判别分析

典型相关判别分析是将传统的典型相关分析应用于判别问题 ,它是一类重要的特征提取算法 ,但其本质上只能提取数据的线性特征 .应用统计学习理论中的核化原理可以将这样的线性特征提取算法推广至非线性特征提取算法 .该文研究了如何将这一原理应用于典型相关判别分析 ,提出了基于核化原理的非线性典型相关判别分析 ,并且给出了求解该问题的一个自适应学习算法 .数值实验表明 ,基于核化原理所导出的非线性典型相关判别分析比传统的典型相关判别分析更有效 .另外 ,该文从理论上证明 ,所提出的新方法与Fisher核判别分析等价 .