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利用标准化LDA进行人脸识别 被引量：22
1
作者 余冰 金连甫 陈平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期302-306,共5页
线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变... 线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵 实验结果显示 ,在人脸识别中 ,与传统LDA方法相比 ,该方法有更好的识别率 展开更多
关键词 线性判别分析(LDA) 样本类间离散度 样本类内离散度 小样本集合问题 边缘类
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基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究 被引量：20
2
作者 韩争胜 李映 张艳宁 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第7期131-133,138,共4页
线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方... 线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces、Fish-erfaces、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。 展开更多
关键词 线性判别分析(LDA) 人脸识别 EIGENFACES Fisherfaces 小样本问题
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小样本情况下Fisher线性鉴别分析的理论及其验证 被引量：17
3
作者 陈伏兵 张生亮 +1 位作者 高秀梅 杨静宇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2005年第8期984-991,共8页
线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近几年,在小样本情况下如何抽取F isher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。本文应用投影变换和同构变换的原理,从理论上解决了小样本情况下最优鉴别矢量的求解问题,即最... 线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近几年,在小样本情况下如何抽取F isher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。本文应用投影变换和同构变换的原理,从理论上解决了小样本情况下最优鉴别矢量的求解问题,即最优鉴别矢量可在一个低维空间里求得;给出了特征抽取模型,并给出求解模型的PPCA+LDA算法;在ORL人脸库3种分辨率灰度图像上进行实验。实验结果表明,PPCA+LDA算法抽取的鉴别向量有较强的特征抽取能力,在普通的最小距离分类器下能达到较高的正确识别率,而且识别结果十分稳定。 展开更多
关键词 小样本问题 主成分分析 线性鉴别分析 压缩变换 人脸识别
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利用Gabor小波变换解决人脸识别中的小样本问题 被引量：20
4
作者 聂祥飞 郭军 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期973-977,共5页
提出了一种在人脸识别中解决小样本问题的新算法。通过把人脸图像经过Gabor小波变换后得到的每个图像都看成是独立的样本,大大增加了每一类人脸样本的样本数,解决了人脸识别中的小样本问题。专门针对人脸特征向量组,设计了使用白化变换... 提出了一种在人脸识别中解决小样本问题的新算法。通过把人脸图像经过Gabor小波变换后得到的每个图像都看成是独立的样本,大大增加了每一类人脸样本的样本数,解决了人脸识别中的小样本问题。专门针对人脸特征向量组,设计了使用白化变换后余弦距离测度的最近邻分类器来进行分类判决。在FERET人脸库中,对该方法与直接PCA方法进行了实验比较,结果表明,新方法的平均正确识别率可以达到97%,比直接PCA方法具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 GABOR小波变换 小样本问题
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采用虚拟训练样本的二次判别分析方法 被引量：16
5
作者 王卫东 杨静宇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期400-407,共8页
小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性.本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本,利用这些虚拟训练样奉克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用二次判别分析(Quadratic discriminant analysis,QDA... 小样本问题会造成各类协方差矩阵的奇异性和不稳定性.本文采用对训练样本进行扰动的方法来生成虚拟训练样本,利用这些虚拟训练样奉克服了各类协方差矩阵的奇异性问题,从而可以直接使用二次判别分析(Quadratic discriminant analysis,QDA)方法.本文方法克服了正则化判别分析(Regularized discriminant analysis,RDA)需要进行参数优化的问题.实验结果表明,QDA的模式识别率优于参数最优化时RDA算法的识别率. 展开更多
关键词 小样本问题 二次判别分析 虚拟训练样本 扰动方法 分类器 人脸识别
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采用虚拟训练样本优化正则化判别分析 被引量：16
6
作者 王卫东 郑宇杰 杨静宇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1327-1331,共5页
在模式特征子空间中选取一组标准正交向量,使用这组向量可以生成大量的虚拟训练样本,从而实现对协方差矩阵的优化.在ORL人脸库上的实验表明,优化后协方差矩阵的特征值均显著变大,使该矩阵的逆阵稳定性得到了提高.利用优化的协方差矩阵... 在模式特征子空间中选取一组标准正交向量,使用这组向量可以生成大量的虚拟训练样本,从而实现对协方差矩阵的优化.在ORL人脸库上的实验表明,优化后协方差矩阵的特征值均显著变大,使该矩阵的逆阵稳定性得到了提高.利用优化的协方差矩阵对正则化判别分析方法进行优化,其模式分类正确率有显著提高. 展开更多
关键词 小样本问题 正则化判别分析 虚拟样本 优化方法 特征提取 人脸识别
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一种基于预分类的高效最近邻分类器算法 被引量：8
7
作者 王卫东 郑宇杰 +1 位作者 杨静宇 杨健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期198-200,共3页
本文的最近邻分类器算法是采用多分类器组合的方式对测试样本进行预分类,并根据预分类结果重新生成新的训练和测试样本集。对新的测试样本采用最近邻分类器进行分类识别,并将识别结果与预分类结果结合在一起进行正确率测试。在ORL人脸... 本文的最近邻分类器算法是采用多分类器组合的方式对测试样本进行预分类,并根据预分类结果重新生成新的训练和测试样本集。对新的测试样本采用最近邻分类器进行分类识别,并将识别结果与预分类结果结合在一起进行正确率测试。在ORL人脸库上的实验结果说明,该算法对小样本数据的识别具有明显优势。 展开更多
关键词 最近邻分类器 预类别 多分类器组合 小样本问题 人脸识别
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一种基于KCCA的小样本脸像鉴别方法 被引量：8
8
作者 贺云辉 赵力 邹采荣 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期140-144,共5页
基于典型相关分析和Fisher线性鉴别分析的等价性,提出了利用核典型相关分析来抽取小样本人脸图像的非线性鉴别特征,并用其进行脸像鉴别.这样得到的非线性特征本质上等价于核Fisher非线性最佳鉴别特征.基于ORL库的实验表明,对小样本人脸... 基于典型相关分析和Fisher线性鉴别分析的等价性,提出了利用核典型相关分析来抽取小样本人脸图像的非线性鉴别特征,并用其进行脸像鉴别.这样得到的非线性特征本质上等价于核Fisher非线性最佳鉴别特征.基于ORL库的实验表明,对小样本人脸图像,KCCA可以得到和广义鉴别分析近似的识别性能,其所得非线性特征明显优于FLDA的线性鉴别特征. 展开更多
关键词 典型相关分析 核方法 FISHER鉴别分析 小样本问题 脸像鉴别
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基于核的Fisher非线性最佳鉴别分析在人脸识别中的应用 被引量：9
9
作者 成新民 蒋云良 +1 位作者 胡文军 吴小红 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第8期1395-1400,共6页
抽取最佳鉴别特征是人脸识别中的重要一步。对小样本的高维人脸图像样本,由于各种抽取非线性鉴别特征的方法均存在各自的问题,为此提出了一种求解核的Fisher非线性最佳鉴别特征的新方法,该方法首先在特征空间用类间散度阵和类内散度阵作... 抽取最佳鉴别特征是人脸识别中的重要一步。对小样本的高维人脸图像样本,由于各种抽取非线性鉴别特征的方法均存在各自的问题,为此提出了一种求解核的Fisher非线性最佳鉴别特征的新方法,该方法首先在特征空间用类间散度阵和类内散度阵作为Fisher准则,来得到最佳非线性鉴别特征,然后针对此方法存在的病态问题,进一步在类内散度阵的零空间中求解最佳非线性鉴别矢量。基于ORL人脸数据库的实验表明,该新方法抽取的非线性最佳鉴别特征明显优于Fisher线性鉴别分析(FLDA)的线性特征和广义鉴别分析(GDA)的非线性特征。 展开更多
关键词 人脸识别 Fisher非线性鉴别分析 核方法 小样本问题 病态问题
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基于图像分块的LDA人脸识别 被引量：6
10
作者 王文豪 严云洋 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第12期2889-2891,共3页
设计了一种基于图像分块的LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法,该方法从模式的原始数字图像出发,先对图像矩阵进行分块,然后对分块子图像进行LDA特征提取,从而得到能代替原始模式的低维新模式,最后再用最小距离分类器进行... 设计了一种基于图像分块的LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法,该方法从模式的原始数字图像出发,先对图像矩阵进行分块,然后对分块子图像进行LDA特征提取,从而得到能代替原始模式的低维新模式,最后再用最小距离分类器进行分类。该方法克服了传统LDA方法的缺点,其优点是能有效地提取图像的局部特征。实验表明:该方法在识别性能上优于Fisherfaces方法。 展开更多
关键词 人脸识别 图像分块 线性鉴别分析 小样本问题 最小距离分类器
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小训练样本的人脸识别研究 被引量：8
11
作者 黄宏博 穆志纯 《软件》 2014年第3期167-169,共3页
人脸识别问题在很多情况下都会面临小训练样本的问题,在训练样本数量远小于数据维数的情形下许多人脸识别方法都会遇到困难。本文分析了造成小样本问题的原因,从虚拟样本扩充、数据降维以及算法优化等不同方面总结了解决方法,并对不同... 人脸识别问题在很多情况下都会面临小训练样本的问题,在训练样本数量远小于数据维数的情形下许多人脸识别方法都会遇到困难。本文分析了造成小样本问题的原因,从虚拟样本扩充、数据降维以及算法优化等不同方面总结了解决方法,并对不同方法进行了简要评价,对解决小样本问题的未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 人脸识别 小样本问题 虚拟样本 数据降维
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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
12
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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基于矩阵指数变换的边界Fisher分析 被引量：7
13
作者 何进荣 丁立新 +1 位作者 崔梦天 胡庆辉 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2196-2205,共10页
边界Fisher分析是一种经典的有监督线性降维方法,被广泛用于高维数据的模式分类.由于边界Fisher分析算法中涉及到矩阵求逆的运算,在数值计算中会产生矩阵的奇异性问题,尤其当样本的个数小于样本的维数时,导致所谓的"小样本问题&quo... 边界Fisher分析是一种经典的有监督线性降维方法,被广泛用于高维数据的模式分类.由于边界Fisher分析算法中涉及到矩阵求逆的运算,在数值计算中会产生矩阵的奇异性问题,尤其当样本的个数小于样本的维数时,导致所谓的"小样本问题".采用主成分分析方法对样本数据进行预处理可以克服奇异性问题,然而可能会损失样本的某些判别信息.针对此不足之处,根据矩阵指数的非奇异性,对边界Fisher分析中的散度矩阵进行矩阵指数变换,从而克服了矩阵求逆中的奇异性问题.理论分析表明,该方法等价于零空间上的边界Fisher分析,有效利用了类内散度矩阵的零空间上的信息,因此其判别能力得到了增强.数据可视化和人脸识别实验表明,该方法可以有效挖掘样本中潜在的判别特性,提高分类性能. 展开更多
关键词 边界Fisher分析 小样本问题 矩阵指数 人脸识别 数据挖掘
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一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法 被引量：6
14
作者 黄睿 何明一 杨少军 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1173-1178,共6页
特征提取技术是模式识别领域进行数据降维和强化判别信息的有效方法．线性判别分析是监督特征提取方法的典型代表,获得广泛应用,但受到小样本问题的制约．对此提出一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法．算法利用高维数据小样... 特征提取技术是模式识别领域进行数据降维和强化判别信息的有效方法．线性判别分析是监督特征提取方法的典型代表,获得广泛应用,但受到小样本问题的制约．对此提出一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法．算法利用高维数据小样本情况下线性可分概率增加以及其低维投影趋于正态分布的特点,定义了新的类别边界,不但考虑了由线性判别分析提出的类内、类间离散度,也兼顾各类别的方差差异性．通过极大化该边界获得最优投影向量,同时避免因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题．进一步将算法推广到多类问题．高光谱数据特征提取与分类实验表明,算法在小样本情况下对于两类和多类问题均具有良好的推广性能,优于多种线性判别分析的改进算法,并且在样本较多时也取得了满意结果． 展开更多
关键词 特征提取 线性判别分析 小样本问题 模式分类 最大化类别边界
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基于Fisher判别的人脸识别方法研究 被引量：5
15
作者 赵丽 马银雪 《电子设计工程》 2012年第24期178-180,共3页
人脸特征是最自然直接的生物特征,它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用,已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。线性鉴别分析是特征... 人脸特征是最自然直接的生物特征,它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用,已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近年来,在小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。文中阐述了应用Fisher判别法在人脸图像样本分类方面的运用。在标准数据库ORL人脸库和Yale人脸数据库上仿真的试验结果证实了方法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 人脸识别 Fisher判别法 小样本问题 样本分类
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基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别 被引量：3
16
作者 赵明华 李鹏 刘直芳 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期127-132,共6页
指出了线性鉴别分析及其几种改进方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,提出了一种基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别方法。首先将样本投影到总体散布矩阵的非零空间中进行分析;进而将类内散布矩阵分成零空间和非零空间进行... 指出了线性鉴别分析及其几种改进方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,提出了一种基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别方法。首先将样本投影到总体散布矩阵的非零空间中进行分析;进而将类内散布矩阵分成零空间和非零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取,最后将得到的两种鉴别特征融合,从而使用最近邻法进行分类。实验结果表明,在进行小样本的人脸识别时,该方法的识别效果优于其他线性方法。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 线性鉴别分析 小样本问题 散布矩阵
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基于行列特征复融合的人脸识别 被引量：4
17
作者 胡晓 俞王新 +1 位作者 余群 姚菁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期176-177,182,共3页
针对基于行列投影特征融合的二维线性判别分析中存在的问题,提出一种行列特征复融合的人脸识别算法。通过二维线性判别分析获得行和列的特征矩阵融合成一个复特征矩阵,从复特征矩阵重提取最具分类能力的系数组成特征向量。利用AT&T... 针对基于行列投影特征融合的二维线性判别分析中存在的问题,提出一种行列特征复融合的人脸识别算法。通过二维线性判别分析获得行和列的特征矩阵融合成一个复特征矩阵,从复特征矩阵重提取最具分类能力的系数组成特征向量。利用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,结果表明该算法具有较高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 二维线性判别分析 小样本容量问题 特征融合
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一种改进的线性判别分析算法MLDA 被引量：3
18
作者 刘忠宝 王士同 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期239-242,共4页
线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出... 线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出了一种改进的LDA算法——MLDA。该算法将类内离散度矩阵进行标量化处理,有效地避免了对类内离散度矩阵求逆。通过实验证明MLDA在一定程度上解决了经典LDA的小样本问题。 展开更多
关键词 特征提取 线性判别分析(LDA) 小样本问题 类间离散度矩阵 类内离散度矩阵 标量化
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人脸识别中线性判别分析的单参数正则化方法 被引量：4
19
作者 刘笑嶂 《计算机仿真》 CSCD 2008年第10期215-218,共4页
将线性判别分析(LDA)应用于人脸识别中时,小样本问题常常出现,即,通常可获得的人脸训练样本个数远小于训练样本的维数,从而导致类内散布矩阵Sw奇异,于是得到病态的特征值问题。使用数学工具探讨了这一现象的实质。此外,提出了一种单参... 将线性判别分析(LDA)应用于人脸识别中时,小样本问题常常出现,即,通常可获得的人脸训练样本个数远小于训练样本的维数,从而导致类内散布矩阵Sw奇异,于是得到病态的特征值问题。使用数学工具探讨了这一现象的实质。此外,提出了一种单参数正则化方法来解决小样本问题,该方法以满足tr(Swr)=tr(Sw)为条件,用一个可逆矩阵Srw去估计奇异的类内散布矩阵Sw。在使用小波变换对人脸像降维预处理后进行了该方法与传统LDA的对比实验。实验表明,该方法可大幅提高LDA的识别性能。 展开更多
关键词 人脸识别 线性判别分析 小样本问题 正则化
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基于2D-PCA的两级LDA人脸识别方法 被引量：3
20
作者 王友钊 潘芬兰 黄静 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期243-247,共5页
线性鉴别分析(LDA)小样本问题的已有解决方法在构造最优投影子空间时未完整利用LDA的4个信息空间,为此,提出一种基于二维主成分分析(2D-PCA)的两级LDA人脸识别方法。采用减法运算对样本类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值矩阵求逆,以... 线性鉴别分析(LDA)小样本问题的已有解决方法在构造最优投影子空间时未完整利用LDA的4个信息空间,为此,提出一种基于二维主成分分析(2D-PCA)的两级LDA人脸识别方法。采用减法运算对样本类内散度矩阵和类间散度矩阵的特征值矩阵求逆,以解决小样本问题,并连续应用Fisher准则和修改后的Fisher准则连接2个投影子空间,获取包含LDA的4个信息空间的最优投影方向,利用2D-PCA对输入样本做预处理,以减少计算复杂度。在ORL和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法虽然训练时间略有增加,但识别率分别为92.5%和95.8%,优于其他常用LDA算法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 直接线性鉴别分析 二维主成分分析 小样本问题 人脸识别 特征提取
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