期刊文献+
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于全局-局部欧拉弹性判别投影的旋转机械故障诊断方法 被引量:1
1
作者 苏树智 张茂岩 +1 位作者 方贤进 朱彦敏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期65-74,共10页
故障诊断方法通常对异常值敏感,并且难以同时提取全局和局部判别信息,从而导致低维判别特征子集类间分离性不佳,针对该问题提出了一种基于全局-局部欧拉弹性判别投影(global-local euler elastic discriminant projection,GLEEDP)的旋... 故障诊断方法通常对异常值敏感,并且难以同时提取全局和局部判别信息,从而导致低维判别特征子集类间分离性不佳,针对该问题提出了一种基于全局-局部欧拉弹性判别投影(global-local euler elastic discriminant projection,GLEEDP)的旋转机械故障诊断方法。该方法通过余弦度量将高维故障特征映射到欧拉表示空间,扩大异类故障样本间的差异,然后在该空间中构建了基于全局、局部及类间散布三个目标函数的最优化模型,实现了在保持整体结构的基础上,进一步提高低维判别特征子集的局部类内聚集性和全局类间分离性。在轴承和齿轮箱两个机械故障数据集上的试验结果表明,所提方法可以有效发掘故障判别信息,具有优越的故障诊断性能。 展开更多
关键词 余弦度量 欧拉表示 维数约简 故障诊断
下载PDF
Robust Digital Audio Watermarking Scheme Using Blind Source Separation with Global Optimal Property 被引量:2
2
作者 戴华亮 何迪 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2010年第1期13-18,共6页
The paper proposes a robust digital audio watermarking scheme using blind source separation(BSS) based on the global optimization of independency metric(IM),which is formulated as a generalized eigenvalue(GE) problem.... The paper proposes a robust digital audio watermarking scheme using blind source separation(BSS) based on the global optimization of independency metric(IM),which is formulated as a generalized eigenvalue(GE) problem.Compared with traditional information-theoretical approaches used in digital audio watermarking,such as fast independent component analysis(FastICA),the proposed scheme has lower complexity without timeconsuming iteration steps used in FastICA.To make full use of the multiresolution characteristic of discrete wavelet transform(DWT) and the energy compression characteristic of discrete cosine transform(DCT),the watermark is embedded in the middle DWT-DCT coefficients and the independent component analysis(ICA) approach based on IM is used in the detecting scheme.Simulation results based on Stirmark for Audio v02 show that the proposed scheme has strong robustness as well as the imperceptibility and security. 展开更多
关键词 blind source separation (BSS) audio watermarking discrete wavelet transform (DWT) discrete cosine transform (DCT) independency metric (IM)
原文传递
基于图像数据挖掘的有向图模型检索方法 被引量:1
3
作者 龚晖 夏开建 金兆岩 《计算机测量与控制》 2018年第4期254-257,284,共5页
为充分挖掘图像数据信息,提出了一种有向图模型检索方法,结合距离测度初次检索和有向图距离二次检索提高图像检索性能;首先,采用传统的纹理、边缘和颜色特征以及特征之间的欧氏距离测度来进行初次检索,得到一个查询排序列表;在此基础上... 为充分挖掘图像数据信息,提出了一种有向图模型检索方法,结合距离测度初次检索和有向图距离二次检索提高图像检索性能;首先,采用传统的纹理、边缘和颜色特征以及特征之间的欧氏距离测度来进行初次检索,得到一个查询排序列表;在此基础上,结合距离测度与余弦测度设计图像之间的相关测度,在不同的相关测度阈值下构建图像数据集的有向图模型集合;最后,计算有向图距离,据此进行二次检索,降低误检现象;在COREL和ImageCLEF两个数据集上的图像检索实验结果表明,该方法的平均精确度和平均召回率指标高。 展开更多
关键词 图像检索 有向图模型 欧氏距离 图距离 余弦测度
下载PDF
基于大边距余弦相似度学习的细粒度人脸认证 被引量:1
4
作者 郭政伟 陈家炜 胡峻林 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2021年第3期253-258,共6页
针对细粒度人脸认证(fine-grained face verification,FGFV)中如何有效区分非常相似的人脸图像问题,提出了一种大边距余弦相似度学习(large margin cosine similarity learning,LMCSL)方法,以提高认证精度。实验中,正样本对由同一人的2... 针对细粒度人脸认证(fine-grained face verification,FGFV)中如何有效区分非常相似的人脸图像问题,提出了一种大边距余弦相似度学习(large margin cosine similarity learning,LMCSL)方法,以提高认证精度。实验中,正样本对由同一人的2幅人脸图像组成,不同于传统人脸认证,每个负样本对由双胞胎人脸图像组成,能呈现非常相似的面部外观。LMCSL方法通过在大边距框架条件下学习一个线性变换,使在投影子空间正样本对的余弦相似度大于较大的阈值,并使约束负样本对的余弦相似度小于较小的阈值,提高了正样本对的相似度,降低了负样本对的相似度,可有效区分双胞胎的人脸图像。在FGFV基准数据集上的实验结果表明,所提LMCSL方法对细粒度人脸认证问题有效、可行。 展开更多
关键词 人脸认证 细粒度人脸认证 余弦相似度 度量学习
下载PDF
基于余弦距离度量学习的伪K近邻文本分类算法 被引量:19
5
作者 彭凯 汪伟 杨煜普 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第6期2200-2203,2211,共5页
距离度量学习在分类领域有着广泛的应用,将其应用到文本分类时,由于一般采用的向量空间模型(VSM)中的TF*IDF算法在对文本向量表达时向量均是维度相同并且归一化的,这就导致传统距离度量学习过程中采用的欧式距离作为相似度判别标准在文... 距离度量学习在分类领域有着广泛的应用,将其应用到文本分类时,由于一般采用的向量空间模型(VSM)中的TF*IDF算法在对文本向量表达时向量均是维度相同并且归一化的,这就导致传统距离度量学习过程中采用的欧式距离作为相似度判别标准在文本分类领域往往无法取得预期的效果,在距离度量学习中的LMNN算法的启发下提出一种余弦距离度量学习算法,使其适应于文本分类领域,称之为CS-LMNN。考虑到文本分类领域中样本类偏斜情况比较普遍,提出采用一种伪K近邻分类算法与CS-LMNN结合实现文本分类,该算法首先利用CS-LMNN算法对训练数据进行距离度量学习,根据训练结果对测试数据使用伪K近邻分类算法进行分类,实验结果表明,该算法可以有效的提高分类精度。 展开更多
关键词 余弦 距离度量学习 伪K近邻 文本分类 向量空间模型
下载PDF
基于鲁棒的余弦-欧氏距离度量降维的图像检索方法 被引量:3
6
作者 黄晓冬 孙亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2292-2295,2315,共5页
为解决主成分分析(PCA)无法处理非线性数据集以及鲁棒性差的问题,提出一种鲁棒的余弦-欧氏距离度量的降维方法(RCEM)。该方法利用余弦度量(CM)能够处理离群点的特点来提取数据的局部几何特征,并利用欧氏距离能够很好地保持样本的方差信... 为解决主成分分析(PCA)无法处理非线性数据集以及鲁棒性差的问题,提出一种鲁棒的余弦-欧氏距离度量的降维方法(RCEM)。该方法利用余弦度量(CM)能够处理离群点的特点来提取数据的局部几何特征,并利用欧氏距离能够很好地保持样本的方差信息的特点来刻画数据集的全局分布,在保留数据局部信息的同时实现了局部和全局的统一,提高了局部降维算法的鲁棒性,同时避免了局部小样本问题。实验结果显示,与角度优化全局嵌入(AOGE)方法相比,在Corel-1000数据集下检索查准率提高了5.61%,相比不降维时检索时间减少了42%。结果表明,RCEM算法能在不降低图像检索精度的同时提高图像检索的效率,可以有效应用于基于内容的图像检索(CBIR)。 展开更多
关键词 主成分分析 余弦度量 欧氏距离 局部信息 基于内容的图像检索
下载PDF
基于梯度变换与最优似然法则的图像修复算法 被引量:2
7
作者 黄金国 周先春 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期125-133,共9页
为了解决当前图像修复算法在待修复图像纹理结构较为丰富时易产生模糊效应以及块效应的问题,提出了一种基于梯度变换与最优似然法则的图像修复算法.首先,利用像素点对应的邻域方向特征来构造置信度,用以形成优先权因子.通过优先权因子... 为了解决当前图像修复算法在待修复图像纹理结构较为丰富时易产生模糊效应以及块效应的问题,提出了一种基于梯度变换与最优似然法则的图像修复算法.首先,利用像素点对应的邻域方向特征来构造置信度,用以形成优先权因子.通过优先权因子对待修补块的优先级进行度量,从而确定最优修补块;然后,根据像素点的梯度变换,构造修补块尺寸选择模型,对修补块的尺寸进行自适应调整;最后,利用修补块与匹配块的内积关系、距离关系,分别构造余弦度量模型、相似度量模型,从而建立最优似然法则,从源区域中搜索最优匹配块,对待修复块进行填充修复.实验结果显示,与其他图像修复算法相比,本文算法具备更高的修复质量,能有效克服阶梯效应以及模糊效应. 展开更多
关键词 图像修复 优先权因子 梯度变换 余弦度量模型 相似度量模型 最优似然法则
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部