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一种新的求解无相关鉴别矢量集方法 被引量:10
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作者 陈绵书 陈贺新 刘伟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期913-917,共5页
无相关鉴别矢量集方法是解决模式识别问题的有效方法 .通常情况下 ,无相关鉴别矢量集是通过递归方式获得的 ,计算时间较长 .该文提出了一种求解无相关鉴别矢量集的非递归方法 .首先根据总体散布矩阵构造无相关投影空间 .对于无相关投影... 无相关鉴别矢量集方法是解决模式识别问题的有效方法 .通常情况下 ,无相关鉴别矢量集是通过递归方式获得的 ,计算时间较长 .该文提出了一种求解无相关鉴别矢量集的非递归方法 .首先根据总体散布矩阵构造无相关投影空间 .对于无相关投影空间中的任何正交矢量集 ,其在原空间中的特征统计无关 .然后在无相关投影空间求解基于Fisher线性判别准则的正交矢量集 ,从而得到原空间的无相关鉴别矢量集 .理论分析和实验结果表明 :该文方法和Jin等的方法所求解的无相关鉴别矢量集是一致的 .而应用本文方法求解无相关鉴别矢量集计算时间较短 ,在类别数为C的情况下 ,二者的时间比为 (C - 1)∶2 . 展开更多
关键词 总体散布矩阵 无相关空间 无相关鉴别矢量集
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基于仿生学的不相关局部保持鉴别分析 被引量:4
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作者 宁欣 李卫军 +1 位作者 李浩光 刘文杰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2623-2629,共7页
由于形象思维方式是人类的一种本质思维方式,人类通过各种感官来认知事物的规律性,进而提取出具有代表性的特征,因此通过形象思维的方法来提取事物的本质特征符合人类认知事物的规律.针对人脸识别中特征提取问题,该算法以形象认知规律... 由于形象思维方式是人类的一种本质思维方式,人类通过各种感官来认知事物的规律性,进而提取出具有代表性的特征,因此通过形象思维的方法来提取事物的本质特征符合人类认知事物的规律.针对人脸识别中特征提取问题,该算法以形象认知规律与无监督判别投影为理论基础,提出了一种仿生不相关空间局部保持鉴别分析(biomimetic uncorrelated locality preserving discriminant analysis,BULPDA)算法.算法首先根据人类形象认知的特性构建了一种新的相似系数表示方法;然后结合不相关空间概念,确保矢量空间具有不相关性;最后给出了基于奇异值分解的矢量空间求解方法,形成了一种特征提取新思路.在标准数据库上的实验结果表明,新算法优于传统的特征提取方法和其他改进的局部保持投影方法. 展开更多
关键词 无监督判别投影 形象认知 不相关空间 特征提取 奇异值分解
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An Improved Double r-iteration IOD Method for GEO UCTs Based on SBSS System 被引量:2
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作者 TANG Yi ZHONG Wenan +1 位作者 LI Shuang SHOU Junming 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期867-871,共5页
The purpose of initial orbit determination,especially in the case of angles-only data for observation,is to obtain an initial estimate that is close enough to the true orbit to enable subsequent precision orbit determ... The purpose of initial orbit determination,especially in the case of angles-only data for observation,is to obtain an initial estimate that is close enough to the true orbit to enable subsequent precision orbit determination processing to be successful.However,the classical angles-only initial orbit determination methods cannot deal with the observation data whose Earth-central angle is larger than 360°.In this paper,an improved double r-iteration initial orbit determination method to deal with the above case is presented to monitor geosynchronous Earth orbit objects for a spacebased surveillance system.Simulation results indicate that the improved double r-iteration method is feasible,and the accuracy of the obtained initial orbit meets the requirements of re-acquiring the object. 展开更多
关键词 DOUBLE r-iteration Initial ORBITAL determination Geosynchronous object uncorrelated TARGETS space-BASED space surveillance
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一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法 被引量:1
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作者 林宇生 王建国 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第12期157-160,共4页
本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有... 本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有统计不相关性。另外,本文还揭示了最大散度差鉴别准则与Fisher准则的内在关系。在ORL与NUST603人脸库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别性能上优于原MSDC特征抽取方法与传统的PCA方法。 展开更多
关键词 最大散度差准则 统计不相关投影空间 最佳鉴别矢量 统计不相关 特征抽取 人脸识别
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Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用 被引量:2
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作者 杨军 刘妍丽 +1 位作者 冯朝胜 冯林 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期598-603,共6页
不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆.针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法.该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极... 不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆.针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法.该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极小准则求解鉴别矢量集,并讨论在该子空间中进行求解的合理性.针对高维情况下类间散度矩阵值空间的计算效率问题,提出首先利用PCA算法将数据降维,然后在低维空间中求解值空间的策略并讨论其合理性.在ORL人脸数据库上的实验验证该方法的有效性,其识别率高于传统的Fisher脸方法和不相关空间算法. 展开更多
关键词 Fisher极小准则 不相关鉴别矢量集 不相关空间算法 小样本问题
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一种改进的不相关空间算法及其在人脸识别中的应用 被引量:2
6
作者 林玉娥 顾国昌 刘海波 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期615-620,共6页
不相关空间算法是一种基于 Fisher 准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但应用在人脸识别中将遇到小样本问题.本文提出一种改进的不相关空间算法,较有效地解决这一问题.其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散... 不相关空间算法是一种基于 Fisher 准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但应用在人脸识别中将遇到小样本问题.本文提出一种改进的不相关空间算法,较有效地解决这一问题.其思想是将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散布矩阵奇异,并在理论上证明,在这个子空间中求解不相关鉴别矢量集等价于在原空间中求解不相关鉴别矢量集.另外根据散布矩阵的对称性,引入一种计算方法,进一步提高求解不相关鉴别矢量集的速度.最后,在人脸库上的实验结果验证该算法的有效性. 展开更多
关键词 不相关空间算法 不相关鉴别矢量集 小样本问题 总体散布矩阵
原文传递
核不相关空间算法及其在人脸识别中的应用
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作者 林玉娥 顾国昌 +1 位作者 刘海波 沈晶 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1812-1815,共4页
不相关空间算法是求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法。该文提出一种核不相关空间算法,该方法的关键是高维特征空间中不相关空间的计算,对此提出一种简单的... 不相关空间算法是求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法。该文提出一种核不相关空间算法,该方法的关键是高维特征空间中不相关空间的计算,对此提出一种简单的计算方法,即根据eigenface中将高阶矩阵计算转化成低阶矩阵计算的思想,将高维特征空间中不相关空间的计算仍归结为标准的特征值分解问题。所提出的算法能够有效地解决小样本问题。在ORL人脸库上的实验结果验证了所提出的算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 不相关空间算法 小样本问题 核不相关空间算法
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