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基于非线性时频特征的面像识别研究
  • 项目名称：基于非线性时频特征的面像识别研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60575004
  • 申请代码：F0304
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2006-01-01-2008-12-31
  • 项目负责人：戴道清
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：中山大学
  • 批准年度：2005
中文摘要：

面像识别是当今模式识别领域中基于人体生物特征进行身份认证的前沿研究热点，其研究不但对于模式识别理论发展具有重要学术意义，而且在商业、法律和其它领域有着广泛的应用前景。本项目利用小框架（framelet）理论等工具重点解决线性方法不足以有效描述实际图像中存在的光照、局部畸变、局部遮挡等复杂的非线性变化问题。本计划将研究(1) 面像的framelet多分辨率表示与非线性特征选择。我们需要关注的是关于分类的表示，而不是最优重构表示。遗传算法等机器学习方法将被应用于特征选择研究；(2) 基于核方法的分类器设计与融合等问题。我们将发展非二阶统计量方法；（3）设计面像识别系统。本项目的创新之处在于提出基于非线性逼近和framelet的面像特征生成与选择新方法；提出建立方差变换规律，使用不同于Fisher商的分类器设计新准则。

中文主题词： 面像识别;非线性特征提取;分类器融合;机器学习方法
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 21
  • 5
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  • 0
  • 1
期刊论文
Two-dimensional maximum margin feature extraction for face recognition
Super resolution reconstruction and demosaicing using elastic net and tight frame
Improved discriminate analysis for high dimensional data and its application to face recognition
Wavelet based discriminant analysis for face recognition
Detecting periodically expression in unevenly spaced microarray time series
Face recognition by regularized discriminant analysis
Biclustering of microarray data based on singular value decomposition
Framelet kernels with applications to support vector regression and regularization networks
Local discriminant wavelet packet coordinates for face recognition
A multi-scale dynamically growing hierarchical self-organizing map for brain MRI image segmentation
Feature extraction and uncorrelated discriminant analysis for high dimensional data
Spectral reflectance estimation from camera responses by support vector regression and composite mod
On a new class of framelet kernels for support vector regression and regularization networks
a尺度紧支撑Riesz小波的构造
基于改进的自适应支持向量机建模的煤与瓦斯突出预测
小波支持向量回归在瓦斯涌出量预测中的应用
基于智能遗传算法与复合最小二乘支持向量机的长江水质预测与评价
基于偏最小二乘与极大间距准则的微阵列分类
基于智能遗传算法与支持向量回归的人口预测
基于惩罚高斯混合模型的微阵列基因表达数据分析
AGA参数优选的SVR模型及其在经济系统预测中的应用
会议论文
Uncorrelated discriminant analysis for high dimensional data
Discriminant dual-tree complex wavelet features for face?? recognition
Orthonormal polynomial wavelets on the interval
2D-ONPP: Two dimensional extension of orthogonal neighborhood preserving projections for face recogn
Generalized discriminant analysis for tumor classification with gene expression data
著作
Wavelets and face recognition
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