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Laplacian Maximum Margin Criterion for Image Recognition
1
作者 Fang Chen Jing Wang Quanxue Gao 《Journal of Computer and Communications》 2015年第11期58-63,共6页
Previous works have demonstrated that Laplacian embedding can well preserve the local intrinsic structure. However, it ignores the diversity and may impair the local topology of data. In this paper, we build an object... Previous works have demonstrated that Laplacian embedding can well preserve the local intrinsic structure. However, it ignores the diversity and may impair the local topology of data. In this paper, we build an objective function to learn the local intrinsic structure that characterizes both the local similarity and diversity of data, and then combine it with global structure to build a scatter difference criterion. Experimental results in face recognition show the effectiveness of our proposed approach. 展开更多
关键词 laplacian EMBEDDING Local INTRINSIC STRUCTURE Global STRUCTURE face RECOGNITION
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基于LBP的拉普拉斯特征映射人脸识别 被引量:6
2
作者 应自炉 蔡淋波 刘召义 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第8期1230-1233,共4页
局部二元模式算子法计算简单且易于实现,能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。拉普拉斯特征映射算法是一种经典的非线性降维法,其优化过程无局部最小问题。鉴于以上优点,提出了一种基于局部二元模式的拉普拉斯特征映射人脸识别方法。... 局部二元模式算子法计算简单且易于实现,能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。拉普拉斯特征映射算法是一种经典的非线性降维法,其优化过程无局部最小问题。鉴于以上优点,提出了一种基于局部二元模式的拉普拉斯特征映射人脸识别方法。该算法首先采用均匀模式的LBP算子提取人脸特征,再用LE算法进行非线性降维,最后用SVM进行分类识别。分别选取了ORL人脸库中每人前3,5,7,9幅样本作为训练集进行了实验,并与其他算法进行了比较分析,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 局部二元模式 拉普拉斯特征映射 支持向量机
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基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法 被引量:2
3
作者 任迎春 王志成 +1 位作者 赵卫东 彭磊 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期645-650,共6页
针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次... 针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 特征提取 稀疏表示 拉普拉斯判别分析 主元分析 人脸识别
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基于LMP和KPCA的人脸识别 被引量:6
4
作者 郭飞 王成 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期183-185,共3页
提出一种基于拉普拉斯矩阵投影变换和核主成分分析的人脸图像识别方法。对人脸图像做拉普拉斯矩阵变换,通过核主成分分析提取特征,再利用最近邻分类器进行分类。拉普拉斯矩阵变换在保持人脸图像的局部特性的前提下,有效地降低了图像维... 提出一种基于拉普拉斯矩阵投影变换和核主成分分析的人脸图像识别方法。对人脸图像做拉普拉斯矩阵变换,通过核主成分分析提取特征,再利用最近邻分类器进行分类。拉普拉斯矩阵变换在保持人脸图像的局部特性的前提下,有效地降低了图像维数。在ORL数据库上的实验表明,进行拉普拉斯矩阵变换后人脸识别精度相差不大,但计算量得到减少。 展开更多
关键词 拉普拉斯矩阵影射 核主成分分析 人脸识别
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基于拉普拉斯微分的脸部细节迁移 被引量:3
5
作者 宋明黎 王慧琼 陈纯 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期50-54,共5页
为了实现对脸部细节的移植,首先根据脸部特征点的对应关系,分别提出了全局和局部的拉普拉斯人脸细节迁移模型,提取样本图像的细节特征,并将其应用到目标图像上;然后给出人脸皮肤颜色迁移模型,并提出了一个用于解决发型替换过程中边界融... 为了实现对脸部细节的移植,首先根据脸部特征点的对应关系,分别提出了全局和局部的拉普拉斯人脸细节迁移模型,提取样本图像的细节特征,并将其应用到目标图像上;然后给出人脸皮肤颜色迁移模型,并提出了一个用于解决发型替换过程中边界融合的局部影响图方法,使得对整个人脸细节变换的模拟更为全面和真实.实验结果表明:局部拉普拉斯方法效果更为真实自然,同时也证明文中提出的方法是灵活和有效的. 展开更多
关键词 拉普拉斯细节迁移模型 肤色变换 局部影响图 人脸老化 表情映射
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Laplace平滑变换在人脸识别应用中的问题及相关算法
6
作者 张新平 《中央民族大学学报(自然科学版)》 2013年第3期29-34,共6页
本文通过根据定义直接计算的方法,得到"Laplace平滑变换及其在人脸识别中的应用"一文的Laplace矩阵,指出该文献的个别结果与其定义并不一致,其理论基础值得商榷.然而,该文对ORL和Yale人脸图像库的高识别率仍然的没有问题.同... 本文通过根据定义直接计算的方法,得到"Laplace平滑变换及其在人脸识别中的应用"一文的Laplace矩阵,指出该文献的个别结果与其定义并不一致,其理论基础值得商榷.然而,该文对ORL和Yale人脸图像库的高识别率仍然的没有问题.同时也指出类似的现象也出现在由二阶差分导出的矩阵及相关的变换中.仿真实验表明,由此导出的人脸识别算法也具有非常高的识别率,并且具有更高的速度. 展开更多
关键词 LAPLACE矩阵 人脸识别 Laplace平滑变换 二阶差分
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基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法
7
作者 亢洁 林欣 吴星驰 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2015年第1期165-168,174,共5页
针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP(Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题,提出了一种基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法,该算法首先通过对人脸图像进行拉普... 针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP(Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题,提出了一种基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法,该算法首先通过对人脸图像进行拉普拉斯金字塔降维处理,在降维的同时保持了人脸图像的细节,然后用PCA进行特征提取,最后通过BP神经网络分类器进行人脸识别.利用ORL人脸图像数据库进行仿真实验,结果表明,该算法识别率较高. 展开更多
关键词 人脸识别 拉普拉斯金字塔 PCA BP神经网络
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拉普拉斯二维主成分分析及其在人脸识别中的应用
8
作者 黄赛平 杨万扣 黄陈蓉 《南京工程学院学报(自然科学版)》 2009年第4期55-59,共5页
在二维主成分分析的基础上,考虑样本的流形分布特点,引入样本相似系数,重新定义了样本拉普拉斯散布矩阵,进而给出了基于拉普拉斯二维主成分分析的特征提取方法.在ORL,FERET人脸库上的试验证明了基于拉普拉斯二维主成分分析方法的有效性.
关键词 二维主成分分析 拉普拉斯 特征抽取 人脸识别
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改进的基于DCT与局部保持投影的人脸识别方法 被引量:1
9
作者 王永茂 赵珊 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期177-181,共5页
引入基于局部保持能力判据的特征选择算法对融合离散余弦变换(DCT)和局部保持投影的人脸识别方法进行改进.首先对人脸图像进行DCT变换,得到DCT系数,然后以不同频率DCT系数的拉普拉斯值作为局部保持能力判据对DCT系数进行选择,最后对选出... 引入基于局部保持能力判据的特征选择算法对融合离散余弦变换(DCT)和局部保持投影的人脸识别方法进行改进.首先对人脸图像进行DCT变换,得到DCT系数,然后以不同频率DCT系数的拉普拉斯值作为局部保持能力判据对DCT系数进行选择,最后对选出的DCT系数执行局部保持投影算法提取识别特征,在ORL人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 离散余弦变换 局部保持投影 拉普拉斯值
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基于DCT域内拉普拉斯值排序的人脸识别方法
10
作者 王永茂 王玉琨 赵珊 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第16期1-6,共6页
基于DCT域内的人脸识别方法的关键是如何选择有效的DCT系数,提出了一种基于DCT域内拉普拉斯值排序的人脸识别方法。首先将图像划分为若干个大小相同的子块,对每一个子块进行DCT变换,得到分块DCT系数,然后利用拉普拉斯值作为局部保持能... 基于DCT域内的人脸识别方法的关键是如何选择有效的DCT系数,提出了一种基于DCT域内拉普拉斯值排序的人脸识别方法。首先将图像划分为若干个大小相同的子块,对每一个子块进行DCT变换,得到分块DCT系数,然后利用拉普拉斯值作为局部保持能力判据选择那些能够很好保持样本流形结构的分块DCT系数,最后对选定的DCT系数执行LPP算法提取识别特征,在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 分块离散余弦变换 局部保持投影 拉普拉斯值
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基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别 被引量:1
11
作者 沈杰 嵇春梅 +2 位作者 王正群 王明辉 钱亚芹 《盐城工学院学报(自然科学版)》 CAS 2016年第4期16-20,共5页
为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变... 为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。 展开更多
关键词 人脸识别 流形学习 局部奇异值分解 监督拉普拉斯特征映射
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基于非线性距离和夹角组合的最近特征空间嵌入方法 被引量:1
12
作者 杜弘彦 王士同 李滔 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第5期888-897,共10页
最近特征空间嵌入NFSE方法在训练过程中选取最近特征空间时采用传统的欧氏距离度量会导致类内离散度和类间离散度变化同步;测试时,最近邻规则也使用欧氏距离度量,而高维空间样本间直线距离具有趋同性。这些都会降低识别率,为解决此问题... 最近特征空间嵌入NFSE方法在训练过程中选取最近特征空间时采用传统的欧氏距离度量会导致类内离散度和类间离散度变化同步;测试时,最近邻规则也使用欧氏距离度量,而高维空间样本间直线距离具有趋同性。这些都会降低识别率,为解决此问题,提出了基于非线性距离和夹角组合的最近特征空间嵌入方法。在训练阶段,该方法使用非线性距离度量选取最近特征空间,使类内离散度的变化速度远小于类间离散度的变化速度,从而使转换空间中同类样本距离更小,不同类样本距离更大。在匹配阶段,使用结合夹角度量的最近邻分类器,充分利用样本相似性与样本夹角的关系,更适合高维空间中样本分类。仿真实验表明,基于非线性距离和夹角组合的最近特征空间嵌入方法的性能总体上优于对比算法。 展开更多
关键词 人脸识别 非线性距离 夹角 最近特征空间嵌入 拉普拉斯脸
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基于拉普拉斯金字塔的Gabor特征人脸识别算法 被引量:8
13
作者 吴定雄 景小平 +1 位作者 张力戈 王文彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期163-166,178,共5页
针对Gabor特征缺乏对人脸图像的全局描述的问题,提出了一种基于拉普拉斯(Laplacian)金字塔的Gabor特征人脸识别算法。该算法同时捕获了人脸图像的局部特征和全局特征信息,提高了在复杂多变环境下的人脸图像识别性能。首先,通过多分辨率... 针对Gabor特征缺乏对人脸图像的全局描述的问题,提出了一种基于拉普拉斯(Laplacian)金字塔的Gabor特征人脸识别算法。该算法同时捕获了人脸图像的局部特征和全局特征信息,提高了在复杂多变环境下的人脸图像识别性能。首先,通过多分辨率分析建立人脸图像高斯金字塔;其次,通过对高斯金字塔相邻层图像相减构建具有多分辨率分析能力的人脸图像Laplacian金字塔;用一组Gabor滤波器对Laplacian金字塔的每层图像进行卷积,提取金字塔中每层图像的Gabor特征谱;最后,对Laplacian金字塔的每层特征谱进行分块处理,并将经过处理后的特征连接起来作为整个人脸图像的特征向量来实现人脸的分类识别。在ORL人脸库上进行仿真实验,在不同的训练样例数下,所提算法的识别率均高于几种流行的识别算法,如当每个人的样例个数为2和3时,该算法的识别率为90.3%和97.4%,比传统的Gabor特征Fisher判别分类算法(GFC)提高了2.5%和1.9%。实验结果表明,所提算法具有较强的人脸特征表达和识别能力,并且对人脸的姿态变化、表情变化以及光照强度变化具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 laplacian金字塔 GABOR特征 卷积 多分辨率分析
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适用于小样本的双邻接图判别分析算法 被引量:1
14
作者 罗璇 张莉 +1 位作者 薛杨涛 李凡长 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第3期504-511,共8页
作为一种常用的降维方法,适用于小样本的监督化拉普拉斯判别分析方法通过使用图嵌入的判别近邻分析得到了很好的降维效果。但该方法在构建近邻图时,在K近邻中寻找同类和异类样本点存在数据不平衡问题;此外,在优化该方法的目标函数时,没... 作为一种常用的降维方法,适用于小样本的监督化拉普拉斯判别分析方法通过使用图嵌入的判别近邻分析得到了很好的降维效果。但该方法在构建近邻图时,在K近邻中寻找同类和异类样本点存在数据不平衡问题;此外,在优化该方法的目标函数时,没有全面考虑到类间信息,从而会在一定程度上降低该方法的性能。针对以上两个问题,本文提出了适用于小样本的双邻接图判别分析方法。首先该方法分别在同类和异类样本中找出K个近邻点,然后使用这K个类内近邻点和K个类间近邻点来构造双邻接图,这样可以确保邻接图中既有同类样本点也有异类样本点,且数目相同。然后该方法在目标函数的推导结果中加入了类间拉普拉斯散度矩阵,从而使优化得到的投影矩阵融入更多的类间信息。在Yale和ORL人脸数据集上进行实验,并与同类方法相比,结果表明本文提出的适用于小样本的双邻接图判别分析方法能够得到更好的降维效果。 展开更多
关键词 人脸识别 拉普拉斯判别分析 双邻接图 降维
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人脸识别机器人的设计与实现 被引量:2
15
作者 类红乐 魏忠恒 彭延军 《电脑知识与技术》 2011年第11期7756-7758,共3页
介绍了具有人脸识别机器人的总体设计,包括硬件设计和软件设计,通过安装在机器人头部的摄像头采集视频流信息,系统进行实时人脸检测,并与特征库中的人脸特征文件进行对比,若匹配成功,触发语音模块和机械动作模块,与此人握手、问... 介绍了具有人脸识别机器人的总体设计,包括硬件设计和软件设计,通过安装在机器人头部的摄像头采集视频流信息,系统进行实时人脸检测,并与特征库中的人脸特征文件进行对比,若匹配成功,触发语音模块和机械动作模块,与此人握手、问候、语音对话等互动。重点介绍了人脸识别中经典的非线性的拉普拉斯特征提取方法,并给出了实验结果。 展开更多
关键词 机器人 人脸识别 特征提取 拉普拉斯特征映射方法
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稀疏混合字典学习的人脸鉴别算法 被引量:1
16
作者 矫慧文 狄岚 梁久祯 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第5期1098-1105,共8页
在基于稀疏表示的人脸鉴别方法中,提高鉴别准确率的关键在于增强字典和稀疏编码的辨别性.针对小样本训练情况,本文提出一种新的混合字典学习方法.首先以费舍尔判别准则和拉普拉斯矩阵为约束,利用类别特色字典提取数据类别之间的特殊性,... 在基于稀疏表示的人脸鉴别方法中,提高鉴别准确率的关键在于增强字典和稀疏编码的辨别性.针对小样本训练情况,本文提出一种新的混合字典学习方法.首先以费舍尔判别准则和拉普拉斯矩阵为约束,利用类别特色字典提取数据类别之间的特殊性,在保留稀疏编码数据相似性的同时减小类内编码离散度,增大类间编码离散度.然后利用类内差异字典提取类别共性,捕捉不同类别的相同特征.最后将类别特色字典与类内差异字典相结合,分为4个实验方案在AR、CMU-PIE、LFW等人脸数据库上进行实验,结果表明该算法在少样本训练条件下可以获得更高识别精度. 展开更多
关键词 拉普拉斯矩阵 费舍尔判别 混合字典学习 人脸鉴别
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人脸识别中适合于小样本情况下的监督化拉普拉斯判别分析 被引量:8
17
作者 楼宋江 张国印 +1 位作者 潘海为 王庆军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1730-1737,共8页
提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯... 提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯判别分析,算法在考虑非局部散度和局部散度时考虑了样本的类别信息;通过丢弃总体拉普拉斯散度矩阵的零空间,并将类内拉普拉斯散度矩阵投影到总体拉普拉斯散度矩阵的主空间中,然后在该空间中进行特征问题的求解,从而避免了小样本问题.通过理论分析,该算法没有任何判别信息损失,同时在计算上效率也较高.在人脸识别上的实验验证了算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 特征提取 人脸识别 保局算法 无监督判别投影 监督化拉普拉斯判别分析 小样本问题
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综采工作面监控图像混合增强算法 被引量:1
18
作者 徐荣鑫 司垒 +2 位作者 魏英豪 王如 陈文鹏 《工矿自动化》 北大核心 2016年第4期36-40,共5页
针对单尺度Retinex算法会产生较严重纵向条纹噪声的问题,提出了一种混合图像增强算法。该算法利用模板去噪算法减少常规单尺度Retinex算法产生的纵向条纹噪声,并结合拉普拉斯算子增强图像细节,提高图像质量。采用实际综采工作面不同工... 针对单尺度Retinex算法会产生较严重纵向条纹噪声的问题,提出了一种混合图像增强算法。该算法利用模板去噪算法减少常规单尺度Retinex算法产生的纵向条纹噪声,并结合拉普拉斯算子增强图像细节,提高图像质量。采用实际综采工作面不同工况下的监控图像对该算法进行实验验证,结果表明,该算法具有图像清晰度高、对比度大与图像细节增强优的特点。 展开更多
关键词 综采工作面 图像增强 单尺度Retinex 纵向条纹噪声 拉普拉斯算子
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一种基于配对矩阵改进的LE分类算法
19
作者 陈张莉 柳先辉 赵卫东 《机械设计与制造工程》 2016年第11期54-57,共4页
拉普拉斯特征映射(LE)算法基于流形学习思想将原始数据映射到低维空间,然而其无法解决样本外点学习问题,更没有使用类别信息。针对这些实际应用问题提出了一种新的基于配对矩阵的拉普拉斯特征映射(PM-LE)算法。PM-LE的目标是使得高维空... 拉普拉斯特征映射(LE)算法基于流形学习思想将原始数据映射到低维空间,然而其无法解决样本外点学习问题,更没有使用类别信息。针对这些实际应用问题提出了一种新的基于配对矩阵的拉普拉斯特征映射(PM-LE)算法。PM-LE的目标是使得高维空间中的"相似点"投影到本征低维空间后为近邻点,同时该算法引入类别信息帮助构建近邻图,并且利用最大化相似矩阵及其配对矩阵内积的算法来重新计算权值矩阵,从而更适合应用于分类问题。应用于人脸识别的实验结果证明,PM-LE算法能很好地完成实际的降维和分类任务。 展开更多
关键词 流形学习 拉普拉斯特征映射 数据降维 分类 监督学习 人脸识别
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基于点云配准的人脸三维尺寸测量
20
作者 吴红艳 杨宁 陈辉 《测控技术》 2022年第2期29-35,共7页
接触式人脸三维尺寸测量易损坏表面特征,依赖于特征点标定,常含冗余信息。针对该问题,提出一种基于结构光与多视图图像点云配准的非接触式人脸三维尺寸测量方法。首先利用改进的迭代最近点算法建立转换函数,求出尺度因子、旋转矩阵和平... 接触式人脸三维尺寸测量易损坏表面特征,依赖于特征点标定,常含冗余信息。针对该问题,提出一种基于结构光与多视图图像点云配准的非接触式人脸三维尺寸测量方法。首先利用改进的迭代最近点算法建立转换函数,求出尺度因子、旋转矩阵和平移向量;然后基于模糊C均值算法对人脸面部进行聚类分割以获得候选区域;针对人脸表面离散点云不平整问题,利用贪婪投影三角化建立网格模型;再结合拉普拉斯算法优化网格,以去除网格噪声,同时保持网格模型几何特征和拓扑信息;最后,在点云精确配准及三角网格优化基础上,按坐标轴方向对三维点云网格进行切片,计算每层切片中相邻两点间的距离求取切片曲线,展开切片曲线后建立数学模型,最终获得人脸的三维尺寸参数。通过实验验证可知,该方法可获得人脸三维测量参数,同时降低了尺寸测量误差。 展开更多
关键词 人脸三维尺寸 点云配准 拉普拉斯优化 三维测量
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