首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
孟继成  夏雷 《光电工程》2007,34(10):83-87,144
本文提出一种符合高维几何空间理论的矩阵体积度量分类准则用于人脸识别.基于二维PCA的人脸识别方法主要研究的是特征提取部分,对后继的分类识别研究不多.基于二维PCA的人脸识别方法中典型的分类准则是比较特征向量的欧氏距离,而新方法比较的是矩阵的体积.在ORL和AR人脸库上的实验表明,所提出的矩阵体积度量较传统距离度量分类准则更有效.  相似文献   

2.
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率,提出了一种基于流形学习的离群点检测算法.局部线性嵌入(locally linear embedding,LEE)算法是流形学习中有效的非线性降维方法,它的优势在于只定义唯一的参数,即邻域数.根据LLE算法的思想寻找样本数据的内在嵌入分布,并通过邻域数选取和降维后数据点之间的距离调整,提高了数据集中离群点发现效率,同时利用离群点权值判别式进行权值数据判定,根据权值的大小标识出数据集中的离群点,仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点.与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,该算法为离群点检测问题的机器学习提供了一条新的途径.  相似文献   

3.
研究了使用三维人脸模型进行不同姿势下的人脸识别问题,提出了一种三维建模二维识别的人脸识别算法,首先使用该方法将三维模型向不同方向投影,进而将不同姿势的二维图像与不同方向的投影结果相匹配,进行人脸识别。研究了使用Minolta Vivid 910进行数据获取,创建三维模型的方法和过程。实验结果表明,在进行不同姿势的人脸识别时,该方法的识别速度快于三维可变形模型方法,识别率远优于使用二维正面图像作为模板的人脸识别方法。  相似文献   

4.
针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中.该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一定约束条件下的优化问题来获取低维鉴别流形特征,实现在低维空间中同一类人脸数据聚集,不同类别间的人脸数据间尽可能发散,从而可以更好的应用于分类.在AT&T和Yale人脸图像数据库上的实验结果表明该方法能有效的提高人脸识别的性能.  相似文献   

5.
体积约束的非局部扩散问题在复合材料的断裂、多晶体的断裂、纳米纤维网络、裂缝的不稳定、图像处理等领域有重要应用,现存的数值方法精度不高。因此,设计一种高阶的有限元方法来求解二维体积约束的非局部扩散问题是十分必要的,但需克服维数增加带来的自由度骤增的困难。为此,采用了一种新技巧计算线性元的刚度矩阵,该数值方法的刚度矩阵是从一个新的矩阵$B$中提取的,该矩阵易于计算,并给出了单元的编码原理和数值计算节点的编码表达式,并通过数值算例验证了该方法对二维体积约束的非局部扩散问题具有几乎最优收敛阶。值得一提的是,求解二维体积约束的非局部扩散问题并不是平凡的。  相似文献   

6.
数据驱动随机子空间法作为一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构振动响应中获取模态参数。其中,Hankel矩阵维数的选择直接影响到数据驱动随机子空间法消噪能力。本文理论上分析了噪声与数据驱动随机子空间法Hankel矩阵维数之间的关系,并基于归一化奇异值(SVD)、稳定图以及有限元模态识别结果(FE),提出了一种评估数据驱动随机子空间法矩阵维数选择优劣的方法,并通过数值算例和导管架平台振动台试验系统地验证了该方法的有效性,结果表明:非方阵的Hankel矩阵使数据驱动随机子空间法具备更强的消噪能力和更高的模态识别精度。  相似文献   

7.
基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
赵明华  李鹏  刘直芳 《光电工程》2008,35(9):127-132
指出了线性鉴别分析及其几种改进方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,提出了一种基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别方法.首先将样本投影到总体散布矩阵的非零空间中进行分析;进而将类内散布矩阵分成零空间和非零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取,最后将得到的两种鉴别特征融合,从而使用最近邻法进行分类.实验结果表明,在进行小样本的人脸识别时,该方法的识别效果优于其他线性方法.  相似文献   

8.
对基因表达数据进行分类时,超限学习机(ELM)算法具有学习效率高、泛化能力强、分类精度高的优点.为了解决超限学习机算法受输入权值矩阵和隐含层偏差随机初始化的影响,本文利用自适应遗传算法(AGA)具有良好的全局搜索效果对超限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,提出了基于自适应遗传算法优化超限学习机(AGA-ELM)的分类算法.通过实验表明,该算法与已有的ELM、GA-ELM以及SVM算法相比,分类精度更高,可用于基因数据分类.  相似文献   

9.
核极限学习机(KELM)可使低维空间中线性不可分的数据变得线性可分,增加了ELM算法的鲁棒性,但KELM算法的输入权值参数采用随机初始化,容易导致算法不稳定.为此,本研究提出用粒子群优化算法对KELM中的权值初始参数进行优化、设定,以得到优化的分类器PSO-KELM.由于该算法输出权值求解采用传统的矩阵求逆运算,导致计算复杂,因此再对KELM的输出权值采用Cholesky分解进行优化.经一些标准基因数据集的实验表明,提出的PSO-KELM算法与已有的ELM、KELM、PSO-ELM相比分类精度更高,适用于基因表达数据分类.  相似文献   

10.
基于局部保持投影发展出的一系列特征提取算法,在应用于人脸识别等高维小样本问题时,均需先采用PCA算法对高维样本降维后才能应用,故此以无监督鉴别分析算法为理论基础,提出了一种直接无监督正交局部保持算法。该算法利用拉普拉斯矩阵的性质进行相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中提取投影矩阵,因而无需先采用PCA降维处理,且解决了无监督鉴别分析算法的小样本问题。为了进一步提高算法的识别性能,给出了基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库和掌纹库上的实验结果表明了所提算法的有效性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号