二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别 被引量：2

1

作者 姜晖 刘振 王鹏 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第5期101-106,共6页

为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴... 为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴别分析准则求取投影矢量。基于MSTAR计划录取的数据的仿真实验结果表明:即使方位角信息未知并且使用简单的最近邻分类器,该方法所提取特征在较低特征维数下的识别率也可以达到98%以上,表明了方法的有效性和正确性。 展开更多

关键词 FISHER线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 非参数特征分析 合成孔径雷达 目标识别

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最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量：23

2

作者 刘永俊 陈才扣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第34期208-210,227,共4页

传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根... 传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根本上避免了类内散布矩阵奇异带来的困难。在ORL人脸数据库和AR人脸数据库上的实验结果验证算法的有效性。 展开更多

关键词 FISHER线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 人脸识别

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修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别 被引量：4

3

作者 刘永俊 陈才扣 王正群 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期190-193,共4页

针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩... 针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩阵的构造加以修正,采用新的修正的最大散度差鉴别准则函数。该方法从理论上为有效地解决传统的Fisher线性鉴别分析在人脸识别中存在的这两大难题提供了有效的途径。最后,在ORL,AR标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 FISHER线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析

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基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法 被引量：2

4

作者 李晓东 费树岷 张涛 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1130-1134,共5页

为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内... 为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率. 展开更多

关键词 二维主成份分析 类内平均脸 差空间 最大散度差鉴别分析

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最大散度差和大间距线性投影与支持向量机 被引量：58

5

作者 宋枫溪 程科 +1 位作者 杨静宇 刘树海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期890-896,共7页

首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是... 首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下，线性支持向量机的一种特殊情况．在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明，最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美，优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法． 展开更多

关键词 最大散度差 大间距线性投影 支持向量机 FISHER鉴别准则 线性鉴别分析 人脸 识别

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基于CCA的增强线性鉴别分析

6

作者 彭倩倩 陈才扣 刘永俊 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期812-815,共4页

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典... 为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 典型相关分析 特征抽取 人脸识别

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新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别 被引量：2

7

作者 刘永俊 陈才扣 +1 位作者 赵根林 杨静宇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1519-1521,1550,共4页

在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题... 在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 核非线性鉴别分析 最大散度差鉴别准则 核最大散度差鉴别分析 特征抽取 人脸识别

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有效的协方差判别学习算法 被引量：3

8

作者 王秀友 刘华明 +1 位作者 范建中 徐冬青 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1847-1857,共11页

在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法... 在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性. 展开更多

关键词 协方差鉴别学习 黎曼流形 双向二维主成分分析 QR分解 对数欧氏距离 Stein散度 核判别分析

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基于位平面图像与2DMSLDA的单样本人脸识别 被引量：5

9

作者 刘永俊 常晋义 +1 位作者 陈才扣 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期172-175,共4页

在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方... 在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即:采用位平面图像分解法,将每幅样本图像分解为8幅,进而通过各种合成策略构造多幅样本图像。使用一种更加稳定的二维最大散度差线性鉴别分析方法(2DMSLDA)对上面获得的新样本图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 位平面图像 二维最大散度差线性鉴别分析 单样本

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基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别 被引量：4

10

作者 关学忠 王文锋 +2 位作者 张新城 尹廷武 张璐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期201-204,共4页

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... 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。 展开更多

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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一种基于双向2DMSD的人脸识别方法 被引量：2

11

作者 杜海顺 张平 张帆 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第3期369-372,共4页

提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法。该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数... 提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法。该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率。 展开更多

关键词 线性判别分析 双向二维最大散度差 人脸识别

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改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别 被引量：2

12

作者 孔爱祥 王成儒 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期175-178,197,共5页

提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的... 提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的局部特征和类别信息,而且完全避免了使用矩阵的奇异值分解。在ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 模块二维主成分分析(2DPCA) 最大散度差鉴别分析 人脸识别

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基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

13

作者 蒋海荣 张玉 唐波 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第6期13-16,共4页

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环... 针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。 展开更多

关键词 多输入多输出 雷达信号 调制识别 循环谱 二维最大散度差 线性判别分析

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