核零空间线性鉴别分析及其在人脸识别中的应用 被引量：10

1

作者 甘俊英 何国辉 何思斌 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2374-2379,共6页

零空间线性鉴别分析NLDA充分利用样本总类内离散度矩阵的零空间信息,能有效克服线性鉴别分析LDA的小样本问题.核方法通过非线性映射,将输入空间样本映射到高维特征空间,再在高维特征空间利用线性特征提取算法.因此,核方法属于非线性特... 零空间线性鉴别分析NLDA充分利用样本总类内离散度矩阵的零空间信息,能有效克服线性鉴别分析LDA的小样本问题.核方法通过非线性映射,将输入空间样本映射到高维特征空间,再在高维特征空间利用线性特征提取算法.因此,核方法属于非线性特征提取算法.文中结合LDA、NLDA和核方法的优点,引入了核零空间线性鉴别分析KNLDA,导出了KNLDA算法.该算法通过引入核函数,得到低维矩阵,有效避免了直接计算复杂的非线性映射函数,解决了高维类内离散度矩阵的维数灾难问题.同时,将KNLDA算法应用于人脸识别.基于ORL人脸数据库以及ORL与Yale混合人脸数据库的实验结果表明了KNLDA算法的有效性. 展开更多

关键词 核零空间线性鉴别分析 零空间线性鉴别分析 核方法 人脸识别

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一种新的求解零空间线性鉴别分析的快速算法

2

作者 卢桂馥 于凤伟 郑文明 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期75-81,共7页

利用随机矩阵相乘是最近提出的一种求解零空间线性鉴别分析的算法,但是此算法需要对一个n×n的矩阵进行特征值分解(n指的是训练样本数),使得其算法复杂度依然较高。为了进一步提高零空间线性鉴别分析算法的求解速度,本文提出了一种... 利用随机矩阵相乘是最近提出的一种求解零空间线性鉴别分析的算法,但是此算法需要对一个n×n的矩阵进行特征值分解(n指的是训练样本数),使得其算法复杂度依然较高。为了进一步提高零空间线性鉴别分析算法的求解速度,本文提出了一种新的利用随机矩阵相乘的求解零空间线性鉴别分析的快速算法。本文的算法不需要对n×n的矩阵进行特征值分解,使得其算法复杂度比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要低得多。理论分析和在人脸数据库上的实验表明,本文算法的计算速度远比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要快,但是其识别率与现有的零空间线性鉴别分析求解算法相同。 展开更多

关键词 特征提取 零空间线性鉴别分析 特征值分解 CHOLESKY分解

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一种基于核的快速非线性鉴别分析方法 被引量：9

3

作者 徐勇 杨静宇 +1 位作者 金忠 娄震 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期367-374,共8页

基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴... 基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的"显著"训练模式数大大低于总训练模式数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速"显著"训练模式的选取.实验表明,这种非线性方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能. 展开更多

关键词 基于核的Fisher鉴别分析 基于核的快速非线性鉴别分析 最小二乘解 特征抽取

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基于零空间核判别分析的人脸识别 被引量：4

4

作者 陈达遥 陈秀宏 董昌剑 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1924-1932,共9页

提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键作用.零空间线性判别分析(null-space linear discriminant analysis,NLDA)在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是该方法本质上仍是一种线性方法.为有效提取数据的非线性特征,提出了零... 提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键作用.零空间线性判别分析(null-space linear discriminant analysis,NLDA)在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是该方法本质上仍是一种线性方法.为有效提取数据的非线性特征,提出了零空间核判别分析算法(null-space kernel discriminant analysis,NKDA)并将其应用于人脸识别.利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间后,采用一次瘦QR分解求核类内散布矩阵的零空间鉴别矢量集,最后再进行一次Cholesky分解求得具正交性的核空间鉴别矢量集.与NLDA相比,NKDA具有更好的识别性能且在大样本情况下也能应用.另外,基于NKDA,提出了增量NKDA算法,当增加新的训练样本时能正确地更新NKDA鉴别矢量集.在ORL库、Yale库和PIE子库上的实验结果表明了算法的有效性和效率,在有效降维的同时能进一步提高鉴别能力. 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 零空间核判别分析 零空间线性判别分析 增量学习 瘦QR分解

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基于零空间核决策分析的人脸识别研究

5

作者 程婷婷 王洪栋 丁蕾 《工矿自动化》 北大核心 2013年第12期86-90,共5页

针对零空间线性决策分析方法难以揭示人脸图像空间中数据的非线性结构的问题,提出了一种零空间核决策分析方法,详细介绍了该方法的推导过程及求解步骤。测试结果表明,该方法能够在核空间中提取类内离散度矩阵的零空间,并且最大程度上去... 针对零空间线性决策分析方法难以揭示人脸图像空间中数据的非线性结构的问题,提出了一种零空间核决策分析方法,详细介绍了该方法的推导过程及求解步骤。测试结果表明,该方法能够在核空间中提取类内离散度矩阵的零空间,并且最大程度上去除类间离散度矩阵的零空间,新提取的特征能够有效地用来进行人脸识别。 展开更多

关键词 人脸识别 零空间线性决策分析 零空间核决策分析 特征提取

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核二维子类鉴别分析 被引量：2

6

作者 王莹 李文辉 +2 位作者 傅博 林逸峰 倪洪印 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期992-996,共5页

针对图像数据的多子类线性不可分问题,提出一种快速核二维子类鉴别分析算法(K2DSDA).算法从理论证明K2DSDA等价于基于核样本列(行)向量的2DSDA,并结合快速核样本图像近似定义实现最优判别向量计算,降低了算法复杂度.实验显示,本文算法... 针对图像数据的多子类线性不可分问题,提出一种快速核二维子类鉴别分析算法(K2DSDA).算法从理论证明K2DSDA等价于基于核样本列(行)向量的2DSDA,并结合快速核样本图像近似定义实现最优判别向量计算,降低了算法复杂度.实验显示,本文算法在多个标准人脸库上的分类准确率优于其他鉴别分析算法,这证实了K2DSDA的有效性. 展开更多

关键词 鉴别分析 核方法 二维子类鉴别分析 多子类 线性不可分

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半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入的非线性过程故障检测 被引量：3

7

作者 任世锦 李新玉 +2 位作者 徐桂云 潘剑寒 杨茂云 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期49-58,共10页

复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算... 复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算法,能够保持样本的局部几何信息,忽视了总体数据样本集全局/非局部鉴别信息.针对上述问题,本文提出一种新的半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入(semi-supervised sparse discriminantKLLE,SSDKLLE)算法并用于非线性工业过程故障检测.本文主要贡献如下:(1)把半监督学习与Fisher鉴别分析(fisher discriminant analysis,FDA)引入到KLLE,有效地利用了总体数据集几何鉴别信息,提高了算法对不同类别数据的分离性;(2)基于稀疏表示通过重构优化方法对信号自适应稀疏表达的优点,利用稀疏表示自适应选择最近邻样本以及数目,提高算法鲁棒性和局部保持性能;(3)引入局部邻域处理以及核技巧策略降低过程工况数据变化对监测算法的影响,提高非线性多工况过程监测方法的性能.基于UCI数据和TE平台的仿真实验结果验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 过程故障检测 核局部线性嵌入 半监督学习 FISHER鉴别分析 稀疏表示

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基于核的Fisher极小鉴别分析及人脸识别 被引量：3

8

作者 王建国 郑宇杰 杨静宇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期5516-5518,5522,共4页

Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。先前的基于核Fisher鉴别分析算法虽然解决了非线性特征抽取问题,但是其存在最终特征... Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。先前的基于核Fisher鉴别分析算法虽然解决了非线性特征抽取问题,但是其存在最终特征维数受类别数限制的问题。为了能够进一步提高特征提取效率,提出了一种基于核的Fisher极小鉴别分析方法,该方法使得最终特征维数不受类别数限制。在Yale和NUST603人脸库上进行了鉴别性能实验,实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 核主成分分析 FISHER鉴别分析 特征抽取 人脸识别 非线性鉴别特征

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基于图像抽样重组的2维核鉴别分析 被引量：1

9

作者 程正东 樊祥 章毓晋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2958-2962,共5页

2维核鉴别分析(2DKDA)存在离散度量矩阵过大而无法计算的问题。该文通过将图像抽样重组与2DKDA的结合,提出了3种基于图像抽样重组的2DKDA(SR2DKDA),它们不仅克服了2DKDA在计算上的困难,识别性能也优于2维线性鉴别分析(2DLDA)。在ORL人... 2维核鉴别分析(2DKDA)存在离散度量矩阵过大而无法计算的问题。该文通过将图像抽样重组与2DKDA的结合,提出了3种基于图像抽样重组的2DKDA(SR2DKDA),它们不仅克服了2DKDA在计算上的困难,识别性能也优于2维线性鉴别分析(2DLDA)。在ORL人脸库和UMIST人脸库的实验验证了SR2DKDA的有效性。 展开更多

关键词 2维线性鉴别分析 2维核鉴别分析 图像抽样重组 抽样重组2维核鉴别分析

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基于一种改进的类内散布矩阵的核鉴别分析法

10

作者 薛寺中 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期181-183,共3页

基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果... 基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果表明所提出的方法与其他方法相比具有很好的识别性能。 展开更多

关键词 核鉴别分析 非线性特征抽取 新的核类间散布矩阵 最小距离分类器

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极小化类内散布度的大间距非线性鉴别分析 被引量：1

11

作者 张伟伟 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第23期194-197,共4页

提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在... 提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验,分析了识别率及识别时间,结果表明该方法具有一定优势。 展开更多

关键词 大间距分类器 支持向量机 非线性鉴别分析 核方法 类内散布

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一种快速的零空间算法 被引量：3

12

作者 卢桂馥 王勇 邹健 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期59-63,共5页

为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸... 为了进一步提高零空间算法的运行效率,提出了一种新的快速的零空间算法(FINBSA).FINBSA不需要进行特征值分解或奇异值分解,而只需一次正交三角(QR)分解就可以求得最佳投影矩阵,使得FINBSA的算法复杂度比现有的零空间算法要低.在PIE人脸库上的实验结果表明,FINBSA的识别率与现有的零空间算法相同,但是远比现有的零空间算法要高效,尤其是在训练样本数较多时,FINBSA的运行时间比现有零空间算法节省了100%以上. 展开更多

关键词 特征提取 线性鉴别分析 零空间线性鉴别分析 正交三角分解 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

13

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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对称零空间准则下的LDA特征抽取方法 被引量：1

14

作者 宋晓宁 郑宇杰 +1 位作者 杨静宇 吴小俊 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期400-405,411,共7页

小样本问题在利用线性鉴别分析处理高维样本时经常遇到,但是已有方法在如何构造完整的最优子空间,并在其中获得最有效的鉴别分析的过程中始终存在着共同的缺陷.提出一种最优对称零空间准则的鉴别分析方法,通过构造类内和类间散布矩阵的... 小样本问题在利用线性鉴别分析处理高维样本时经常遇到,但是已有方法在如何构造完整的最优子空间,并在其中获得最有效的鉴别分析的过程中始终存在着共同的缺陷.提出一种最优对称零空间准则的鉴别分析方法,通过构造类内和类间散布矩阵的2个零子空间及其互补子空间,获得分布在各子空间中降维样本的最优鉴别信息,可有效地解决传统Fisher线性变换方法中的最终特征维数受类别数限制的问题.在FERET和ORL人脸数据库上的实验结果验证了文中方法的有效性. 展开更多

关键词 特征抽取 线性鉴别分析 对称零空间 小样本问题 人脸识别

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基于核鉴别共同矢量的小样本脸像鉴别方法 被引量：1

15

作者 贺云辉 赵力 邹采荣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2296-2300,共5页

人脸识别中通常存在小样本问题,使得基于Fisher线性鉴别分析的特征抽取方法存在病态奇异问题。近年来针对此问题提出了不同的解决方法,其中基于共同鉴别矢量(DCV)的方法成功克服了已有各种方法存在的缺点,有较好的数值稳定性和较低的计... 人脸识别中通常存在小样本问题,使得基于Fisher线性鉴别分析的特征抽取方法存在病态奇异问题。近年来针对此问题提出了不同的解决方法,其中基于共同鉴别矢量(DCV)的方法成功克服了已有各种方法存在的缺点,有较好的数值稳定性和较低的计算复杂度。该文将DCV方法推广到非线性领域,将两次Gram-Schmidt正交化过程,转化为只需计算两个核矩阵和进行一次Cholesky分解完成,且得到的非线性Fisher鉴别矢量有标准正交的性质。实验验证了所得KDCV方法的识别性能优于DCV方法。 展开更多

关键词 人脸识别 鉴别共同矢量 核方法 小样本问题 FISHER线性鉴别分析

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基于显微拉曼检测蛋白核小球藻鉴别丁草胺及草甘膦 被引量：1

16

作者 邵咏妮 蒋林军 +1 位作者 潘健 何勇 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1082-1086,共5页

以蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)作为鉴别载体,利用共聚焦显微拉曼光谱仪分别获取生长在除草剂草甘膦、丁草胺污染水体以及正常水体的蛋白核小球藻β-胡萝卜素的拉曼光谱信息,对2种除草剂进行了鉴别.利用预处理后的光谱信号,建... 以蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)作为鉴别载体,利用共聚焦显微拉曼光谱仪分别获取生长在除草剂草甘膦、丁草胺污染水体以及正常水体的蛋白核小球藻β-胡萝卜素的拉曼光谱信息,对2种除草剂进行了鉴别.利用预处理后的光谱信号,建立偏最小二乘回归(PLS)预测模型及线性判别分析(LDA)分类模型.当阈值为±0.3时,全波段建立的PLS模型对草甘膦和丁草胺的预测正确率高达83.33%,特征峰建立的LDA分类模型对2种除草剂的分类正确率均达到了100%.结果表明,利用蛋白核小球藻为载体对丁草胺和草甘膦2种除草剂进行鉴别是可行的,且LDA分类模型更适合除草剂的分类研究. 展开更多

关键词 蛋白核小球藻 共聚焦显微拉曼光谱仪 偏最小二乘回归 线性判别分析 除草剂鉴别

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监督降维算法的计算和理论分析

17

作者 赵武锋 沈海斌 严晓浪 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期670-674,共5页

在小样本条件下,由于离散矩阵的奇异性,作为监督降维的传统线性鉴别分析(LDA)并不能直接计算.许多扩展算法被提出以克服此问题,一般可分为3类:基于类内离散矩阵零空间的方法、基于总体离散矩阵列空间的方法和基于其它子空间的方法.为了... 在小样本条件下,由于离散矩阵的奇异性,作为监督降维的传统线性鉴别分析(LDA)并不能直接计算.许多扩展算法被提出以克服此问题,一般可分为3类:基于类内离散矩阵零空间的方法、基于总体离散矩阵列空间的方法和基于其它子空间的方法.为了深入了解前2类算法的特性,作了计算和理论分析,并得出结论:在满足一定条件下(小样本高维数据一般都满足),基于类内离散矩阵零空间和基于总体离散矩阵列空间的方法具有等价关系,仅最优矢量集的约束条件和实现途径有所区别.在人脸数据库ORL和YALE上的比较实验结果亦证实了上述结论. 展开更多

关键词 广义奇异值分解 降维 线性鉴别分析 零空间 小样本

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基于核字典学习的图像分类 被引量：1

18

作者 徐俊 李元祥 +1 位作者 Wei Xian 骆建华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3820-3824,共5页

航拍图像往往具有场景复杂、数据维度大的特点,对于该类图像的自动分类一直是研究的热点。针对航拍原始数据特征维度过高和数据线性不可分的问题,在字典学习和稀疏表示的基础上提出了一种结合核字典学习和线性鉴别分析的目标识别方法。... 航拍图像往往具有场景复杂、数据维度大的特点,对于该类图像的自动分类一直是研究的热点。针对航拍原始数据特征维度过高和数据线性不可分的问题,在字典学习和稀疏表示的基础上提出了一种结合核字典学习和线性鉴别分析的目标识别方法。首先学习核字典并通过核字典获取目标样本的稀疏表示,挖掘数据的内部结构;其次采用线性鉴别分析,加强稀疏表示的可分性;最后利用支持向量机对目标进行分类。实验结果表明,与传统基于子空间特征提取的算法和基于字典学习的算法相比,基于核字典学习与鉴别分析的算法分类性能优越。 展开更多

关键词 目标分类 稀疏表示 核字典学习 线性鉴别分析 支持向量机

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基于核的大间距分类器 被引量：1

19

作者 张伟伟 陈秀宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第19期4475-4478,共4页

提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内... 提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上做实验,分别对识别率及识别时间做分析,可以看出本方法的优势所在。 展开更多

关键词 大间距分类器 支持向量机 非线性鉴别分析 核方法 类内散布

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一种基于ICA和LDA组合的人脸识别新方法 被引量：3

20

作者 郑宇杰 於东军 +2 位作者 杨静宇 吴小俊 王卫东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第4期194-197,共4页

特征提取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法。该方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法。在 ORL ... 特征提取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法。该方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法。在 ORL 和 Yale 人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 独立成分分析 线性鉴别分析 零空间

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