山东省自然科学基金(ZR2010FL006) 作品数:4 被引量:8 H指数:2 相关作者: 董吉文 张亮 赵磊 李秀丽 吴瑞海 更多>> 相关机构: 济南大学 华天软件有限公司 更多>> 发文基金: 山东省自然科学基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
KICA与Relief算法相结合的人脸识别研究 被引量:2 2011年 为使提取到的独立成分有利于人脸的分类识别,在用核独立成分分析(KICA)进行特征提取后,选用改进后的k最近邻的Relief方法进行特征选择。改进后的Relief算法可以减少噪声污染,并能处理小样本问题,使选择后的人脸特征较好地用于分类。通过在AR人脸库上的实验,并与类内类间距离的特征选择方法进行比较,证明了该方法的有效性。 李秀丽 董吉文 吴瑞海关键词:人脸识别 核协同表示在人脸识别的遮挡问题中的应用 被引量:3 2013年 人脸识别算法是一个特征提取和分类器设计的过程。针对人脸识别中的遮挡问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和协同表示(CRC)相结合的人脸识别算法。提取特征时,利用KPCA提取人脸图像中利于判决的非线性结构特征,使得样本在保留了最有效判别信息的同时降低了特征维数。设计分类器时,考虑到样本之间的协同性,采用综合考虑样本之间信息的协同表示分类器进行分类识别。实验结果证明,该算法获得了很好的识别效果,效率也得到了提高。 董吉文 赵磊 张亮关键词:人脸识别 核主成分分析 遮挡问题 基于trace变换特征的单训练样本人脸识别算法 被引量:2 2015年 提出了基于trace变换不变性特征的人脸识别算法,提高了单训练样本下姿势和表情变化后的识别率。应用一阶Scharr算子、二阶尺度适应的高斯型拉普拉斯算子(LOG)和Harris滤波器定位特征点,选择合适的泛函在特征点的邻域内进行trace变换得到具旋转和尺度不变性的特征描述子。根据特征描述子的特征向量和坐标值实现由粗到精的匹配,整个过程不涉及参数选择问题,保证了算法的稳定性。实验结果证明该算法降低了姿势和表情变化时识别率低的影响,并减少了算法运行时间。 张亮 王磊 董吉文 赵磊关键词:人脸识别 单训练样本 特征提取 KPCA和NS-LDA相结合的人脸识别研究 被引量:1 2013年 为了能够通过保留类内散布矩阵零空间的有效鉴别信息,并选择恰当的投影找到最大可能地区别类内类间的数据集,文章分别选用核主成分分析(KPCA)和零空间线性鉴别分析(null space LDA),其中核主成分分析(KPCA)是主成分分析(PCA)在核空间中的非线性推广,零空间线性鉴别分析利用了零空间的有效信息。文中将KPCA和NS-LDA的特征提取方法结合并应用于人脸识别研究,其综合了KPCA利用数据高阶性和经NS-LDA投影矩阵良好可分性的优点来增强人脸识别性能。实验结果证明,该方法能够有效地提高人脸识别率。 董吉文 赵磊 李秀丽关键词:核主成分分析 人脸识别