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题名M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别
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作者
冯华丽
刘渊
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机构
无锡商业职业技术学院教育信息化中心
江南大学数字媒体学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第12期129-132,143,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60975027)
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文摘
CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。
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关键词
上下文约束
模块化二维主成分分析(m2dpca)
基于上下文约束线性判别分析(CCLDA)
人脸识别
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Keywords
contextual constraints
modular 2-Dimensional Principal Component Analysis（m2dpca）
Contextual Con-straints based Linear Discriminant Analysis（CCLDA）
face recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法
被引量：1
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作者
戴飞
陈秀宏
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机构
江南大学数字媒体学院
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期174-176,共3页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.JUSRT211A70)
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文摘
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。
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关键词
模块化二维主元成分分析法(m2dpca)
非参数子空间分析方法(NSA)
特征提取
人脸识别
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Keywords
modular 2 Dimensional Principal Component Analysis（m2dpca）
Non-parametric Subspace Analysis（NSA）
feature extraction
face recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于GLRAM的掌纹识别改进算法
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作者
彭晏飞
张彬
林森
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第10期155-158,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61172144)
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文摘
在小样本情况下,传统的2DPCA算法采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,而矩阵广义低秩逼近(GLRAM)算法需要多次迭代求解左右投影变换矩阵,复杂度高。为了解决这些问题,利用基于样本中间值的2DPCA算法(M2DPCA),通过协方差矩阵获得右变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出一种改进的GLRAM算法的掌纹识别方法。在Poly U掌纹库上实验表明:改进的GLRAM算法在节省了大量训练时间的同时,取得了比GLRAM算法更好的重构效果和识别率。
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关键词
掌纹识别
数据降维
中间值的二维主成分分析(m2dpca)
矩阵广义低秩逼近(GLRAm)
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Keywords
Palmprint recognition；Data dimensionality reduction；median two-dimensional principal component analysis （m2dpca）；Generalised low rank approximations of matrices （GLRAm）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别
被引量：4
- 4
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作者
关学忠
王文锋
张新城
尹廷武
张璐
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机构
东北石油大学电气信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期201-204,共4页
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文摘
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。
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关键词
简单加权小波变换
模块二维主成分分析(m2dpca)
加权最大散度差鉴别分析(WmSD)
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Keywords
weight wavelet transform
modular 2 Dimensional Principal Component Analysis(m2dpca)
Weight maximum Scatter Difference discriminate analysis(WmSD)
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于单样本的手掌静脉识别方法
被引量：1
- 5
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作者
林建民
冯桂
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机构
华侨大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第2期181-184,204,共5页
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基金
福建省自然科学基金(No.2012J01275
No.2010J01340)
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文摘
针对单样本手掌静脉识别率较低的问题,研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本,利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别;利用LBP从原单样本手掌静脉提取分区特征进行识别;利用决策层融合方法将以上两种方法进行融合。在Poly U手掌静脉库上的实验表明,该方法能有效地解决手掌静脉的单样本识别问题。
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关键词
静脉识别
单样本
虚拟图像
二维主成分分析(2dpca)
局部二值模式(LBP)
决策层融合
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Keywords
vein recognition
single sample
virtual image
2-Dimensional Principal Component Analysis（2dpca）
Local Binary Pattern（LBP）
decision level fusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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