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题名人脸识别中基于核的子空间鉴别分析
被引量：7
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作者
陈伏兵
韦相和
陈秀宏
杨静宇
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机构
淮阴师范学院
南京理工大学计算机科学系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2006年第9期1242-1248,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(60472060
60473039
+1 种基金
60503026)
江苏省自然科学基金指导项目(05KJD520036)
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文摘
尽管基于F isher准则的线性鉴别分析被公认为特征抽取的有效方法之一,并被成功地用于人脸识别,但是由于光照变化、人脸表情和姿势变化,实际上的人脸图像分布是十分复杂的,因此,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。为了能利用非线性鉴别特征进行人脸识别,提出了一种基于核的子空间鉴别分析方法。该方法首先利用核函数技术将原始样本隐式地映射到高维(甚至无穷维)特征空间;然后在高维特征空间里,利用再生核理论来建立基于广义F isher准则的两个等价模型;最后利用正交补空间方法求得最优鉴别矢量来进行人脸识别。在ORL和NUST603两个人脸数据库上,对该方法进行了鉴别性能实验,得到了识别率分别为94%和99.58%的实验结果,这表明该方法与核组合方法的识别结果相当,且明显优于KPCA和Kernel fisherfaces方法的识别结果。
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关键词
FISHER线性鉴别分析
核函数
正交补空间
人脸识别
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Keywords
Fisher linear discriminant analysis, kernel function, orthogonal complementary space, human face recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名结合正交补空间反向学习策略的自然计算方法
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作者
黄亮
张军
季伟东
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机构
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第3期544-552,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(31971015)资助
2021年度黑龙江省自然科学基金项目(JJ2021LH0990)资助
+1 种基金
哈尔滨市科技局科技创新人才研究专项项目(2017RAQXJ050)资助
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院科研项目(JKYKYY202001)资助。
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文摘
反向学习策略可以提高自然计算方法性能,然而现有策略生成的反向解多样性不足,为此提出一种反向学习策略,算法根据群体最优个体计算其正交补空间的反向解,增加种群多样性以提高找到全局最优解的概率.将所提策略应用到标准粒子群与标准遗传算法并在基准测试函数上进行验证,实验结果表明策略能提高算法在多数测试函数上的性能.最后,将策略与重心反向学习结合应用于随机拓扑粒子群算法,CEC13函数集作为测试函数,与四种经典或性能优异的反向学习粒子群算法进行对比,实验结果验证了策略的有效性.
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关键词
正交补空间
反向学习
多样性
粒子群算法
自然计算
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Keywords
orthogonal complementary space
opposition-based learning
diversity
particle swarm optimization
natural computing
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名三维映射在不动点附近的正规形
被引量：4
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作者
何兰
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机构
重庆师范大学数学科学学院
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出处
《内江师范学院学报》
2018年第12期55-59,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(11671061)
重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0418)
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文摘
对于2维非双曲微分同胚,在幂一情形下运用经典理论可以得到其最简的正规形,而在3维空间中非双曲微分同胚的正规形还不足够简化.为此,在幂一情形下运用线性算子的核空间与补空间等理论,推出3维非双曲微分同胚的更简正规形.
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关键词
非双曲微分同胚
正规形
内积
正交补空间
伴随算子
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Keywords
non-hyperbolic diffeomorphism
normal form
inner product
orthogonal complementary space
adjoint operator
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分类号
O193
[理学—数学]
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