期刊文献+
共找到235篇文章
< 1 2 12 >
每页显示 20 50 100
融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别 被引量:45
1
作者 徐竟泽 吴作宏 +1 位作者 徐岩 曾建行 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期34-37,共4页
为了提高人脸识别效率,提出了一种基于PCA、LDA和SVM算法融合的人脸识别方法。使用主成分分析(PCA)将人脸图像变换到新的特征空间中,消除图像特征间的相关性和噪声,提取人脸全局特征,在实验阶段取较多的投影方向使其尽可能多的保持原始... 为了提高人脸识别效率,提出了一种基于PCA、LDA和SVM算法融合的人脸识别方法。使用主成分分析(PCA)将人脸图像变换到新的特征空间中,消除图像特征间的相关性和噪声,提取人脸全局特征,在实验阶段取较多的投影方向使其尽可能多的保持原始信息;使用线性判别分析(LDA)算法进一步投影变换降低数据维度;使用支持向量机(SVM)分类识别。将PCA、LDA和SVM三种算法的优点结合起来,在ORL数据库上进行仿真实验,结果表明该方法的识别率可达99.0%。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda) 支持向量机(SVM)
下载PDF
利用标准化LDA进行人脸识别 被引量:22
2
作者 余冰 金连甫 陈平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期302-306,共5页
线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变... 线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵 实验结果显示 ,在人脸识别中 ,与传统LDA方法相比 ,该方法有更好的识别率 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 样本类间离散度 样本类内离散度 小样本集合问题 边缘类
下载PDF
LDA算法及其在人脸识别中的应用 被引量:29
3
作者 谢永林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第19期189-192,共4页
线性特征提取在人脸识别中的应用非常广泛,LDA是其主要方法之一,它基于Fisher判别准则,然而,当人脸训练样本数小于人脸样本向量的维数时,变换矩阵将无法直接得到,因此线性判别分析过程失效。采用了一种改进的基于Fisher准则的LDA方法,... 线性特征提取在人脸识别中的应用非常广泛,LDA是其主要方法之一,它基于Fisher判别准则,然而,当人脸训练样本数小于人脸样本向量的维数时,变换矩阵将无法直接得到,因此线性判别分析过程失效。采用了一种改进的基于Fisher准则的LDA方法,针对小样本问题提出了一种有效地解决类内散布矩阵奇异的方法,而且用ORL人脸数据进行了实验验证。实验证明该方法在正确识别率方面表现突出。 展开更多
关键词 人脸识别 线性特征提取 线性判别分析(lda)
下载PDF
基于总体经验模态分解的多类特征的运动想象脑电识别方法研究 被引量:31
4
作者 杨默涵 陈万忠 李明阳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期743-752,共10页
人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂且具有非线性及非平稳性的特点使其不易分析处理,其识别效果也依赖于数据集的不同,而表现不稳定.本文中应用的总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是一种具有强... 人的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂且具有非线性及非平稳性的特点使其不易分析处理,其识别效果也依赖于数据集的不同,而表现不稳定.本文中应用的总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)是一种具有强自适应性的信号处理方法,其在时频域展现的良好分辨率特别适合脑电识别任务处理.本文提出利用EEMD分解后得到的较具影响能力的固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),利用希尔伯特变换提取边际谱(Marginal spectrum,MS)及瞬时能谱(Instantaneous energy spectrum,IES)时频特征,同时通过加窗的方法提取非线性动力学特征近似熵特征,利用线性判别分类器(Linear discriminant analysis,LDA)作为分类器,实验结果得出,对于被试S2和被试S3可达到识别率分别为79.60%和87.77%,实验中9名被试的平均识别率为82.74%,得到平均识别率也高于近期使用相同数据集文献的其他方法. 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 总体经验模态分解 线性判别分类器
下载PDF
基于优化的LDA算法人脸识别研究 被引量:25
5
作者 庄哲民 张阿妞 李芬兰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期2047-2049,共3页
提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩... 提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响;同时,利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题。依据经验选取适当的e值,得到最佳的识别效果。实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法。 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 人脸识别 类间离散度 类内离散度 特征提取
下载PDF
基于PCA+LDA的热红外成像人脸识别 被引量:25
6
作者 华顺刚 周羽 刘婷 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期160-164,共5页
研究热红外成像人脸识别技术,提出一种基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)的热红外成像人脸识别方法.针对热红外人脸图像的特点,首先对图像进行预处理得到一组标准热红外人脸图像,利用PCA算法对图像向量进行降维并提取其全局特征,... 研究热红外成像人脸识别技术,提出一种基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)的热红外成像人脸识别方法.针对热红外人脸图像的特点,首先对图像进行预处理得到一组标准热红外人脸图像,利用PCA算法对图像向量进行降维并提取其全局特征,对降维后的热红外人脸全局特征采用LDA算法训练生成一个使类间离散度最大、类内离散度最小的最佳分类器.最后,进行基于PCA+LDA的热红外人脸图像识别研究,实验结果表明该方法可获得较高的识别率. 展开更多
关键词 热红外成像 主成分分析(PCA) 线性鉴别分析(lda) 人脸识别 直方图均衡化
原文传递
基于电子鼻技术区分不同产地的南五味子 被引量:27
7
作者 黄得栋 何微微 +4 位作者 晋玲 马晓辉 卢有媛 林丽 朱田田 《中国实验方剂学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2017年第23期22-26,共5页
目的:应用电子鼻方法区分不同产地的南五味子药材,为在实际应用中南五味子药材的产地判断提供新方法。方法:通过单因素试验及正交试验确定南五味子电子鼻测定的最佳试验条件。应用主成分分析、主成分分析结合线性判别分析2种分析方法来... 目的:应用电子鼻方法区分不同产地的南五味子药材,为在实际应用中南五味子药材的产地判断提供新方法。方法:通过单因素试验及正交试验确定南五味子电子鼻测定的最佳试验条件。应用主成分分析、主成分分析结合线性判别分析2种分析方法来区分不同产地的南五味子。结果:研究结果表明,电子鼻测定南五味子影响因素由大到小依次为室温放置时间>称样量>进气量;电子鼻测定南五味子的最佳参数组合为称样量5.0 g进气量100 m L·min-1,样品室温放置时间10min;验证实验结果表明,在最佳条件下测定南五味子,样品区分度可以达到0.986。主成分分析法对不同产地的南五味子有一定的区分能力,但甘肃省华亭县、徽县江洛镇、武都区3个产地的南五味子区分结果不明显;主成分分析法结合线性判别分析法对不同产地的南五味子区分能力优于主成分分析法,区分结果显著,在本实验中能够很好地区分甘肃省华亭县、徽县江洛镇、武都区3个产地的南五味子。结论:该研究利用南五味子的特殊气味运用电子鼻对不同产地的南五味子作了细致的区分,区分效果显著,对以后快速、客观、简便、绿色的鉴别不同产地的南五味子药材提供了新思路,新方法。 展开更多
关键词 电子鼻 南五味子 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda)
原文传递
基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究 被引量:20
8
作者 韩争胜 李映 张艳宁 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第7期131-133,138,共4页
线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方... 线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces、Fish-erfaces、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 人脸识别 EIGENFACES Fisherfaces 小样本问题
下载PDF
基于线性判别分析和分步机器学习的变压器故障诊断 被引量:24
9
作者 谢乐 衡熙丹 +2 位作者 刘洋 蒋启龙 刘东 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2266-2272,共7页
为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型.该模型选取16组油中溶解气体体积分数... 为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型.该模型选取16组油中溶解气体体积分数比值的多特征参数,运用线性判别分析对参数进行降维作为输入特征向量;运用概率神经网络对变压器故障做出初步诊断,区分出易混淆故障;使用基于灰狼群算法优化的支持向量机对易混淆故障做进一步的区分.最终实验诊断准确率为97.27%,诊断时间为4.87 s.与单一机器学习模型相比,所提出的模型不仅具有更高的准确率,还具有更高的效率.实例分析表明,本研究方法能有效弥补单一机器学习的缺陷,为故障样本有限情况下的电力变压器故障诊断提供参考. 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 机器学习 特征参数 线性判别分析(lda)
下载PDF
分块PCA鉴别特征抽取能力的分析研究 被引量:17
10
作者 陈伏兵 谢永华 +1 位作者 严云洋 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第3期155-159,共5页
基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),本文提出了分块 PCA 人脸识别方法。分块 PCA 从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用 PCA 方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是... 基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),本文提出了分块 PCA 人脸识别方法。分块 PCA 从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用 PCA 方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在 Yale 人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,分块 PCA 在识别性能上优于通常的 PCA 方法,也优于基于 Fisher 鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces 方法、F-S 方法、组合鉴别方法,识别率可以达到100%。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 主成分分析 特征抽取 分块主成分分析 人脸识别
下载PDF
基于脉象信号的亚健康状态的识别 被引量:18
11
作者 张爱华 杨凤霞 王润东 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2006年第6期82-84,共3页
提出了一种新的识别亚健康状态的方法.利用HK-2000C集成化数字脉搏传感器提取人体左关处桡动脉脉搏信号,然后计算脉搏功率谱,并在此基础上提取功率谱峰值及功率谱重心,并将它们对应的频率作为特征量,利用线性判别式分析(LDA)对所提特征... 提出了一种新的识别亚健康状态的方法.利用HK-2000C集成化数字脉搏传感器提取人体左关处桡动脉脉搏信号,然后计算脉搏功率谱,并在此基础上提取功率谱峰值及功率谱重心,并将它们对应的频率作为特征量,利用线性判别式分析(LDA)对所提特征进行分类.经对30例样本的识别检验,结果表明,用功率谱重心及重心频率作为特征量分类率达到80%,用功率谱峰值和峰值频率作为特征量,分类正确率达到了86.667%. 展开更多
关键词 亚健康 脉象 功率谱 线性判别式
下载PDF
基于仿生嗅觉的中药材鉴别的实现 被引量:20
12
作者 刘红秀 姬生国 +1 位作者 庄家俊 李卫东 《广东药学院学报》 CAS 2009年第4期356-359,F0003,共5页
目的运用便携式电子鼻PEN3提取中药材挥发的气味信息来建立气味指纹图谱,达到鉴别不同中药材的目的。方法采用主成分分析(PCA)法和线性判别分析(LDA)法识别八角、白豆蔻、川芎、丁香、荆芥、肉桂、砂仁等7种中药材。结果采用PCA和LDA两... 目的运用便携式电子鼻PEN3提取中药材挥发的气味信息来建立气味指纹图谱,达到鉴别不同中药材的目的。方法采用主成分分析(PCA)法和线性判别分析(LDA)法识别八角、白豆蔻、川芎、丁香、荆芥、肉桂、砂仁等7种中药材。结果采用PCA和LDA两种方法都能很好地区别以上7种中药材,识别率达到100%;PCA的分析图中每类样品主要呈带状分布、集中度不高,LDA分析中不同种类的中药材样品点的分布高度集中。结论采用仿生嗅觉系统PEN3能够很好地鉴别不同品种的中药材,具有一定的实际意义和应用价值。 展开更多
关键词 仿生嗅觉 主成分分析 线性判别分析 中药材
下载PDF
Monosaccharide analysis and fingerprinting identification of polysaccharides from Poria cocos and Polyporus umbellatus by HPLC combined with chemometrics methods 被引量:18
13
作者 Jie Liu Jing Zhou +3 位作者 Qian-qian Zhang Min-hang Zhu Mo-li Hua Yun-hui Xu 《Chinese Herbal Medicines》 CAS 2019年第4期406-411,共6页
Objective:Poria cocos and Polyporus umbellatus are similar medicinal fungi in traditional Chinese medicines.A method for fingerprint analysis of monosaccharide composition of polysaccharides by HPLC combined with chem... Objective:Poria cocos and Polyporus umbellatus are similar medicinal fungi in traditional Chinese medicines.A method for fingerprint analysis of monosaccharide composition of polysaccharides by HPLC combined with chemometrics methods has been developed for characterization and discrimination of them in this research.Methods:The polysaccharides were extracted by decocting in water,and then completely hydrolyzed with hydrochloride.Monosaccharides in the hydrolyzates were derivatized with 1-phenyl-3-methyl-5-pyrazolone(PMP)for HPLC analysis.More than 20 batches of P.cocos and P.umbellatus from different regions were analyzed.Results:The fingerprints of P.cocos showed five common characteristic peaks,which were identified by comparing with the reference substances.The five peaks corresponded to the derivatives of mannose,ribose,glucose,galactose,and fucose.At the same time,the fingerprints of P.umbellatus showed eight common characteristic peaks,of which seven were identified as the derivatives of mannose,ribose,rhamnose,glucose,galactose,xylose,and fucose.Moreover,the similarity of their fingerprints was respectively calculated by the Similarity Evaluation System for Chromatographic Fingerprint of TCM published by China Pharmacopoeia Committee(Version 2004 A).And the data were further processed by hierarchical cluster analysis(HCA)and principal component analysis(PCA).The similarity evaluation and HCA indicated that there were no significant difference in P.cocos or P.umbellatus samples from different geographical regions,but PCA was performed to characterize the difference in monosaccharide constituents between P.cocos and P.umbellatus,and linear discriminant analysis(LDA)showed the overall correct classification rate was 100%.Conclusion:The fingerprint analysis method of monosaccharide composition of water-soluble polysaccharides can distinguish P.cocos and P.umbellatus,and can be applied for the authentication or quality control for P.cocos and P.umbellatus. 展开更多
关键词 fingerprint hierarchical cluster analysis(HCA) linear discriminant analysis(lda) Polyporus umbellatus(Pers.)Fries POLYSACCHARIDES Poria cocos(Schw.)Wolf principal component analysis(PCA)
原文传递
电子鼻快速检测不同煮制时间的酱牛肉风味 被引量:19
14
作者 贡慧 史智佳 +2 位作者 杨震 田寒友 乔晓玲 《肉类研究》 2014年第11期34-37,共4页
利用电子鼻研究煮制过程中的酱牛肉挥发性风味变化,分析其动态变化规律。利用主成分分析法、传感器的载荷分析法和线性判别式分析法对不同煮制时间的酱牛肉进行归类分析。结果表明:不同煮制时间对酱牛肉的风味有较大影响,煮制4 h获得最... 利用电子鼻研究煮制过程中的酱牛肉挥发性风味变化,分析其动态变化规律。利用主成分分析法、传感器的载荷分析法和线性判别式分析法对不同煮制时间的酱牛肉进行归类分析。结果表明:不同煮制时间对酱牛肉的风味有较大影响,煮制4 h获得最具特色的酱牛肉风味。 展开更多
关键词 电子鼻 酱牛肉 主成分分析 线性别式分析
下载PDF
利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别 被引量:18
15
作者 邹小波 封韬 +3 位作者 郑开逸 石吉勇 黄晓玮 孙悦 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1445-1450,共6页
小麦是制作馒头的主要原料之一,小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同,进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法,对比感... 小麦是制作馒头的主要原料之一,小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同,进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法,对比感官评定,光谱分析可以识别样品中的分子结构等信息。基于此,尝试利用近红外和中红外光谱融合技术实现对不同产地和不同烘干程度的小麦同时鉴别。首先选取了两个不同产地的小麦,再利用微波干燥法对两个不同产地的小麦做烘干预处理,使烘干的小麦水含量为12%±0.5%,原麦水含量为18%±0.5%。分别标记为原麦A,烘干A,原麦B,烘干B,再将小麦研磨成粉末,过100目筛网筛选后,置于自封袋中备用。随后分别采集四种小麦样品的近红外和中红外光谱信息,在Matlab 7.10的环境下使用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNVT)对采集到的原始光谱数据进行预处理,利用主成分分析对预处理后的数据进行降维处理,再结合线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)和支持向量机(support vector machine, SVM)分别建立小麦近红外、中红外光谱数据识别模型。另外利用联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least square, SiPLS)筛选出利用标准正态变量变换(SNVT)预处理后的小麦近红外和中红外光谱数据特征光谱区间,将筛选出的近红外和中红外光谱数据特征光谱区间融合后再结合线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)建立小麦融合光谱信息的识别模型。然后比较同种光谱数据下利用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)建立的小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下近红外和中红外光谱数据建立小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下光谱数据融合和单一光谱数据建立小麦识别模型识别率。结果表明,同种光谱分析方法,利用SVM 展开更多
关键词 小麦 光谱分析技术 联合区间偏最小二乘法 线性判别分析 支持向量机
下载PDF
基于3D激光雷达的实时道路边界检测算法 被引量:17
16
作者 刘梓 唐振民 任明武 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期351-354,共4页
针对室外自然环境下无人自主地面智能车辆的道路检测问题,提出了一种基于3D激光雷达的道路边界检测算法.算法的原理是:根据道路区域与非路区域之间存在的高度跳变的特性,首先提取道路的可通行区域,然后把得到的障碍网格图利用线性鉴别分... 针对室外自然环境下无人自主地面智能车辆的道路检测问题,提出了一种基于3D激光雷达的道路边界检测算法.算法的原理是:根据道路区域与非路区域之间存在的高度跳变的特性,首先提取道路的可通行区域,然后把得到的障碍网格图利用线性鉴别分析(LDA)的分类的思想划分出最佳的左右非路区域,进而拟合得到道路的边界信息.试验结果表明,该边界检测算法可靠性强,能够准确完成道路边界检测任务,可以满足实时系统的要求. 展开更多
关键词 自主地面智能车辆 激光雷达 线性鉴别分析(lda) 边界检测 障碍检测
原文传递
基于局部保持投影的鉴别最大间距准则 被引量:17
17
作者 林克正 王慧鑫 +1 位作者 卜雪娜 林晟 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期178-185,共8页
提出一种基于流形学习的特征提取方法——鉴别最大间距准则.该方法采用线性投影,保留最优的局部和全局信息数据集.试图找到具有最好鉴别能力的原始信息,使类间离散度最大的同时类内离散尽可能的小.该方法在识别率上比其它方法都有较大提... 提出一种基于流形学习的特征提取方法——鉴别最大间距准则.该方法采用线性投影,保留最优的局部和全局信息数据集.试图找到具有最好鉴别能力的原始信息,使类间离散度最大的同时类内离散尽可能的小.该方法在识别率上比其它方法都有较大提高,通过在YALE和JAFFE人脸库上的实验验证该方法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 子空间 线性鉴别分析(lda) 局部保持投影(LPP)
原文传递
基于分块PCA的人脸识别方法 被引量:10
18
作者 陈伏兵 高秀梅 +1 位作者 张生亮 杨静宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第10期1943-1947,共5页
本文提出了一种称为M2PCA+FDA的新的人脸识别方法.新方法从模式的原始数字图像出发,先对样本图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取,从而得到能代替原始模式的低维的新模式,然后,对新模式施行“Fisher-faces”方法,... 本文提出了一种称为M2PCA+FDA的新的人脸识别方法.新方法从模式的原始数字图像出发,先对样本图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取,从而得到能代替原始模式的低维的新模式,然后,对新模式施行“Fisher-faces”方法,实现模式的分类.其特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类.在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCA+FDA方法进行了测试,实验的结果表明,本文提出的方法在识别性能上优于“Fisher-faces”方法和PCA方法. 展开更多
关键词 线性鉴别分析 主成分分析 特征抽取 分块PCA 人脸识别
下载PDF
基于线性判别分析与主成分分析的骨干网架生存性评估方法 被引量:16
19
作者 赵一婕 刘涤尘 +4 位作者 吴军 董飞飞 宋春丽 潘旭东 王浩磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期388-394,共7页
从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取... 从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取二级指标决策矩阵的线性判别分析判决准则函数的最大值,以其所对应的最大投影方向确定三级指标权重,再对二级指标矩阵进行主成分分析,根据累积方差贡献率来确定二级指标权重,最终实现骨干网架综合生存性评估。IEEE118节点算例的仿真结果验证了该评估方法的有效性和可信性。 展开更多
关键词 差异化规划 骨干网架 生存性 线性判别分析 主成分分析
下载PDF
电子鼻在沃柑贮藏时间识别中的应用 被引量:15
20
作者 黎新荣 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1827-1832,共6页
【目的】利用电子鼻技术对不同贮藏时间的沃柑进行检测分析,为快速判断沃柑的新鲜度及建立沃柑品质快速评价体系提供技术支持。【方法】利用PEN3电子鼻系统获取不同贮藏时间沃柑的气味特征值,通过载荷分析法分析传感器对沃柑芳香物的相... 【目的】利用电子鼻技术对不同贮藏时间的沃柑进行检测分析,为快速判断沃柑的新鲜度及建立沃柑品质快速评价体系提供技术支持。【方法】利用PEN3电子鼻系统获取不同贮藏时间沃柑的气味特征值,通过载荷分析法分析传感器对沃柑芳香物的相对重要作用,采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)对气味特征值进行分析并建立预测模型,并以样品果对预测模型进行验证。【结果】不同贮藏时间的沃柑会产生不同气味响应信号,经载荷分析发现传感器7(W1W)、9(W2W)、6(W1S)、2(W5S)和8(W2S)在沃柑贮藏期识别中影响最大;建立模型时选取90~92 s时的稳定响应值作为特征值;采用PCA无法对贮藏间隔5 d的沃柑进行区分,而应用LDA能很好地区分不同贮藏时间的沃柑,总贡献率85.12%。预测模型能对样品果进行贮藏时间的初步判别,平均准确率达98.23%。【结论】电子鼻结合LDA的无损检测方法能对不同贮藏时间的沃柑气味特征进行识别并区分,可应用于沃柑贮藏时间快速判断。 展开更多
关键词 电子鼻 沃柑 贮藏时间 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda)
下载PDF
上一页 1 2 12 下一页 到第
使用帮助 返回顶部