基于子空间分析的人脸识别方法研究

人脸识别技术是模式识别和机器视觉领域的一个重要研究方向,在众多人脸识别的算法中,基于子空间分析的特征提取方法以其稳定可靠的识别效果成为了人脸识别中特征提取的主流方法之一。本文对目前应用较多的子空间分析方法进行了研究,具体介绍了线性子空间分析方法：主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）、独立主成分分析（ICA）、快速主成分分析（FastICA）等及非线性子空间分析方法：基于核的PCA （KPCA）等的基本思想及其在人脸识别中的研究进展,包括一些新的研究成果。此外,还应用orl及Yale B人脸库对几个基础的子空间方法进行了验证实验。实验结果表明,在几个子空间分析方法中,FastICA算法取得了最高的识别率。最后结合实验结果对各算法的优缺点进行了分析总结。     

基于方向滤波和自商图像的人脸光照补偿

为了实时处理恶劣光照条件下的人脸图像,在自商图像的基础上,提出了一种新的人脸光照补偿的方法.该方法首先在人脸三维光照简化模型的基础上,利用方向滤波削弱附着阴影.然后结合高斯低通滤波器,进一步削弱投射阴影.两者非线性结合,显著改善光照图像的质量.利用YaleB数据库提供的光照图像,在10万人脸数据库系统中进行测试,结果表明在光照条件恶劣的情况下能显著提高识别率.     

基于方向滤波和自商图像的人脸光照补偿

为了实时处理恶劣光照条件下的人脸图像,在自商图像的基础上,提出了一种新的人脸光照补偿的方法.该方法首先在人脸三维光照简化模型的基础上,利用方向滤波削弱附着阴影.然后结合高斯低通滤波器,进一步削弱投射阴影.两者非线性结合,显著改善光照图像的质量.利用Yale B数据库提供的光照图像,在10万人脸数据库系统中进行测试,结果表明在光照条件恶劣的情况下能显著提高识别率.     

基于局部递归线性NF模型智能非线性识别系统设计

主要研究了智能非线性识别技术在绕组建模中的设计;首先分析了模糊神经(NF)建模的相关属性,针对绕组建模系统所需要的控制性能,为了改善其控制性能,实现可靠的容错系统,提出一种新的基于模糊神经网络NF的模拟模型,将该模型应用到基于递归的局部线性模糊神经网络(RLLNF),该网络通过局部的线性模型树(LOLIMOT)训练,设计出一种改进的基于树的增量学习算法;最后设置时间间隔在220 s和225 s之间的实际的绕组过程,通过仿真实验结果表明,将提出的NF模型与其他已知智能算法,即多层感知器(MLP)等进行比较,所设计的系统更具有可行性与高效性。     

基于3D结构光传感器的老龄人异常行为检测方法

针对多视角下老龄人异常行为检测问题,利用3D人体数据和多线性子空间分析方法,从时间、视角和空间动作特征对其进行了研究。首先通过三维结构光传感器获取人体扫描点云数据,并进行点云精简和人体表面重建。然后提取人体点云数据的表面曲率特征,并将其映射到二维彩色图像中,构成彩色动作特征图。通过提取特定时长内所有动作的彩色特征图,生成基于曲率的彩色动作能量图模型,并使用2D-PCA对彩色动作能量特征图进行降维。最后运用基于张量分析的多线性子空间分析方法,对多视角下降维后的数据进行视角无关的特征提取,并完成异常行为的分类和识别。实验结果表明,该方法切实可行,可将其应用于助老机器人和老龄人监护等相关领域。     

基于近红外光谱分析贡梨可溶性固形物全局模型的鲁棒性

贡梨是大众喜爱的水果,为研究不同检测方向对近红外在线检测贡梨可溶性固形物SSC的影响,提出全局模型并分析其鲁棒性。在贡梨六个方向上收集光谱：茎-花萼轴垂直,茎向上(A1)和茎向下(A5),茎-花萼轴和水平之间45°,茎向上倾斜(A2)和茎向下倾斜(A4),茎-花萼轴水平,茎朝向右侧光(A3),茎花萼轴水平,茎朝向带移动方向(A6)。SSC范围为9.53～14.70的150个样品分为115个标准偏差为1.05的校准集和35个标准偏差为0.93的预测集。采用偏最小二乘回归PLSR分别建立六个局部模型和一个全局模型,局部模型由各方向的115个校正集数据经过Savitzky-Golay卷积平滑、多元散射校正MSC、高斯滤波平滑GFS三种不同的预处理方法处理后使用偏最小二乘回归PLSR建立而来;用本方向校正集数据建立的局部模型验证本方向的35个预测集数据,比较这三种预处理方法后所建立的PLSR模型,结果表明经过GFS处理后建立的模型验证效果最好,因此六个局部模型和全局模型均采用GFS处理后建立的PLSR模型。全局模型是由A1, A2, A3, A4, A5和A6六个方向的690个校正集光谱数据经...     

基于微观本义复原的人脸图像光照正规化

为解决变光照下人脸识别的识别率低,光照正规化算法复杂.不易实现的问题,提出一个新的光照正规化方法一微观本义复原,即通过微观邻域上像素本义特征的定义,将整体图像上变光照下的非线性灰度变化转化为微观邻域内的线性变化,一定程度上避免了包括图像自身结构在内的不确定因素对图像复原的不利影响;并以邻域内的本义特征为光照不敏感特征,对本义特征进行结构编码,并用最小二乘法拟合编码值与光照方向之间的关系,最后根据得到的光照正规化参数复原图像.实验结果表明,该方法算法简单,易于实现,能适应实时的人脸识别系统,在光照变化90.以内的Yale B库的平均识别率可达94.1%.     

用天线共振子模型研究银镜的紫外可见吸收光谱

我们研究了具有不同表面粗糙度银镜的紫外可见吸收光谱,实验结果表明随着表面粗糙度的增加,银粒子的共振吸收峰发生红移。根据天线共振子模型,进行了吸收光谱的理论计算,计算结果与实验相当吻合。     

基于识别能力的人脸特征向量均衡

在人脸识别中,通常是把人脸图像投影在特征向量组成的空间中,特征向量决定了人脸识别的效果。同一人的人脸图像在好的特征向量上的投影应具有较集中的分布,反之亦然。从微观意义上提出了每个向量的识别能力的概念,通过计算识别能力的大小,选择具有较大的识别能力的特征向量。为了使每个向量在识别中发挥与其识别能力相对应的作用,根据每个向量的识别能力对它们进行均衡化处理,赋予不同权重,提高了识别率。通过在ORL、Yale人脸数据库上进行试验,验证了该方法的有效性。     

基于线性模型的自适应优化去雾算法

针对线性传输算法中透射率和大气光估计不足问题,提出一种基于线性模型的自适应优化去雾算法。利用边缘信息模型来增强初始透射率图的细节信息,使得复原后图像边缘区域细节更丰富;根据暗通道先验,得到自适应优化透射率,更好地处理包含景深区域图像;采用局部大气光估计方法代替四叉树方法,避免大气光估计不准确问题,并结合物理模型恢复图像。仿真实验在matlab2014中进行,实验结果表明,该算法具有较好的有效性和时效性。     

基于信号子空间重构的鲁棒子区域Frost波束形成

本文针对一个感兴趣子区域内的宽带波束形成问题, 提出一种基于信号子空间重构的鲁棒Frost波束形成算法. 该算法的基本思想是利用一个矩阵滤波器从所估计的信号加干扰子空间中提取感兴趣信号(SOI)的特征分量; 然后利用该特征分量重构信号子空间; 最后利用重构的信号子空间构造一组线性约束最小方差(LCMV)准则, 来保证SOI近似无失真通过. 与现有的其他鲁棒Frost波束形成算法相比, 本文算法的一个显著优点是在未知SOI实际波达方向与频带等先验信息的情况下, 其导向与带宽均能够自适应地匹配SOI. 因此在整个感兴趣子区域内, 它都能获得接近最优值的输出信干噪比. 理论分析与仿真研究验证了算法的有效性.     

不确定海洋环境中的模态子空间重构稳健定位方法

实际的海洋是一个不确定的声传播环境,常规的匹配场方法在进行目标定位时会遇到环境失配的问题,导致定位性能下降.在不确定的海洋环境中,声场传播中的一部分简正波模态受到声场不确定性的影响较小.基于此,本文提出了一种模态子空间重构的稳健定位方法.该方法使用稳定的模态来重构拷贝场向量,相比于常规匹配场定位方法中使用全阶模态来构造拷贝场向量,其定位结果更加稳健.利用计算机仿真数据和海试数据进行了定位性能分析,并给出了常规匹配场定位方法和稳健最大似然定位方法作为对比.研究结果表明:1)不确定海洋环境中,常规匹配场定位方法即使在较高的信噪比条件下其定位性能也较差.2)模态子空间重构定位方法的性能优于常规匹配场定位方法和稳健最大似然方法.     

Robust and discriminating method for face recognition based on correlation technique and independent component analysis model

We demonstrate a novel technique for face recognition. Our approach relies on the performances of a strongly discriminating optical correlation method along with the robustness of the independent component analysis (ICA) model. Simulations were performed to illustrate how this algorithm can identify a face with images from the Pointing Head Pose Image Database. While maintaining algorithmic simplicity, this approach based on ICA representation significantly increases the true recognition rate compared to that obtained using our previously developed all-numerical ICA identity recognition method and another method based on optical correlation and a standard composite filter.     

Robust face recognition based on sparse representation in 2D Fisherface space

Sparse representation is being proved to be effective for many tasks in the field of face recognition. In this paper, we will propose an efficient face recognition algorithm via sparse representation in 2D Fisherface space. We firstly transformed the 2D image into 2D Fisherface in preprocessing, and classify the testing image via sparse representation in the 2D Fisherface space. Then we extend the proposed method using some supplementary matrices to deal with random pixels corruption. For face image with contiguous occlusion, we partition each image into some blocks, and define a new rule combining sparsity and reconstruction residual to discard the occluded blocks, the final result is aggregated by voting the classification result of the valid individual block. The experimental results have shown that the proposed algorithm achieves a satisfying performance in both accuracy and robustness.     

线阵CCD相机MTF的系统模型估计法与图像复原

线阵推扫CCD图像在获取与传输过程中产生退化。针对其复原问题,从图像降质机理的角度,提出用系统模型法估计MTF,并使用维纳滤波、Lucy-Richardson迭代法等方法对大气状况较好时的实验图像进行复原,采用复原图像的MTF曲线和MTFA(MTF area)等指标评价复原图像质量,并与从图像上提取PSF的图像估计法进行比较。实验结果表明,系统模型法能够更简便、准确地估计出MTF,进而取得良好的复原效果。     

Memristance controlling approach based on modification of linear M–q curve

The memristor has broad application prospects in many fields, while in many cases, those fields require accurate impedance control. The nonlinear model is of great importance for realizing memristance control accurately, but the im- plementing complexity caused by iteration has limited the actual application of this model. Considering the approximate linear characteristics at the middle region of the memristance-charge （M-q） curve of the nonlinear model, this paper pro- poses a memristance controlling approach, which is achieved by linearizing the middle region of the M-q curve of the nonlinear memristor, and establishes the linear relationship between memristances M and input excitations so that it can realize impedance control precisely by only adjusting input signals briefly. First, it analyzes the feasibility for linearizing the middle part of the M-q curve of the memristor with a nonlinear model from the qualitative perspective. Then, the lin- earization equations of the middle region of the M-q curve is constructed by using the shift method, and under a sinusoidal excitation case, the analytical relation between the memristance M and the charge time t is derived through the Taylor series expansions. At last, the performance of the proposed approach is demonstrated, including the linearizing capability for the middle part of the M-q curve of the nonlinear model memristor, the controlling ability for memristance M, and the influence of input excitation on linearization errors.     

基于空-频域特征和线性判别分析的视频步态识别

为提高步态识别准确率,提出了基于空-频域特征和线性判别分析的视频步态识别方法。利用离散余弦变换、Contourlet变换分别提取步态能量图的频率特征和多尺度多方向轮廓特征;融合得到空-频域特征,并通过线性判别分析映射到最佳鉴别矢量空间;根据相似性距离实现身份识别。在中科院自动化所提供的数据库中进行实验,结果表明,提出的特征提取方法优于现有常用方法。空-频域特征能够有效地区分步态中的高低频分量,并捕捉丰富的细节信息,线性判别分析在降维的同时进一步增强特征的判别能力,有助于提高识别精度。     

基于广义线性模型的针刺足三里脊髓背根神经活动解码

神经系统以时空编码形式刻画外部刺激信息, 针刺作为对穴位的机械作用可以等效为对神经系统的一种外部刺激. 为了揭示神经系统如何表达和传递针刺作用, 本文设计了不同频率的针刺动物实验, 即在针刺大鼠足三里穴位时获取脊髓背根神经节电信号. 首先, 经过数据预处理获得单神经元动作电位序列并转化为点过程序列. 其次, 应用广义线性模型(GLM)编码针刺作用, 产生模拟的神经放电序列. 另外, 在模型基础上应用贝叶斯解码, 根据神经放电序列重构针刺随时间变化的位移波形. 最后, 基于时间重标度理论应用分位数分位数(Q-Q)图方法检验编码模型与点过程数据的一致性. 结果表明, GLM能够模拟针刺神经编码, 并正确解码针刺信息. 本文为针刺研究提供了新的视角, 对于构建神经系统与机器接口以改善针刺的临床研究具有潜在意义. 关键词： 针刺 点过程 广义线性模型 神经解码