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基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取方法

计算机辅助设计与图形学学报 2011年第7期23卷 1224-1231页

作者：万鸣华金忠南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 南昌航空大学信息工程学院南昌330063

针对局部线性嵌入(LLE)算法和最大间距准则(MMC)算法在特征提取问题中存在不足,提出一种有效的数据降维和分类方法——基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取算法,并将其应用在人脸识别上.该算法在保持近邻的前提下,分别构造类内紧致图... 详细信息

针对局部线性嵌入(LLE)算法和最大间距准则(MMC)算法在特征提取问题中存在不足,提出一种有效的数据降维和分类方法——基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取算法,并将其应用在人脸识别上.该算法在保持近邻的前提下,分别构造类内紧致图和类间惩罚图.首先在类内紧致图中利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,使同类样本尽可能地聚集在一起;然后在类间惩罚图中使不同类别的样本尽可能分离;为了避免"小样本"问题,采用MMC的形式构造目标函数.在ORL,Yale和AR人脸图像库进行实验的结果表明,文中算法相对于DLA和LLE+LDA算法有较好的识别性能.

关键词：局部线性嵌入数据降维人脸识别最大间距准则局部图嵌入

基于双向二维最大间距准则的局部放电灰度图像特征提取

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电网技术 2011年第3期35卷 129-134页

作者：唐炬魏钢李伟张晓星输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) 重庆市沙坪坝区400044 咸宁供电公司湖北省咸宁市437100

针对高压交联聚乙烯电力电缆中间接头绝缘缺陷的辨识问题,提出一种局部放电灰度图像特征提取的双向二维最大间距准则方法,对获取的局部放电灰度图像从水平和垂直2个方向进行投影,得到了不同类别灰度图的鉴别矢量,选用最近邻分类器进行... 详细信息

针对高压交联聚乙烯电力电缆中间接头绝缘缺陷的辨识问题,提出一种局部放电灰度图像特征提取的双向二维最大间距准则方法,对获取的局部放电灰度图像从水平和垂直2个方向进行投影,得到了不同类别灰度图的鉴别矢量,选用最近邻分类器进行局部放电分类,以辨识电缆中间接头出现的不同绝缘缺陷。该方法解决了局部放电灰度图像特征提取维数大、识别样本少的难题。在对实验室4种典型电缆接头绝缘缺陷产生的PD信号进行对比辨识表明,其局部放电特征提取的速度和绝缘缺陷的识别率优于常用的主成分分析或Fisher鉴别分析方法。

关键词： XLPE电缆局部放电灰度图像最大间距准则线性鉴别分析二维鉴别分析

基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

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系统仿真学报 2007年第5期19卷 1061-1066页

作者：李勇智杨静宇郑宇杰夏永泉南京理工大学计算机系

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最... 详细信息

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。

关键词：最大间距准则最佳鉴别矢量统计不相关特征提取人脸识别

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一种模糊双向最大间距准则人脸识别方法

仪器仪表学报 2011年第5期32卷 1077-1082页

作者：杜海顺李昉张帆周福娜河南大学图像处理与模式识别研究所开封475004

研究提出一种模糊双向最大间距准则(fuzzy bidirectional maximum margin criterion,FBMMC)特征提取方法,并将其用于人脸识别。在FBMMC中,首先通过引入原始训练样本集的模糊隶属度矩阵,定义了面向图像的行方向模糊离散度矩阵和行方向模... 详细信息

研究提出一种模糊双向最大间距准则(fuzzy bidirectional maximum margin criterion,FBMMC)特征提取方法,并将其用于人脸识别。在FBMMC中,首先通过引入原始训练样本集的模糊隶属度矩阵,定义了面向图像的行方向模糊离散度矩阵和行方向模糊最大间距准则,进一步求得行方向最优投影矩阵;然后,对原始训练样本集中的每一个样本,采用行方向最优投影矩阵进行投影变换,从而得到行方向特征训练样本集。同样地,通过引入行方向特征训练样本集的模糊隶属度矩阵,给出了面向图像的列方向模糊离散度矩阵和列方向模糊最大间距准则的定义,进一步求得列方向最优投影矩阵。FBMMC在得到行、列两个方向的最优投影矩阵后,就可以将原始数据空间的样本数据投影到一个相对低维的特征空间,从而完成对原始样本数据的特征提取。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,文中提出的模糊双向最大间距准则特征提取方法用于人脸识别具有较高的识别率。

关键词：最大间距准则模糊双向最大间距准则特征提取人脸识别

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最大间距准则与局部保持结合的特征提取方法

计算机工程 2009年第14期35卷 209-211页

作者：王超王士同江南大学信息工程学院无锡214122

利用最大间距准则(MMC)寻求一组最佳鉴别矢量,使投影变化后的特征空间的类间散度最大,类内散度最小,并克服小样本问题。与原MMC相比,新特征提取方法通过对原来的散度加乘权重及对参数的调整,能够在特征提取的同时更好地保持人脸图像的... 详细信息

利用最大间距准则(MMC)寻求一组最佳鉴别矢量,使投影变化后的特征空间的类间散度最大,类内散度最小,并克服小样本问题。与原MMC相比,新特征提取方法通过对原来的散度加乘权重及对参数的调整,能够在特征提取的同时更好地保持人脸图像的局部流形结构。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够更为有效地识别人脸图像,提高识别率。

关键词：最大间距准则局部保持特征提取人脸识别

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基于复数核的鲁棒最大间距准则算法

光电工程 2015年第9期42卷 8-13页

作者：卢桂馥邹健王勇安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000 南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京210094

现有的最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法对噪声比较敏感,为了克服这一问题,本文提出了一种基于复数核的鲁棒最大间距准则算法(Robust Maximum Margin Criterion,RMMC)。首先通过鲁棒的复数核将样本映射到复数再生核Hilb... 详细信息

现有的最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法对噪声比较敏感,为了克服这一问题,本文提出了一种基于复数核的鲁棒最大间距准则算法(Robust Maximum Margin Criterion,RMMC)。首先通过鲁棒的复数核将样本映射到复数再生核Hilbert空间(Complex Reproducing Kernel Hilbert Spaces,CRKHS),然后在CRKHS空间内实施MMC算法。另外,本文也提出了一种求解RMMC的高效算法。实验表明,本文算法对于噪声图像有较好的鲁棒性,其识别率较高。

关键词：鲁棒特征提取维数约减最大间距准则小样本问题

融合奇异值分解和最大间距准则的人脸识别方法

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计算机工程与应用 2011年第8期47卷 164-166页

作者：王振海临沂大学信息学院山东临沂276005

提出了一种融合奇异值分解(SVD)和最大间距准则鉴别分析(MMC)的人脸识别方法。对人脸图像进行奇异值分解,选取较大的一组奇异值构成特征向量,对所有训练样本按照最大间距准则鉴别分析算法计算投影矩阵,把人脸图像矩阵在投影矩阵上投影... 详细信息

提出了一种融合奇异值分解(SVD)和最大间距准则鉴别分析(MMC)的人脸识别方法。对人脸图像进行奇异值分解,选取较大的一组奇异值构成特征向量,对所有训练样本按照最大间距准则鉴别分析算法计算投影矩阵,把人脸图像矩阵在投影矩阵上投影得到特征矩阵。融合决策阶段,在以上两类特征集中,分别计算待识别样本到所有训练样本的欧氏距离并对得到的两类结果进行加权融合,最后根据最近距离分类器分类。基于ORL人脸数据库上的实验结果表明算法的有效性。

关键词：人脸识别奇异值分解最大间距准则

基于WPCA和修正的最大间距准则的人脸识别

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计算机工程与应用 2010年第5期46卷 151-153页

作者：王进军王汇源山东大学信息科学与工程学院济南250100 IEETA Campus Universitário de Santiago3810-193AveiroPortugal

针对Fisher准则遇到的高维小样本问题和最大间距准则遇到的"次优化问题",提出一种基于加权PCA(WPCA)和修正的最大间距准则(MMMC)的线性判别分析方法。首先对PCA空间进行加权,对最大间距准则的散布矩阵进行修正,然后结合WPCA和MMMC进行... 详细信息

针对Fisher准则遇到的高维小样本问题和最大间距准则遇到的"次优化问题",提出一种基于加权PCA(WPCA)和修正的最大间距准则(MMMC)的线性判别分析方法。首先对PCA空间进行加权,对最大间距准则的散布矩阵进行修正,然后结合WPCA和MMMC进行特征提取。该方法为有效地解决上述两个问题提供了途径。在ORL和FERET人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：人脸识别加权主成分分析(PCA) 最大间距准则

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融合深度学习与最大间距准则的人脸识别方法

计算机工程与应用 2018年第5期54卷 206-210页

作者：栗科峰黄全振河南工程学院电气信息工程学院郑州451191

当前,人脸识别技术遇到的突出问题是光照、姿态、遮挡和表情等因素所引起的识别精度的下降,这些问题是人脸识别系统不完美的主要原因,深度学习是一种新的方法,可有效解决这些问题。首先通过引入深度学习算法进行多层次的学习,然后提取... 详细信息

当前,人脸识别技术遇到的突出问题是光照、姿态、遮挡和表情等因素所引起的识别精度的下降,这些问题是人脸识别系统不完美的主要原因,深度学习是一种新的方法,可有效解决这些问题。首先通过引入深度学习算法进行多层次的学习,然后提取高层特征进行人脸描述,最后应用最大间距准则减小最小二乘估计产生的重建误差,实现有效的面部识别分类。该算法在ORL、CAS-PEAL和扩展Yale-B人脸数据库中进行了不同光照、姿态、遮挡、表情和容貌特征变化条件下的仿真实验。结果表明,所提出的算法比传统线性分类算法具有更高的效率和准确度。

关键词：人脸识别深度学习最大间距准则最小二乘估计