王晓辉
- 作品数:7 被引量:9H指数:2
- 供职机构:韩山师范学院计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金:广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>>
- 改进的多面最临近支持向量机被引量:1
- 2006年
- 基于泛化特征值问题的多面PSVM(GEPSVM)被O.L.Mangasarian证实是一种有效、简单、训练速度快的方法,但其仅对维数不高、样本数目也不大的数据集在实验中进行了比较和说明,而对上千维,甚至上万维人脸数据库,即小样本的、多类的问题并没有给出解决方法。文章把原算法加以改进,即把求解最小优化问题变成了求解最大优化问题,解决了因数据维数高、样本数较小而产生的奇异值问题,同时也实现了其多类算法,并用原GEPSVM算法和改进的算法来分别对这三个人脸数据库进行分类比较,从而使识别率和所用的处理时间两方面都得到了极大的改进。
- 王晓辉荆晓远
- 关键词:支持向量机多类分类人脸识别
- 2D—FDA和ProximalSVM在人脸识别上的联合应用
- 2009年
- 对人脸图像进行二维Fisher鉴别分析(2D—FDA)的特称抽取与最临近支持向量机(ProximalSVM)的分类进行组合。首先把人脸图像按测试样本和训练样本进行划分。对训练样本进行2D—FDA特征抽取,得到抽取不同特征数目的具有最大鉴别信息的特征向量。然后再把此特征向量与测试样本相结合,用最简单的支持向量机进行分类,得到比用最小欧氏距离方法更高的识别效率,从而说明这两种方法的组合在人脸识别应用中发挥了各自的优点。
- 王晓辉
- 关键词:特征抽取人脸识别
- 人脸识别中的PSVM方法被引量:2
- 2007年
- 最临近支持向量机Proximal SVM(PSVM)是一种有效的、简单的和快速的近似支持向量机方法,识别效果和标准支持向量机相当,相比之下有较少处理时间.虽然有此优点,它的有效性仅仅是针对维数不高、大样本的数据集,而对于上千维甚至上万维的、小样本的人脸数据库情况没有人给出实验结果.文章把PSVM稍做改变,对四个公开的人脸库进行分类.同时采用几种典型的泛化线性鉴别分析(GLDA)方法,对人脸图像预处理.从识别率和所用的处理时间两方面以及用最近邻及最近特征线分类器进行对比,得出具有较好识别效果和处理时间的方法.
- 王晓辉
- 关键词:多类分类人脸识别
- 使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题被引量:3
- 2015年
- 在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如Fisherface和Eigenface等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集,应用稀疏理论进行加权积分融合,分两步进行识别的方法,并在ORL和FERET人脸数据库做了对比实验。实验结果表明,该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好,并具有一定的鲁棒性。
- 王晓辉黄伟秦传波田联房
- 关键词:模式识别人脸识别
- 基于列最近邻的线性鉴别分析方法及应用被引量:2
- 2017年
- 人脸识别是模式识别中重要的研究内容,具有广泛的应用前景。为了进一步提高人脸识别中线性鉴别方法的鲁棒性,提出了一种基于列最近邻的线性鉴别方法(CBLDA)。CBLDA为每一类找到一个投影矩阵,使得人脸图像中的每一列经过投影矩阵投影后,能够更靠近类内列最近邻同时离类间列最近邻越远。当测试样本与经过其类别的投影矩阵投影后能够得到更有利于分类的结果。CBLDA类似于分块或者子图的方法,选择最近邻列作为分块的策略的主要优点:(1)列是图像的固有尺寸,会随分辨率的变化而变化,因此不需要决定分块的大小;(2)人脸具有对称性,对列求得类内列最近邻可以较好克服一些左右姿态和光照变化的影响,提高算法的鲁棒性。为了验证CBLDA的有效性,在ORL和FERET人脸数据库中与2D-LDA、2D-LPP和2D-LGEDA等二维算法进行了对比实验,结果表明CBLDA在识别率有大幅的提升,证明了算法的有效性。
- 黄伟王晓辉江玉珍
- 关键词:线性鉴别分析人脸识别二维线性鉴别分析
- 改进的LRC及其在姿态变化的人脸识别中的应用被引量:2
- 2014年
- 分析了变量的自相似是LRC算法中线性回归模型中的不利因素,提出了改进的LRC算法.该算法利用奇异值分解降低变量间的自相似程度,同时减少了变量的个数,提高了识别过程的速度.在UMIST人脸数据库中的实验显示了算法的有效性.
- 黄伟王晓辉
- 关键词:人脸识别奇异值分解
- 多融合协同表示的人脸识别方法
- 2016年
- 将虚拟样本和逆表示融入到协同表示中,通过约束协同系数矩阵和逆表示系数矩阵的范数同时最小化的方式充分体现协同表达与逆表达之间的关联信息,不仅在同一个目标函数体现了协同表示和逆表示,而且也能充分利用虚拟样本的有效信息.在Yale和FERET人脸数据库中的实验表明:提出的多融合协同表示方法在不同的训练样本数下均比SRC、TSPTC和CRC的正确率有大幅的提高,证明了提出方法的有效性和鲁棒性.
- 黄伟王晓辉
- 关键词:人脸识别