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基于核化图嵌入的最佳鉴别分析与人脸识别 被引量:27
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作者 卢桂馥 林忠 金忠 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1561-1570,共10页
将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE... 将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kernel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph embedding,简称LGE)框架内的线性降维算法,并且基于所给出的理论框架提出了一种综合利用零空间和非零空间鉴别信息的组合方法.任何一种可以用核化图嵌入框架描述的核算法,都可以有相应的组合方法.在ORL,Yale,FERET和PIE人脸数据库上验证了所提出的理论和方法的有效性. 展开更多
关键词 核化图嵌入 最优鉴别矢量 核主成分分析 特征抽取 人脸识别
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基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法 被引量:11
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作者 曹苏群 王士同 +2 位作者 陈晓峰 谢振平 邓赵红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期2162-2165,共4页
该文针对线性可分数据提出一种鲁棒的基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法FFC-SFCA。FFC-SFCA通过模糊化散布矩阵,将模糊理论引入Fisher判别方法,通过对模糊Fisher准则函数迭代优化实现聚类。FFC-SFCA的优势在于具有很好的鲁棒性且可以... 该文针对线性可分数据提出一种鲁棒的基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法FFC-SFCA。FFC-SFCA通过模糊化散布矩阵,将模糊理论引入Fisher判别方法,通过对模糊Fisher准则函数迭代优化实现聚类。FFC-SFCA的优势在于具有很好的鲁棒性且可以获得可分性好的聚类结果,同时,可以求得最优鉴别矢量和分类阈值。实验证实了FFC-SFCA的有效性以及对两个常规聚类算法的优越性。 展开更多
关键词 FISHER准则 半模糊聚类 最优鉴别矢量
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一种最优的核Fisher鉴别分析与人脸识别 被引量:13
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作者 高秀梅 杨静宇 杨健 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2004年第12期2864-2868,共5页
基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,... 基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性。 展开更多
关键词 核FISHER鉴别分析 最优鉴别矢量 特征抽取 人脸识别
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快速Foley-Sammon鉴别变换及脸象鉴别 被引量:6
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作者 杨健 涂庆华 杨静宇 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2002年第1期1-5,共5页
为了解决小样本情况下 ,类内散布矩阵不可逆时 ,Foley- Sam mon最优鉴别矢量集的求解问题 ,给出了一种快速近似算法 .首先从理论上说明了当类内散布矩阵不可逆时 ,将在原始特征空间内求解最佳鉴别矢量集的问题映射到等于或小于 c- 1(c... 为了解决小样本情况下 ,类内散布矩阵不可逆时 ,Foley- Sam mon最优鉴别矢量集的求解问题 ,给出了一种快速近似算法 .首先从理论上说明了当类内散布矩阵不可逆时 ,将在原始特征空间内求解最佳鉴别矢量集的问题映射到等于或小于 c- 1(c为样本类别数 )维的欧氏空间内进行是可行的 .由于样本类别数远远小于原始特征空间的维数 ,故该算法不仅大大减少了特征抽取的时间 ,也提高了分类识别的速度 .在 ORL 标准人脸库上的试验结果表明 ,该算法不仅在识别率和识别时间上优于传统的扰动法和补空间法 ,而且比经典的特征脸方法和 展开更多
关键词 最优鉴别矢量 特征抽取 脸象鉴别 FOLEY-SAMMON 人脸识别 图象识别 求解 近似算法
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改进的核直接Fisher描述分析与人脸识别 被引量:8
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作者 厉小润 赵光宙 赵辽英 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期583-589,共7页
针对奇异情况下核Fisher鉴别分析中非线性最优鉴别矢量集的求解问题,提出了改进的核直接描述分析(IKDDA).根据再生核理论,定义核类内散度矩阵和核类间散度矩阵,将高维特征空间中的Fisher鉴别准则函数转化为核Fisher鉴别准则函数.基于同... 针对奇异情况下核Fisher鉴别分析中非线性最优鉴别矢量集的求解问题,提出了改进的核直接描述分析(IKDDA).根据再生核理论,定义核类内散度矩阵和核类间散度矩阵,将高维特征空间中的Fisher鉴别准则函数转化为核Fisher鉴别准则函数.基于同构映射原理和奇异值分解定理,在一个更小的空间内将核Fisher鉴别准则函数的极大值问题转化为其倒数的极小值问题,使最终的解不需要分开考虑核类内散度矩阵的零空间和非零空间.在ORL和UMIST人脸库上的实验结果表明,IKDDA方法与其他方法相比,具有较低的误识率和较快的运行速度. 展开更多
关键词 核直接Fisher描述分析 最优鉴别矢量 特征提取 人脸识别
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基于扰动分析的不相关鉴别矢量集优化方法
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作者 王卫东 郑宇杰 杨静宇 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期312-317,共6页
在不相关图像投影分析的基础上,重点分析特征值及特征向量的扰动特性,指出病态特征值所对应的特征向量会受到较大扰动.因此,若以该特征向量作为投影轴进行投影,则所得到的特征矢量不能提供有效的鉴别信息.由此,提出不相关鉴别矢量集的... 在不相关图像投影分析的基础上,重点分析特征值及特征向量的扰动特性,指出病态特征值所对应的特征向量会受到较大扰动.因此,若以该特征向量作为投影轴进行投影,则所得到的特征矢量不能提供有效的鉴别信息.由此,提出不相关鉴别矢量集的优化方法.在 ORL 人脸库上的实验结果表明.利用该优化方法可简化投影矩阵,从而提高特征提取的效率并使识别率的稳定性得到改善.同时,本文提出的基于扰动分析的优化方法同样适用于对其它线性鉴别矢量集进行优化. 展开更多
关键词 扰动分析 优化方法 图像投影鉴别分析 最优鉴别矢量 特征提取 人脸识别
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一种改进的统计不相关最佳鉴别向量集
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作者 蒋亚军 曾青松 何书前 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第6期82-85,共4页
扩展了Fisher鉴别分析算法,提出一种改进的统计不相关的鉴别算法:首先应用PCA算法将原始特征空间映射到一个线性子空间,然后在子空间中构造最优鉴别矢量集。对人脸数据库测试的结果表明:改进的算法具有较强的特征鉴别能力。
关键词 模式识别 特征提取 最优鉴别矢量 统计不相关
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基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别
8
作者 赵峰 张军英 刘敬 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期5506-5510,5515,共6页
基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征。通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征。同... 基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征。通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征。同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度。基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 高分辨距离像 最优鉴别矢量 核FISHER判别分析 核函数
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一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法 被引量:2
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作者 李国栋 李勇智 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2008年第5期441-444,共4页
针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提... 针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法. 展开更多
关键词 核最大间距准则 最优鉴别矢量 特征提取 统计不相关性 人脸识别
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