一种最优的核Fisher鉴别分析与人脸识别

基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性。

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.

一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析

引入空间变换的思想,提出了一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析,与KFDA不同的是,该方法只需在一个较低维的空间内执行,从而较大幅度地降低了求解最优鉴别矢量集的计算量,提高了计算速度。在ORL标准人脸库上的试验结果验证了所提方法的有效性。

基于核Fisher鉴别分析的RVM战斗机空战效能评估

为提高战斗机空战效能的评估能力,提出一种基于KFDA特征提取的RVM效能评估方法。该方法在系统分析基础上,引入战斗机空战效能评估指标体系;采用KFDA提取评估指标数据中的高阶非线性特征;凭借RVM在非线性系统建模方面的优势,构建所提取特征的战斗机空战效能评估模型,进而完成效能评估。实例分析表明,该方法对战斗机空战效能评估的均方根误差达到0.0094,评估结果相对于其他方法更为准确,过程也更为科学合理,从而验证了其用于战斗机空战效能评估是可行和有效的。

一种改进的核Fisher鉴别分析方法

核Fisher鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.针对在解决两类模式分类问题中KFDA只能获得一个鉴别矢量的弱点,提出了一种改进的核Fisher鉴别分析(MKFDA)方法,该方法对特征空间中的两类间离散度进行了重新估计,通过使用核类间散布矩阵的一种特殊形式,我们可以得到最多N(N为训练样本数)个鉴别矢量,从而提高了两类模式问题的分类性能.在IRIS数据上的实验结果验证了MKFDA方法的有效性.

运用核Fisher鉴别分析和MPM分类器的入侵检测

为了提高分类器的正确率和减少训练时间,将特征提取技术与分类算法结合,提出了一种基于核Fisher鉴别分析和最小极大概率机算法的入侵检测算法。利用核Fisher鉴别分析技术提取关键特征,运用最小极大概率机对提取特征后的数据进行分类,采用离线数据集KDDCUP99进行实验。实验结果表明,该算法是可行和有效的,使分类性能和训练时间都得到了提高。

基于融合两类核Fisher鉴别函数的人脸识别方法

提出了一种基于两类核Fisher鉴别分析(KFDA)的人脸识别方法,对每2个不同人脸类别求解一个核Fisher鉴别函数,其优点是能针对特定的2个人脸图像类别,抽取区分该2类人脸的最佳鉴别特征,克服了多类KFDA和2类KFDA相比是次优的问题.为解决KFDA计算量大的问题,将MSE推广为基于核的MSE(KMSE),用其得到核Fisher鉴别函数,减少了训练和识别的计算时间.在识别阶段应用了两种融合方法融合各个基于KMSE的核Fisher鉴别函数.

核Fisher鉴别分析在掌纹识别中的应用

核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上,用核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher(ZKFDA)方法解决小样本问题,最后用最小距离分类器进行掌纹匹配。通过PolyU掌纹图像库,实验结果表明,在不同的特征个数下,KFDA方法比二维Fisher准则(2DFLD)方法识别率高;零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA,并且计算量大大减少。在核函数选取上,取RBF核函数的识别性能最佳。

基于核Fisher鉴别分析的网络入侵检测算法

提出了一种将核Fisher鉴别分析特征抽取与多分类支持向量机算法结合的网络入侵检测技术,扩展了二分类支持向量机,利用经过核Fisher鉴别分析特征抽取后的训练数据构造优化的决策树,从而实现支持向量机的多分类。实验结果表明该算法能够提高检测正确率,同时降低训练时间,取得了良好的效果。

基于核Fisher鉴别分析的手指静脉识别

抽取最优鉴别特征是手指静脉识别中重要的一步,在提取小样本的高维手指静脉图像特征时,由于光照、温湿度、水平位移等因素的影响使得采集的静脉图像是非线性分布的,为此,提出了一种基于核Fisher鉴别分析(kernel Fisher discriminant analysis,KFDA)提取非线性特征的方法。该方法是利用一个核映射将原始输入空间变换到一个更低维的空间RN中,在此特征空间上用核类间散度阵和核类内散度阵作为Fisher线性判别准则(Fisher linear discriminant,FLD),来得到最佳非线性鉴别特征,根据此鉴别特征计算其相互间的欧式距离进行识别。实验结果表明,核Fisher方法与其他方法相比,具有较低的认假率(false accept rate,FAR)和较快的识别速度。

基于核Fisher鉴别分析与支持向量机的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别系统的识别性能,针对虹膜识别中的特征提取与模式分类问题,提出了一种基于核Fisher鉴别分析(kernel fisher discriminant analysis,KFDA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的虹膜识别方法。从采集到的人眼图像中定位虹膜,并对其进行归一化处理;使用核Fisher鉴别分析提取虹膜纹理特征,并通过选择合适的特征个数提高识别的准确率;在得到虹膜特征编码后,用支持向量机进行分类判决。对CASIA虹膜库的测试结果表明,该方法的处理速度是Daugman虹膜识别方法的4.4倍;该方法与Boles虹膜识别方法相比,降低了错误接受率和错误拒绝率。实验结果表明:该方法能更好地提高虹膜的识别率和降低虹膜识别时间。

基于核Fisher鉴别的微波数据交通事件检测算法研究

交通事件的迅速、有效是高速公路交通管理与控制的重要组成部分。本文提出一种基于核Fisher鉴别的微波数据交通事件自动检测算法。通过分析交通事件发生后交通参数的变化规律,选择合适的检测参数;再根据实际采集的西安市南二环的微波交通流数据,训练核Fisher鉴别分类器,得到最佳判别阈值,从而检测交通事件的发生。实验数据验证表明,本文方法效果良好,检测正确率高达92%。

基于核函数Fisher鉴别分析的特征提取方法

提出一种基于核函数的Fisher鉴别分析的故障特征提取方法。该方法通过内积核函数将原始特征空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间作线性Fisher判别分析,从而得到原始特征空间的非线性特征,最后应用滚动轴承的故障数据对该方法进行了检验。结果表明,与线性Fisher鉴别分析和核主元分析方法相比,基于核函数的Fisher鉴别分析更适合提取机械故障的非线性特征,它所提取的故障特征对故障具有更好的识别分类能力,并且对分类器具有较强的鲁棒性。

核函数FISHER鉴别在性别鉴别中的应用

该文在线性FISHER鉴别的基础上,探讨了核函数FISHER鉴别原理;然后将核函数FISHER鉴别用于性别鉴别中,并提出了相应算法;对ORL人脸图像数据库进行实验;详细分析了算法在不同样本分布和不同参数条件下的识别结果;表明了在两类模式识别中核函数FISHER鉴别理论具有良好的识别效果及极佳的推广能力。

基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测

将核函数方法引入入侵检测研究中,提出了一种基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测算法,用于监控进程的非正常行为。首先分析了核函数Fisher鉴别分类算法应用于入侵检测的可能性,然后具体描述了核函数Fisher鉴别算法在异构数据集下的推广,提出了基于核函数Fisher鉴别的异常入侵检测模型。并以Sendmail系统调用序列数据集为例,详细讨论了该模型的工作过程。最后将实验仿真结果与其它方法进行了比较,结果表明,该方法的检测效果优于同类的其它方法。

一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用

基于核策略的核Fisher鉴别分析(KFD)算法已成为非线性特征抽取的最有效方法之一。但是先前的基于核Fisher鉴别分析算法的特征抽取过程都是基于2值分类问题而言的。如何从重叠(离群)样本中抽取有效的分类特征没有得到有效的解决。本文在结合模糊集理论的基础上,利用模糊隶属度函数的概念,在特征提取过程中融入了样本的分布信息,提出了一种新的核Fisher鉴别分析方法———模糊核鉴别分析算法。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。

正交化Fisher鉴别向量集及其应用

在正交化F isher鉴别分析的基础上提出了正交化核F isher鉴别分析方法。该方法具有理论简单、计算方便、特征表示能力强等优点。在CENPARM I手写体阿拉伯数字数据库、NU ST 603HW手写体汉字样本库和FERET人脸图像数据库上的仿真实验结果表明,正交化F isher鉴别和正交化核F isher鉴别方法在特征抽取能力和特征抽取效率方面均分别优于Fo ley-Samm on鉴别和核Fo ley-Samm on鉴别方法。

一种基于核的快速非线性鉴别分析方法

基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的"显著"训练模式数大大低于总训练模式数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速"显著"训练模式的选取.实验表明,这种非线性方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能.

一种用于人脸识别的非线性鉴别特征融合方法

最近,在人脸等图像识别领域,用于抽取非线性特征的核方法如核Fisher鉴别分析(KFDA)已经取得成功并得到了广泛应用,但现有的核方法都存在这样的问题,即构造特征空间中的核矩阵所耗费的计算量非常大.而且,抽取得到的单类特征往往不能获得到令人满意的识别结果.提出了一种用于人脸识别的非线性鉴别特征融合方法,即首先利用小波变换和奇异值分解对原始输入样本进行降维变换,抽取同一样本空间的两类特征,然后利用复向量将这两类特征组合在一起,构成一复特征向量空间,最后在该空间中进行最优鉴别特征抽取.在ORL 标准人脸库上的试验结果表明所提方法不仅在识别性能上优于现有的核Fisher鉴别分析方法,而且,在ORL人脸库上的特征抽取速度提高了近8倍.

一种改进的Fisher判别方法在人脸识别中的应用

对核Fisher鉴别分析进行了深入分析,发现了一种等价的但更为简单的非线性特征抽取方法。该方法利用一个映射将原始输入空间变换到一个更低维的空间R^N中,然后在该空间上利用线性Fisher鉴别分析进行最优特征抽取。讨论了特征提取的一般模型,并提出了一种基于矩阵相似度的特征提取算法。通过ORL人脸数据库的数值实验,表明该算法比传统Fisher算法有更好的性能。