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一种基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的人脸识别方法 被引量：37
1
作者 刘小军 王东峰 +2 位作者 张丽飞 时永刚 邹谋炎 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期340-344,共5页
提出了一种新的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法 .这种方法采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察序列 ,减少了数据的存储量和计算量 ,并提高了识别率 .实验结果同其它两种基于隐马尔可夫模型的方法进行了比较 .
关键词 奇异值分解 隐马尔可夫模型 人脸识别 人脸图像 概率模型
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基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别 被引量：20
2
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 2008年第6期981-985,共5页
针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中... 针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中的每一个人脸图像矩阵进行奇异值分解,得到训练样本的奇异值特征,然后对每个样本的奇异值特征向量进行降维、归一化、奇异值向量的分量重新排列等处理.在识别阶段,运用支持向量机作为分类工具,为了提高分类能力,选取径向基函数作为支持向量机的核函数.最后在ORL人脸数据库上验证了该方法.实验结果表明,通过对奇异值特征的相关处理,提高了识别速度和正确识别率.从而证明了所提出方法的有效性,具有一定的应用价值. 展开更多
关键词 奇异值特征 支持向量机 人脸识别
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SVD用于人脸识别存在的问题及解决方法 被引量：27
3
作者 高全学 梁彦 +2 位作者 潘泉 陈玉春 张洪才 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第12期1784-1791,共8页
通过对人脸图像奇异值的分析,证实了图像奇异值是图像在特定基空间分解得到的,这个基空间是由图像本身决定的。进一步研究发现,导致基于奇异值向量人脸识别算法识别率低的根本原因是:不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致、... 通过对人脸图像奇异值的分析,证实了图像奇异值是图像在特定基空间分解得到的,这个基空间是由图像本身决定的。进一步研究发现,导致基于奇异值向量人脸识别算法识别率低的根本原因是:不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致、奇异值向量与人脸图像之间并不存在一一对应关系、奇异值向量具有不可分割性。最后提出了类估计基空间识别算法。在ORL、ORL-NWPU1以及ORL-NWPU2数据库进行仿真,实验结果证实了分析和所提算法的正确性。 展开更多
关键词 奇异值向量 人脸识别
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基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别 被引量：30
4
作者 孙权森 曾生根 +2 位作者 杨茂龙 王平安 夏德深 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期614-621,共8页
利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法... 利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果. 展开更多
关键词 典型相关分析 特征融合 组合特征抽取 小波变换 奇异值特征 脸像鉴别
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融合步态和人脸特征的远距离身份识别研究 被引量：10
5
作者 李轶 明东 +2 位作者 王璐 綦宏志 万柏坤 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期264-270,共7页
在单一摄像头获得的步态图像序列中将步态信息和人脸信息相融合进行实时的远距离身份识别。在步态图像序列中自动提取侧面人脸图像。采用基于傅里叶描绘子和关键点特征的方法提取步态特征,采用傅里叶变换和奇异值分解的人脸识别方法对... 在单一摄像头获得的步态图像序列中将步态信息和人脸信息相融合进行实时的远距离身份识别。在步态图像序列中自动提取侧面人脸图像。采用基于傅里叶描绘子和关键点特征的方法提取步态特征,采用傅里叶变换和奇异值分解的人脸识别方法对步态图像序列中的侧面人脸进行特征提取。利用欧氏距离作为度量建立匹配函数。在中科院自动化研究所CASIA步态数据库中进行实验,通过对单独利用步态特征和人脸特征进行识别的识别率和通过最大法则、加法法则和乘法法则融合后进行识别的识别率进行比较,实验表明将步态和人脸特征相融合可有效地提高了识别率,识别率可达95.00%。 展开更多
关键词 步态识别 人脸识别 傅里叶变换 奇异值分解 融合算法
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复杂背景下的人脸检测 被引量：13
6
作者 李士进 陆建峰 杨静宇 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期53-55,共3页
提出了一种新的复杂背景下的人脸检测方法。首先，根据图象的灰度直方图，把图象分割成若干个子图象区域，然后分别在这些子图象区域中搜索可能的人脸，进行全局特征－奇异值特征的提取，最后根据特征匹配检验的结果作出决策。
关键词 人脸检测 奇异值分解 人脸识别 模式识别
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完备鉴别保局投影人脸识别算法 被引量：36
7
作者 杨利平 龚卫国 +2 位作者 辜小花 李伟红 杜兴 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1277-1286,共10页
为了充分利用保局总体散布主元空间内的鉴别信息进行人脸识别,提出了一种完备鉴别保局投影(complete discriminant locality preserving projections,简称CDLPP)人脸识别算法.鉴于Fisher鉴别分析和保局投影已经被广泛的应用于人脸识别,... 为了充分利用保局总体散布主元空间内的鉴别信息进行人脸识别,提出了一种完备鉴别保局投影(complete discriminant locality preserving projections,简称CDLPP)人脸识别算法.鉴于Fisher鉴别分析和保局投影已经被广泛的应用于人脸识别,完备鉴别保局投影(locality preserving projections,简称LPP)算法将这两者结合起来,分析了保局类内散布、类间散布和总体散布的主元空间和零空间内包含的鉴别信息.该算法采用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),去除了不含任何鉴别信息的保局总体散布的零空间;分别在保局类内散布的主元空间和零空间提取规则鉴别特征和不规则鉴别特征;用串联的方式在特征层融合规则鉴别特征和不规则鉴别特征形成完备的鉴别特征进行人脸识别.在ORL库、FERET子库和PIE子库上的大量识别实验充分表明了完备鉴别保局投影算法的性能优于线性鉴别分析、保局投影和鉴别保局投影等现有的子空间人脸识别算法,验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 保局投影 完备鉴别保局投影 奇异值分解 子空间方法 人脸识别
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一种基于奇异值特征的神经网络人脸识别新途径 被引量：54
8
作者 甘俊英 张有为 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期170-173,共4页
本文在ZHong等人使用的奇异值分解 (SVD)基础上 ,将人脸图像矩阵的奇异值作为识别特征 ,解决了奇异值处理、神经网络训练策略和竞争选择问题 ;运用BP网络进行识别 ,提出了一种基于奇异值特征的神经网络人脸识别新方法 .基于ORL人脸数据... 本文在ZHong等人使用的奇异值分解 (SVD)基础上 ,将人脸图像矩阵的奇异值作为识别特征 ,解决了奇异值处理、神经网络训练策略和竞争选择问题 ;运用BP网络进行识别 ,提出了一种基于奇异值特征的神经网络人脸识别新方法 .基于ORL人脸数据库的多次反复实验结果表明 ,在大样本情况下 ,识别方法具有实现简单、识别速度快、识别率高的特点 ,为人脸的实时识别提供了一种新途径 . 展开更多
关键词 人脸识别 奇异值特征 神经网络 模式识别
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一种基于奇异值分解的特征抽取方法 被引量：10
9
作者 王文胜 陈伏兵 杨静宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期294-297,共4页
特征抽取是模式识别的基本问题之一,Fisher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。该文分析了Fisher线性鉴别分析在求解过程中可能存在的问题:鉴别矢量的分量可能是复数;特征值对扰动的敏感性;鉴别矢量之间未必具有正... 特征抽取是模式识别的基本问题之一,Fisher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。该文分析了Fisher线性鉴别分析在求解过程中可能存在的问题:鉴别矢量的分量可能是复数;特征值对扰动的敏感性;鉴别矢量之间未必具有正交性。由此提出了均衡散布矩阵的概念,并利用均衡散布矩阵构造了一种新的线性鉴别准则。利用奇异值分解定理,将求取鉴别矢量转化为对矩阵求奇异向量。用该方法进行求解可以有效地避免前述的问题。试验结果表明,该鉴别准则具有良好的鉴别能力。 展开更多
关键词 特征抽取 线性鉴别分析 奇异值分解 模式识别 矢量 矩阵 正交性 奇异向量 特征值 分量
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基于连续隐马尔可夫模型的人脸识别方法 被引量：8
10
作者 沈杰 王正群 +1 位作者 邹军 侯艳平 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第3期707-709,718,共4页
提出了一种基于连续隐马尔可夫模型的人脸图像识别方法,主要内容包括以下方面:①由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察值序列;②在人脸识别中应用连续隐马尔可夫模型... 提出了一种基于连续隐马尔可夫模型的人脸图像识别方法,主要内容包括以下方面:①由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察值序列;②在人脸识别中应用连续隐马尔可夫模型,采用双高斯概率密度函数训练、建立HMM模型,再利用建好的HMM模型进行识别。实验结果显示,所提出的方法减少了数据计算量,运行速度快,并提高了识别率,完全满足人脸识别系统实时性要求。 展开更多
关键词 模式识别 隐马尔可夫模型 连续隐马尔可夫模型 奇异值分解 人脸识别
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融合多尺度多特征的人脸识别方法 被引量：5
11
作者 严云洋 郭志波 +1 位作者 陈伏兵 杨静宇 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期47-52,共6页
为降低光照、噪音、姿态等变化的影响,减少有效局部信息的损失,提出了使用图像的变换特征,及多尺度分块线性鉴别分析的算法。将图像进行多尺度划分,对划分后的每个子图像分别抽取其低频部分或奇异值,组合起来作为该图像的特征向量,进行... 为降低光照、噪音、姿态等变化的影响,减少有效局部信息的损失,提出了使用图像的变换特征,及多尺度分块线性鉴别分析的算法。将图像进行多尺度划分,对划分后的每个子图像分别抽取其低频部分或奇异值,组合起来作为该图像的特征向量,进行线性鉴别分析。针对单一特征表示图像时的局限性,又提出了融合多尺度低频特征和多尺度奇异值特征进行人脸识别的方法。在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别精度明显提高,泛化能力较强。 展开更多
关键词 多尺度 低频 奇异值 特征融合 人脸识别
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图像特征抽取的奇异值分解方法 被引量：10
12
作者 王文胜 杨静宇 陈伏兵 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期32-33,36,共3页
传统的PCA方法和LDA方法在处理图像识别问题时,一般先将图像矩阵转化为图像向量,然后以该图像向量作为原始特征进行特征抽取。近来一些研究人员提出了利用图像矩阵直接构造散布矩阵,并在此基础上进行特征抽取的方法。该文在该思想的基础... 传统的PCA方法和LDA方法在处理图像识别问题时,一般先将图像矩阵转化为图像向量,然后以该图像向量作为原始特征进行特征抽取。近来一些研究人员提出了利用图像矩阵直接构造散布矩阵,并在此基础上进行特征抽取的方法。该文在该思想的基础上,提出了IMSVD方法。该方法没有采用PCA或LDA方法,而是利用奇异值分解方法进行特征抽取。对ORL人脸图像的识别试验结果表明I,MSVD方法具有良好的特征抽取性能。 展开更多
关键词 图像识别 特征抽取 线性鉴别分析 主分量分析 奇异值分解 人脸识别
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基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别 被引量：6
13
作者 黄一鸣 雷航 +1 位作者 周瑞 桑楠 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期399-406,共8页
传统运动识别技术多以传感器位置固定为前提进行识别,但当传感器放置位置或握持方式发生变化时运动识别率会受到相应影响。该文提出了一种基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别方法,解决了传感器随放置位置不同影响运动识别率的... 传统运动识别技术多以传感器位置固定为前提进行识别,但当传感器放置位置或握持方式发生变化时运动识别率会受到相应影响。该文提出了一种基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别方法,解决了传感器随放置位置不同影响运动识别率的缺点。该方法首先通过传感器对设备握持方式进行判断,使用不同握持方式下的三轴加速度数据进行特征提取,通过多层小波变换得到各层高频和低频部分,对其进行组合形成初级特征,用奇异值分解对初级特征进行降维得到最终特征,使用基于径向基核函数的多分类支持向量机(SVM)对特征分类,进而判断不同握持方式下的不同运动。实验结果表明,该方法对不同运动方式下的平均识别率为93%。 展开更多
关键词 运动识别 奇异值分解 支持向量机 小波变换
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用于图象识别的图象代数特征抽取 被引量：71
14
作者 洪子泉 杨静宇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第2期233-238,共6页
本文证明了图象的奇异值特征具有一系列代数和几何上的不变性以及对噪音的不敏感性,它是识别图象的有效特征。本文将奇异值特征用于人象识别问题。根据图象奇异值特征向量样本建立了Sammon最佳鉴别平面上的正态模式Bayes分类模型。实验... 本文证明了图象的奇异值特征具有一系列代数和几何上的不变性以及对噪音的不敏感性,它是识别图象的有效特征。本文将奇异值特征用于人象识别问题。根据图象奇异值特征向量样本建立了Sammon最佳鉴别平面上的正态模式Bayes分类模型。实验结果表明,奇异值特征向量具有良好的鉴别分离能力。 展开更多
关键词 图象识别 代数特征抽取 奇异值特征
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基于小波域奇异值分解的人脸识别方法 被引量：6
15
作者 闫荣华 彭进业 +2 位作者 李岩 谢明华 温文龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期212-214,217,共4页
通过分析小波分解系数对光照、姿态、表情所表现出来的特性,选择了不同系数的组合进行奇异值分解,提高了在光照、姿态、表情变化等情况下人脸识别的鲁棒性。采用Harvard、Umist和Yale 3个人脸库对该文提出的方法进行了人脸识别实验。结... 通过分析小波分解系数对光照、姿态、表情所表现出来的特性,选择了不同系数的组合进行奇异值分解,提高了在光照、姿态、表情变化等情况下人脸识别的鲁棒性。采用Harvard、Umist和Yale 3个人脸库对该文提出的方法进行了人脸识别实验。结果表明,基于小波分解系数优化组合的奇异值分解方法的识别率高于在原图上的奇异值分解方法。 展开更多
关键词 人脸识别 小波变换 奇异值分解 反对称双正交小波
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基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的人脸检测 被引量：16
16
作者 李士进 杨静宇 陆建峰 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第7期681-688,共8页
提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型 (HMM)的人脸检测方法 .首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法 ;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸 .其中正面端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人... 提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型 (HMM)的人脸检测方法 .首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法 ;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸 .其中正面端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人脸 /非人脸的奇异值特征 ,从而达到人脸检测的目的 ;扩展算法首先计算当前位置子图象窗口的奇异值特征向量 ,然后利用识别各个旋转角度人脸的 HMM模型对之进行分类 ,以得到该子图象窗口的旋转角度 ,再经过旋正 ,重新再与识别正面端正人脸的 HMM模型对比 ,由此确定该子图象窗口是否为人脸 .通过对一个由 5 1幅集体照片组成的图象集进行测试 ,其中 ,正面端正人脸检测率为 85 .1% ,而任意旋转角度的人脸检测率只有 72 .2 % 展开更多
关键词 人脸检测 模式识别 隐马尔可夫模型 奇异值特征 人脸识别
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基于多分类器组合的人脸识别 被引量：6
17
作者 李士进 郭跃飞 杨静宇 《数据采集与处理》 CSCD 2000年第3期293-296,共4页
根据人类认知的规律 ,文中提出了一种基于整体和局部特征组合的人脸识别方法。奇异值特征是一种比较有效的代数特征 ,文中提取了整个人脸、双眼以及嘴部的奇异值特征。在组合过程中 ,提出了一种改进的将距离转换为后验概率估计值的方法 ... 根据人类认知的规律 ,文中提出了一种基于整体和局部特征组合的人脸识别方法。奇异值特征是一种比较有效的代数特征 ,文中提取了整个人脸、双眼以及嘴部的奇异值特征。在组合过程中 ,提出了一种改进的将距离转换为后验概率估计值的方法 ,该方法既缩减了单一分类器的可能的模式类别 ,又对各分类器的输出进行了加权。实验结果表明文中方法是有效的。 展开更多
关键词 人脸识别 多分类器组合 模式识别 图像识别
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基于奇异值特征提取的彩色人脸识别 被引量：10
18
作者 冉瑞生 黄廷祝 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第7期298-299,302,共3页
基于彩色图像的四元数模型,将彩色人脸图像视为一个模板直接处理,并首次将奇异值向量应用到彩色人脸识别中。首先证明了彩色图像的奇异值向量具有代数和几何不变性;然后将其提取为图像的代数特征并应用到人脸识别中。实验表明该方法的... 基于彩色图像的四元数模型,将彩色人脸图像视为一个模板直接处理,并首次将奇异值向量应用到彩色人脸识别中。首先证明了彩色图像的奇异值向量具有代数和几何不变性;然后将其提取为图像的代数特征并应用到人脸识别中。实验表明该方法的识别率为90%左右,是一种有效的彩色人脸识别方法。 展开更多
关键词 彩色人脸识别 四元数矩阵 奇异值特征向量
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图像矩阵降维压缩的一种新方法 被引量：5
19
作者 王建辉 崔连延 顾树生 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1408-1410,1416,共4页
由于矩阵的SVD分解方法反映了图像的内在属性和本质特征,在图像处理中得到了广泛应用.但在矩阵降维压缩过程中对奇异值的最小数目还没有定量的确定方法,这给SVD在图像特征提取中的应用带来很大困难.为此,在研究确定奇异值可压缩到最小... 由于矩阵的SVD分解方法反映了图像的内在属性和本质特征,在图像处理中得到了广泛应用.但在矩阵降维压缩过程中对奇异值的最小数目还没有定量的确定方法,这给SVD在图像特征提取中的应用带来很大困难.为此,在研究确定奇异值可压缩到最小数目的基础上,提出一个奇异值压缩的降秩准则,并给出了具体的证明过程和计算方法.计算机仿真研究验证了所提出计算方法的正确性. 展开更多
关键词 奇异值分解 降秩准则 人脸识别 保真度
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基于局部奇异值分解和模糊决策的人脸识别方法 被引量：20
20
作者 杜干 朱雯君 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第10期1456-1459,共4页
针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的特点,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和模糊决策进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更... 针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的特点,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和模糊决策进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息。提出了人脸局部奇异值特征向量的构造方法。在识别阶段,对待识别人脸的特征向量,计算其对各人脸样本的隶属度,最后做出判断。该方法与传统方法在ORL人脸库上进行的对比实验结果表明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 奇异值分解 隶属度 模糊决策 人脸识别
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