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基于步态的身份识别 被引量：158
1
作者 王亮 胡卫明 谭铁牛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期353-360,共8页
提出了一种简单有效的自动步态识别算法 .对于每个序列而言 ,一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓 ;然后 ,这些时变的 2D轮廓形状被转换为对应的 1D距离信号 ,同时通过特征空间变换来提取低维步态特征 ;基于时空相关或归一化... 提出了一种简单有效的自动步态识别算法 .对于每个序列而言 ,一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓 ;然后 ,这些时变的 2D轮廓形状被转换为对应的 1D距离信号 ,同时通过特征空间变换来提取低维步态特征 ;基于时空相关或归一化欧氏距离度量 ,标准的模式分类技术用于最终的识别 .实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能 ,而且拥有相对较低的计算代价 . 展开更多
关键词 身份识别 计算机视觉 图像序列 生物特征识别 主元分析 时空相关 自动步态识别算法 模式识别
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综述人脸识别中的子空间方法 被引量：117
2
作者 刘青山 卢汉清 马颂德 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期900-911,共12页
如何描述每个个体人脸的特征 ,使之区别于其他个体 ,是人脸识别研究中的关键问题之一 .近年来提出了大量的方法 ,其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用之后 ,子空间分析因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好的特点 ,受到... 如何描述每个个体人脸的特征 ,使之区别于其他个体 ,是人脸识别研究中的关键问题之一 .近年来提出了大量的方法 ,其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用之后 ,子空间分析因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好的特点 ,受到了广泛的关注 .文中结合近年来已发表的文献 ,按照线性和非线性的划分 ,对子空间分析在人脸识别中的应用作一回顾、比较和总结 。 展开更多
关键词 人脸识别 计算机视觉 模式识别 人脸图像 子空间方法 主元分析
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PCA过程监测方法的故障检测行为分析 被引量：55
3
作者 王海清 宋执环 王慧 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期297-301,共5页
通过分别导出T2 和SPE统计量均值与过程数据统计参数之间的关系 ,分析了影响主元分析 (PCA)检测行为的因素以及工况变化与故障在PCA下的不同被检测行为 ,利用双效蒸发过程的仿真监测验证了获得的结果 。
关键词 过程监测 主元分析 故障检测 PCA 多元统计监测 双效蒸发过程 统计量均值
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基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法 被引量：48
4
作者 张燕昆 杜平 刘重庆 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期884-886,共3页
基于支持向量机 ( SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势 ,提出了一种基于主元分析 ( PCA)与 SVM的人脸识别方法 .利用 PCA方法对人脸图像进行特征提取 ,再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别 .剑桥
关键词 人脸识别 支持向量机 主元分析 最近邻距离分类器 模式识别 特征提取
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自适应颜色迁移 被引量：51
5
作者 胡国飞 傅健 彭群生 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期1245-1249,共5页
该文提出一种基于统计学的自适应图像颜色迁移技术 ,把一幅图像的颜色迁移到另一幅图像中 .对于给定两幅图像 ,首先把计算机表示的RGB颜色空间转换为LMS空间 ,并通过线性变换把LMS基变换到一组正交基来消除空间内各个分量之间的强相关... 该文提出一种基于统计学的自适应图像颜色迁移技术 ,把一幅图像的颜色迁移到另一幅图像中 .对于给定两幅图像 ,首先把计算机表示的RGB颜色空间转换为LMS空间 ,并通过线性变换把LMS基变换到一组正交基来消除空间内各个分量之间的强相关性 ,从而把RGB颜色空间转换到一个正交空间 .然后利用统计学方法进行局部和整体相结合的自适应采样分析 ,提取一幅图像的颜色信息和另一幅图像的形状信息 ,合成一幅崭新的图像 ,实现颜色图像到形状图像的颜色迁移过程 .进一步 ,可以把这种迁移合成技术用来扩展现有的图像效果处理软件 . 展开更多
关键词 颜色迁移 颜色空间 图像处理 主元分析
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改进PCA及其在过程监测与故障诊断中的应用 被引量：41
6
作者 王海清 宋执环 李平 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期471-475,共5页
提出一种改进的主元分析 (PCA)方法 ,采用主元相关变量残差 (PVR)统计量代替通常的平方预测误差Q统计量 ,用于工业过程的监测与故障诊断。改进PCA避免了Q统计量的保守性 ,能够提供更详细的过程变化信息 ,从而有效识别正常工况改变与过... 提出一种改进的主元分析 (PCA)方法 ,采用主元相关变量残差 (PVR)统计量代替通常的平方预测误差Q统计量 ,用于工业过程的监测与故障诊断。改进PCA避免了Q统计量的保守性 ,能够提供更详细的过程变化信息 ,从而有效识别正常工况改变与过程故障引起的T2 图变化。通过对双效蒸发过程的仿真监测 ,与普通PCA方法进行了比较 。 展开更多
关键词 主元分析 统计过程监测 故障诊断 化工过程 主元相关变量残差统计量 双效蒸发器 仿真
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PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型 被引量：50
7
作者 唐勇波 桂卫华 +1 位作者 彭涛 欧阳伟 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期557-563,共7页
为了充分利用主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)特征提取的互补性,提高变压器故障分类正确率,提出了基于PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型。该模型中,首先,将油中溶解气体分析(DGA)测试样本投影到PCA空间中进行特征提取,采用... 为了充分利用主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)特征提取的互补性,提高变压器故障分类正确率,提出了基于PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型。该模型中,首先,将油中溶解气体分析(DGA)测试样本投影到PCA空间中进行特征提取,采用多核支持向量机(MKSVM)作为分类器进行预分类,采用核密度估计方法估计阈值将测试样本预分类为易识别或难识别样本;对难分类样本则再次投影到KICA空间,采用另一MKSVM作为分类器进行分类识别,实现PCA和KICA双空间特征提取算法;最后,根据故障特征,建立变压器故障诊断模型。实验结果表明,所提出的双空间算法对变压器故障的识别率达到88.61%,比单空间算法和IEC3比值法的识别率分别高10%和24%。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 特征提取 主元分析 核独立主元分析 多核支持向量机
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一种基于局部Gabor滤波器组及PCA+LDA的人脸表情识别方法 被引量：36
8
作者 邓洪波 金连文 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期322-329,共8页
针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取... 针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA+LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。 展开更多
关键词 局部Gabor滤波器组 特征提取 主元分析 线性判别分析 人脸表情识别
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基于主元分析与现场数据的过热汽温动态建模研究 被引量：34
9
作者 张小桃 倪维斗 +1 位作者 李政 郑松 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期131-135,共5页
为克服试验建模与机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温的动态模型进行了研究.通过对影响过热汽温的12个主要过程变量的运行数据进行主元分析,得到了2～3个主元,计算了各主元的贡献率、T2统计量以及在T2统计量较大时12个过程... 为克服试验建模与机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温的动态模型进行了研究.通过对影响过热汽温的12个主要过程变量的运行数据进行主元分析,得到了2～3个主元,计算了各主元的贡献率、T2统计量以及在T2统计量较大时12个过程变量对第1主元的贡献,确定出过热器喷水流量是引起过热汽温变化的主导因素.基于现场数据,证明了过热汽温控制系统满足闭环可辨识性条件;并且建立了过热器喷水流量扰动下过热汽温的动态数学模型.对所建立的模型进行了仿真验证,模型反映了过热汽温的实际运行状况. 展开更多
关键词 过热汽温控制系统 现场数据 过程变量 动态建模 动态数学模型 过热器 运行 主元分析 行数据 可辨识性
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基于熵权模糊物元和主元分析的变压器状态评价 被引量：45
10
作者 吴奕 朱海兵 +4 位作者 周志成 李晓健 熊浩 杨志超 崔玉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第17期1-7,共7页
针对变压器状态评价中各指标的不确定性、模糊性以及变压器在线监测状态量信息过多的问题,提出一种基于熵权模糊物元和主元分析的变压器状态评估新方法。引用信息熵反映数据本身的效用值来计算指标的权重系数,建立了基于熵权模糊物元模... 针对变压器状态评价中各指标的不确定性、模糊性以及变压器在线监测状态量信息过多的问题,提出一种基于熵权模糊物元和主元分析的变压器状态评估新方法。引用信息熵反映数据本身的效用值来计算指标的权重系数,建立了基于熵权模糊物元模型。并采用主元分析法提取了信息数据中的主成分,有效解决了权重分配困难和在线监测状态量过多的问题。最后结合实例分析,验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 变压器 熵权 模糊物元模型 主元分析 状态评估
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电磁继电器接触失效机理判别方法 被引量：41
11
作者 王淑娟 余琼 翟国富 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期38-44,共7页
传统判断电磁继电器接触失效的方法是仅监测接触压降是否超限,因未合理利用运行过程中特性参数的变化信息,不足以判别接触失效机理。本文通过监测继电器多个特性参数多方面获取接触失效信息,考虑到参数变化的随机性和冗余性,提出基于主... 传统判断电磁继电器接触失效的方法是仅监测接触压降是否超限,因未合理利用运行过程中特性参数的变化信息,不足以判别接触失效机理。本文通过监测继电器多个特性参数多方面获取接触失效信息,考虑到参数变化的随机性和冗余性,提出基于主元分析(PCA)和距离判别分析的电磁继电器接触失效机理判别方法。该方法首先对试验样品进行可靠性寿命试验并在线记录整个过程多个特性参数的变化规律。采用主元法对多特性参数构成的高维空间进行降维处理,从中提取主要特征,并按实际失效机理不同进行分类。最后,以已有样品的试验数据为训练样本,采用距离判别分析方法对新样品失效机理进行判别。该方法既避免了单参数判别信息不足,又减小了多参数之间的相互干扰对判别过程的不利影响。 展开更多
关键词 电磁继电器 主元分析 距离判别分析 接触失效机理
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基于小波变换的主元分析人脸图象识别 被引量：17
12
作者 高西奇 周洪祥 何振亚 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1996年第2期137-141,共5页
基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非... 基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非常困难，特别是要求机器在学习之后能... 展开更多
关键词 小波变换 主元分析 人脸 图象识别 模拟识别
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PCA在过程故障检测与诊断中的应用 被引量：18
13
作者 李尔国 俞金寿 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期572-576,共5页
讨论了基于主元分析 ( PCA)的过程故障检测与诊断的原理 ,运用 T2统计、Q统计方法 ,结合贡献图对一典型过程进行了仿真分析 ,结果表明 PCA方法可对简单传感器故障进行检测与诊断 ,并指出了该方法中的不足 ,提出了将
关键词 主元分析 故障检测 故障诊断 贡献图 PCA 过程动态模型 诊断方法
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基于统计模量分析间歇过程故障检测方法研究 被引量：41
14
作者 张成 李元 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2103-2110,共8页
针对间歇生产过程非线性、动态性、多阶段、采样不同步等特点,提出一种基于统计模量分析的故障检测方法。间歇过程统计模量反映原始数据特征,可以有效提取过程的非线性特征,保证了统计模量近似服从高斯分布,并使采样数据在不丢失信息的... 针对间歇生产过程非线性、动态性、多阶段、采样不同步等特点,提出一种基于统计模量分析的故障检测方法。间歇过程统计模量反映原始数据特征,可以有效提取过程的非线性特征,保证了统计模量近似服从高斯分布,并使采样数据在不丢失信息的前提下同步化处理。在统计模量训练集中应用主元分析(PCA)方法进行故障检测,可以满足T2和SPE控制限确定的假设要求,使故障检测的准确性与可靠性得到提高。通过在盘尼西林发酵间歇过程中的应用和与多向主元分析(MPCA)、核主元分析(KPCA)等方法对比,验证了此方法的有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 统计模量 主元分析 故障检测
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基于PCA和最小二乘支持向量机的软测量建模 被引量：33
15
作者 郑小霞 钱锋 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期739-741,共3页
软测量技术是解决工业过程中普遍存在的一类难以在线测量变量估计问题的有效方法,支持向量机是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法。提出了一种基于主元分析(PCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用主元分析对输入变量进行... 软测量技术是解决工业过程中普遍存在的一类难以在线测量变量估计问题的有效方法,支持向量机是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法。提出了一种基于主元分析(PCA)和最小二乘支持向量机的软测量建模方法,用主元分析对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化支持向量机结构,并通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择。将其用于4-CBA软测量建模的结果表明:该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为4-CBA软测量建模的在线实施提供了方便。 展开更多
关键词 支持向量机 主元分析 软测量 建模
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主元分析方法在火电厂锅炉过程故障检测中的应用 被引量：28
16
作者 黄孝彬 刘吉臻 牛玉广 《动力工程》 CSCD 北大核心 2004年第4期542-547,共6页
研究了将主元分析方法(PCA)应用到火电厂锅炉控制过程的故障检测的若干问题,提出了适合于此类过程的改进PCA建模方法和在线故障检测方法。对过程数据的处理、变量相关关系的发掘和主元检测模型的建立以及在线检测算法等方面进行了阐述... 研究了将主元分析方法(PCA)应用到火电厂锅炉控制过程的故障检测的若干问题,提出了适合于此类过程的改进PCA建模方法和在线故障检测方法。对过程数据的处理、变量相关关系的发掘和主元检测模型的建立以及在线检测算法等方面进行了阐述。最后,基于现场采集的长期历史数据,给出了在锅炉过程传感器故障检测中的应用实例,试验结果表明了所提出的方法的可行性。 展开更多
关键词 自动控制技术 锅炉过程 故障检测 主元分析 过程监控
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基于流形学习的局部保持PCA算法在故障检测中的应用 被引量：32
17
作者 王健 冯健 韩志艳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期683-687,共5页
提出一种新的基于流形学习的数据降维及特征提取方法:局部保持PCA算法(LPPCA).通过在PCA的优化目标中融入流形学习的思想,不仅使投影得到的低维空间和原始样本空间具有相似的全局结构,并且保持了相似的局部近邻结构,克服了传统PCA方法... 提出一种新的基于流形学习的数据降维及特征提取方法:局部保持PCA算法(LPPCA).通过在PCA的优化目标中融入流形学习的思想,不仅使投影得到的低维空间和原始样本空间具有相似的全局结构,并且保持了相似的局部近邻结构,克服了传统PCA方法只关注全局结构特征而忽略局部流形特征的缺陷,同时给出了LPPCA在故障检测中的应用方法.S-Curve和Swiss-roll曲面数值仿真和TE过程仿真验证了算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 主元分析 局部保持 故障检测 流形学习
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主元分析方法的故障可检测性研究 被引量：12
18
作者 王海清 宋执环 李平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期232-235,240,共5页
主元分析 (PCA)是一种有效的多元统计过程监测方法。PCA监测方法不依赖于过程的精确数学模型 ,这使得其难以对故障的可检测性问题进行系统的研究。基于故障子空间的描述方式 ,本文在主元子空间和残差子空间中分别讨论了 PCA故障可检测... 主元分析 (PCA)是一种有效的多元统计过程监测方法。PCA监测方法不依赖于过程的精确数学模型 ,这使得其难以对故障的可检测性问题进行系统的研究。基于故障子空间的描述方式 ,本文在主元子空间和残差子空间中分别讨论了 PCA故障可检测性的充分和必要条件 ,并提出了临界故障幅值的概念。通过对双效蒸发过程的仿真故障检测 ,表明所获得的结果能较好地刻画 PCA的故障检测行为。 展开更多
关键词 主元分析 可检测性 故障临界幅值 自动控制 故障控制 多元统计过程监测
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故障诊断中基于神经网络的特征提取方法研究 被引量：28
19
作者 袁海英 陈光 谢永乐 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期90-94,共5页
在电路状态检测与故障诊断过程中,恰当地选择特征参数是诊断成败的关键。本文研究了基于神经网络的特征评价和特征提取方法,利用神经网络的训练结果对特征参数进行合理的评价。由于神经网络满足高分辨率信息压缩所需的非线性映射条件,... 在电路状态检测与故障诊断过程中,恰当地选择特征参数是诊断成败的关键。本文研究了基于神经网络的特征评价和特征提取方法,利用神经网络的训练结果对特征参数进行合理的评价。由于神经网络满足高分辨率信息压缩所需的非线性映射条件,通过特征提取将电路故障模式识别中复杂的分类问题转移到特征处理阶段,利用神经网络有效地实现了特征参数的提取。诊断实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 主元分析 特征提取
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基于互信息的分散式动态PCA故障检测方法 被引量：32
20
作者 童楚东 蓝艇 史旭华 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期4317-4323,共7页
对现代大型复杂动态过程来讲,不同测量变量会存在不同的序列相关性,而且变量间的相互影响会体现在不同的采样时刻上。为此,结合利用分散式建模的优势,提出一种基于互信息的分散式动态过程故障检测方法。该方法在对每个测量变量都引入多... 对现代大型复杂动态过程来讲,不同测量变量会存在不同的序列相关性,而且变量间的相互影响会体现在不同的采样时刻上。为此,结合利用分散式建模的优势,提出一种基于互信息的分散式动态过程故障检测方法。该方法在对每个测量变量都引入多个延时测量值后,利用互信息为每个变量区分出与其相关的测量值,并建立起相应的变量子块。这种变量分块方式使每个变量子块都能充分地获取与之相对应的自相关性与交叉相关性信息,较好地处理了数据的动态性问题。然后,利用主元分析(PCA)算法对每一变量子块进行统计建模从而建立起适于大规模动态过程的多模块化的故障检测模型。最后,通过实例验证该方法用于动态过程监测的可行性和有效性。 展开更多
关键词 主元分析 过程系统 互信息 故障检测 统计过程监测
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