利用Mahalanobis距离进行人脸表情的识别 被引量：2

1

作者 屈志毅 黄鹤鸣 孔令旺 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期66-68,共3页

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法．首先将待分类的图像样本集进行坐 标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数 取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值... 提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法．首先将待分类的图像样本集进行坐 标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数 取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的 样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80．25％的识别率． 展开更多

关键词 人脸表情识别 MAHALANOBIS距离 类内离散度距阵 类间离散度距阵 FISHER准则

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基于向量组的Fisher线性鉴别分析方法 被引量：5

2

作者 朱明旱 邵湘怡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期205-207,215,共4页

提出了一种基于向量组的Fisher线性鉴别分析方法。该方法先将原始的高维向量分割为低维的子向量组,再对向量组运用Fisher线性鉴别分析。这种处理方法,不但能够解决任意高维下的小样本问题,而且通过选择恰当的子向量维数,可以从向量中抽... 提出了一种基于向量组的Fisher线性鉴别分析方法。该方法先将原始的高维向量分割为低维的子向量组,再对向量组运用Fisher线性鉴别分析。这种处理方法,不但能够解决任意高维下的小样本问题,而且通过选择恰当的子向量维数,可以从向量中抽取出最有效的特征值。此外,基于向量组的Fisher线性鉴别分析是Fisher线性鉴别分析和二维Fisher线性鉴别分析的进一步推广。 展开更多

关键词 FISHER线性鉴别分析 类间散布矩阵 类内散布矩阵 高维小样本问题

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基于矩阵模式的最小类内散度支持向量机 被引量：7

3

作者 皋军 王士同 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1051-1057,共7页

基于最小类内散度支持向量机(MCSVMs)提出一种新的矩阵模式的最小类内散度支持向量机(MCSVMsmatrix).同时为了更好地解决非线性分类问题,将Mercer核函数引入到MCSVMsmatrix方法中,并提出基于矩阵模式的非线性支持向量机:Ker-MCSVMsmatr... 基于最小类内散度支持向量机(MCSVMs)提出一种新的矩阵模式的最小类内散度支持向量机(MCSVMsmatrix).同时为了更好地解决非线性分类问题,将Mercer核函数引入到MCSVMsmatrix方法中,并提出基于矩阵模式的非线性支持向量机:Ker-MCSVMsmatrix.上述两种方法不但继承了MCSVMs的优点,而且由于将矩阵模式的类内散度矩阵引入到支持向量机中,从而在理论上可以较好地解决了MCSVMs方法在处理小样本高维数据集时类内散度矩阵奇异性问题,同时降低了求解类内散度矩阵及其逆矩阵和权重矢量的时间、空间复杂度.因此,在一定程度上提高了分类精度.实验结果也表明MCSVMsmatrix、Ker-MCSVMsmatrix具有上述优势. 展开更多

关键词 支持向量机 矩阵模式 类内散度矩阵 人脸识别

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基于对称线性判别分析算法的人脸识别 被引量：4

4

作者 王伟 张明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3352-3353,3356,共3页

小样本问题的存在使得类内离散度矩阵为奇异阵,因此求解线性判别分析(LDA)算法的广义特征方程存在病态奇异问题。为解决此问题,在已有算法的基础上,引入镜像图像来扩大样本容量,并采用Sw零空间的方法求得Fisher准则函数的最优解。通过在... 小样本问题的存在使得类内离散度矩阵为奇异阵,因此求解线性判别分析(LDA)算法的广义特征方程存在病态奇异问题。为解决此问题,在已有算法的基础上,引入镜像图像来扩大样本容量,并采用Sw零空间的方法求得Fisher准则函数的最优解。通过在ORL和Yale标准人脸库上的实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法、独立成分分析(ICA)方法以及二维对称主成分分析(2DSPCA)方法。 展开更多

关键词 线性判别分析 小样本问题 镜像图像 零空间 类间离散度 类内离散度

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改进的LDA算法及秩限制问题研究 被引量：3

5

作者 刘忠宝 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第32期17-20,共4页

针对经典线性判别分析中存在的秩限制和小样本问题,通过改进原有的Fisher准则,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA,以克服秩限制问题并同时解决了小样本问题。重点研究了ILDA在解决样本类间离散度矩阵秩限制方面的有效性。在多个国... 针对经典线性判别分析中存在的秩限制和小样本问题,通过改进原有的Fisher准则,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA,以克服秩限制问题并同时解决了小样本问题。重点研究了ILDA在解决样本类间离散度矩阵秩限制方面的有效性。在多个国际标准数据集和人工数据集上实验的结果表明ILDA算法不仅有效地突破了秩限制,达到提取更多判别特征的目的,而且具有良好的识别效果。 展开更多

关键词 线性判别分析 类间离散度矩阵 类内离散度矩阵 秩限制问题

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一种改进的线性判别分析算法MLDA 被引量：3

6

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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基于AMD度量和类间模块2DPCA的人脸识别算法 被引量：2

7

作者 李小红 李寅 +1 位作者 张静 金建 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1015-1018,共4页

文章提出了一种基于集成矩阵距离(AMD)和类间散布矩阵构造的模块2DPCA人脸识别方法。针对原模块2DPCA算法的不足,使用类间散布矩阵代替总体散布矩阵,求得最佳特征向量并对图像进行特征提取;采用集成矩阵距离的度量方式计算特征图像的相... 文章提出了一种基于集成矩阵距离(AMD)和类间散布矩阵构造的模块2DPCA人脸识别方法。针对原模块2DPCA算法的不足,使用类间散布矩阵代替总体散布矩阵,求得最佳特征向量并对图像进行特征提取;采用集成矩阵距离的度量方式计算特征图像的相似度,实现人脸分类。在ORL人脸库上的实验结果表明,同2DPCA和普通模块2DPCA相比,文中提出的方法能够取得更好的识别效果。 展开更多

关键词 人脸识别 模块2DPCA 类间散布矩阵 集成矩阵距离

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多阶矩阵组合LDA及其在人脸识别中的应用 被引量：3

8

作者 刘忠宝 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期152-155,共4页

线性判别分析(LDA)是一种普遍用于特征提取的线性分类方法。但将LDA直接用于人脸识别会遇到小样本问题和秩限制问题。为了解决以上问题,提出一种基于多阶矩阵组合的LDA算法——MLDA。该算法重新定义了传统LDA中的类内离散度矩阵Sw,使传... 线性判别分析(LDA)是一种普遍用于特征提取的线性分类方法。但将LDA直接用于人脸识别会遇到小样本问题和秩限制问题。为了解决以上问题,提出一种基于多阶矩阵组合的LDA算法——MLDA。该算法重新定义了传统LDA中的类内离散度矩阵Sw,使传统Fisher准则具有更好的健壮性和适应性。若干人脸数据库上的比较实验证明了MLDA的有效性。 展开更多

关键词 线性判别分析(LDA) 类内离散度矩阵 多阶矩阵组合 人脸识别

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一种改进的线性判别分析算法在人脸识别中的应用 被引量：6

9

作者 刘忠宝 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期89-93,共5页

线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类... 线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,有效地同时提取类内离散度矩阵零空间和非零空间中的信息。若干人脸数据库上的比较实验表明了ILDA在人脸识别方面的有效性。 展开更多

关键词 线性判别分析 类内离散度矩阵 类间离散度矩阵 人脸识别

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基于FRFT-KPCA的模拟电路非线性故障特征提取 被引量：2

10

作者 孙靖杰 赵建军 +1 位作者 王汉昌 乔凤兰 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期100-106,共7页

针对模拟电路受非线性及元件容差影响而导致响应信号在时域和频域都出现耦合,造成故障特征提取困难的问题,结合分数阶傅里叶变换和核主成分分析理论提出一种非线性故障特征提取方法。利用分数阶傅里叶变换对耦合信号进行预处理,采用粒... 针对模拟电路受非线性及元件容差影响而导致响应信号在时域和频域都出现耦合,造成故障特征提取困难的问题,结合分数阶傅里叶变换和核主成分分析理论提出一种非线性故障特征提取方法。利用分数阶傅里叶变换对耦合信号进行预处理,采用粒子群优化算法寻找最优分数阶p,实现耦合信号在分数阶域最大程度的分离。采用核主成分分析对非线性特征进行维数压缩,实现故障特征提取。实验结果表明,在时域或频域相互耦合的信号经分数阶傅里叶变换后,在分数阶域上耦合程度明显减弱,核主成分分析能够有效处理信号中的非线性信息,特征提取效果要优于其他线性特征提取方法。经过分数阶傅里叶变换和核主成分分析相结合的方法所提取的故障特征使故障模式具有更好的可分性。 展开更多

关键词 分数阶傅里叶变换 核主成分分析 模拟电路 类内类间散布矩阵 特征提取

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不相关局部保持鉴别分析算法 被引量：1

11

作者 林玉娥 顾国昌 +1 位作者 刘海波 沈晶 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期98-101,114,共5页

针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理... 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的不相关局部保持鉴别分析算法.根据局部保持投影方法的特点和类内样本之间的空间结构信息,重新定义类内散布矩阵与类间散布矩阵,结合不相关条件,推导出一个新的目标函数.在此基础上,通过理论分析给出了求解不相关局部保持鉴别矢量集的计算公式.人脸库上的实验结果表明,新算法优于传统的局部保持投影方法和其他改进的局部保持投影方法. 展开更多

关键词 特征提取 不相关局部保持鉴别分析 类内散布矩阵 类间散布矩阵

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基于有效线性判别零空间理论的模式识别算法

12

作者 罗东华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第8期1278-1282,共5页

针对现有模式识别分析方法中普遍存在的子空间优化与"小样本"问题,首先阐释了有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,通过研究了原始空间中总体、类间散布矩阵与有效零空间、有效值域空间上的总体、类间散布矩阵关于... 针对现有模式识别分析方法中普遍存在的子空间优化与"小样本"问题,首先阐释了有效零空间与有效线性判别零空间核心原理;其次,通过研究了原始空间中总体、类间散布矩阵与有效零空间、有效值域空间上的总体、类间散布矩阵关于特征值与特征向量之间的关联关系,获取了类内散布矩阵零空间、值域空间上关于Fisher线性判别率的关键结论;最后,基于上述理论,设计出一种改进的线性判别子空间模式识别算法。通过相关数据集模拟实验表明,I-VLDNS算法在模式识别分析性能、精确度以及鲁棒性上均得到进一步优化与提高。 展开更多

关键词 模式识别 有效零空间 类内散布矩阵零空间 FISHER线性判别

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