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1.  基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别  被引次数:14
   孙权森  曾生根  杨茂龙  王平安  夏德深《计算机研究与发展》,2005年第42卷第4期
   利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果.    

2.  基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法  
   杨宏晖  伊淑珍《西北工业大学学报》,2019年第1期
   针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融合,并利用多核稀疏保持投影算法,对提取的多域特征样本的稀疏重构性加以约束,增强了特征的判别能力。利用实测舰船辐射噪声数据验证基于核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法的有效性,与多特征集典型相关分析方法和核稀疏保持投影典型相关分析方法进行了对比,实验研究表明,提出的方法可以有效去除冗余和噪声特征,实现多域水下目标特征的融合,提高水下目标的识别正确率。    

3.  核典型相关分析特征融合方法及应用  
   许洁  梁久祯  吴秦  李敏《计算机科学》,2016年第43卷第1期
   构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。    

4.  智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别  
   吴迪  曹洁《吉林大学学报(工学版)》,2013年第43卷第2期
   针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。    

5.  典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别  
   韩越祥《计算机工程与应用》,2014年第5期
   为了提高人脸的识别率,提出一种典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别算法(SUB-CCA)。通过划分子模式方式避免人脸识别存在小样本、非线性问题,并提取局部特征,采用主成分分析提取人脸图像的全局特征,并采用相关分析算法对全局、局总特征进行融合,消除特征间冗余信息,降低特征维数,采用投票法得到人脸识别结果,并采用3个人脸数据集对算法性能进行测试。仿真结果表明,相对于参比算法,SUB-CCA提高了人脸识别的识别精度。    

6.  融合典型相关与最大散度差的特征抽取方法  
   彭倩倩  陈才扣  刘永俊《计算机工程与应用》,2008年第44卷第1期
   提出了一种融合典型相关分析与最大散度差鉴别分析的特征抽取新方法。该方法首先利用典型相关分析方法实现了特征信息的融合,有效地消除了特征之间的信息冗余。然后,通过采用最大散度差鉴别分析方法将训练样本中的类别信息加以充分的利用,从而有效的提高了人脸识别的正确率。最后,在ORL标准人脸库上和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。    

7.  基于模糊函数特征优化的雷达辐射源个体识别  
   王磊  姬红兵  史亚《红外与毫米波学报》,2011年第30卷第1期
   对雷达辐射源信号进行模糊函数建模是一种有效的特征提取途径,通过对无意调制的雷达辐射源信号的模糊函数分析,提出了基于模糊函数子空间特征优化的个体识别方法,首先抽取模糊函数的"近零"频偏切片作为辐射源信号的主要特征,继而设计了切片串联策略构建了互补的特征子集对,从而分别利用典型相关分析和鉴别典型相关分析实现了切片特征的融合,理论分析和对实测数据的实验结果表明,所提算法不仅克服了现有的全平面核点排序法的计算问题,而且有效地融合了模糊函数各近零切片上的互补信息,在显著提高辐射源个体识别性能的同时,进一步消除了模糊函数特征的冗余性.    

8.  一种KCCA融合局部特征和全局特征的目标识别算法  
   赵炯  樊养余《测控技术》,2010年第29卷第11期
   提出一种新的KCCA特征融合算法。首先分别提取目标图像的局部特征SIFT和全局Pseudo-Zernike矩特征,并利用K-means算法对局部特征进行预处理;然后利用KCCA将两种特征提取相关特征进行融合,最后将融合特征送入SVM分类器。对遥感飞机图像库做了分类识别的仿真实验。相比于单一特征和CCA特征融合的识别策略,KCCA识别率得到明显提高,理论分析和实验结果证实了该算法具有良好的准确性与可靠性,能够有效提高图像分类识别系统的准确度。    

9.  典型相关分析的理论及其在特征融合中的应用  被引次数:21
   孙权森  曾生根  王平安  夏德深《计算机学报》,2005年第28卷第9期
   利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,探讨了将典型分析用于模式识别的理论构架,给出了其合理的描述.即先抽取同一模式的两组特征矢量,建立描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数,然后依此准则求取两组典型投影矢量集,通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征并用于分类.其次,解决了当两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异时,典型投影矢量集的求解问题,使之适合于高维小样本的情形,推广了典型相关分析的适用范围.最后,从理论上进一步剖析了该方法之所以能有效地用于识别的内在本质.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提出了新的思路.在肯考迪亚大学CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库和FERET人脸图像数据库上的实验结果证实了该方法的有效性和稳定性,而且识别结果优于已有的特征融合方法及基于单一特征进行识别的方法.    

10.  特征差异驱动的红外偏振与光强图像融合  
   《Planning》,2014年第1期
   针对原有红外偏振融合算法中单一差异特征对不确定和随机变化的图像特征信息不能有效描述而产生不利于融合的问题,本文在分析源图像差异特征形成机理基础上,提出了一种基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)的红外偏振与光强图像的特征差异驱动融合算法。通过实验仿真表明,相比SVT(support value transform)、WPT(wavelet packet transform)和NSCTLELV(NSCT local energy and local variance),该算法能更有效地融合源图像的互补和细节信息,且在实际的目标识别中具有一定的应用价值。    

11.  空间目标融合识别算法及实验研究  
   肖旭光  肖刚  敬忠良《计算机工程与应用》,2011年第47卷第8期
   提出了基于红外与可见光图像的空间目标融合识别算法。算法针对空间目标的物理特征,利用红外和可见光图像提供的互补信息进行空间目标融合识别。方法以空间卫星为识别目标,采用不变矩和仿射不变矩来描述目标特征,提出了基于红外和可见光的特征级和决策级融合识别方案,并进行了半物理仿真实验和分析。实验证明这两种基于红外和可见光的融合识别算法可明显改善目标识别的精度和可靠性。    

12.  主成分分析的红外与可见光图像特征融合  
   杨阳  胡玉兰《沈阳理工大学学报》,2012年第34卷第4期
   针对红外与可见光图像特征融合提出一种基于主成分分析(PCA)的融合方法。分别提取红外与可见光图像的特征,采用主成分分析的方法进行特征融合,构造出有效的、维数较低的PCA融合特征。实验仿真结果证明PCA融合特征能在保持足够数量的有效信息基础上降低特征维数,提高了目标识别的效率。    

13.  基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法  
   张建明  杨丽瑞  王良民《计算机应用》,2008年第28卷第3期
   针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题,提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型(HMM)识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准正交非负矩阵分解(ONMF)提取纹理信息,使用改进的主动表观模型(AAM)提取几何形变信息,再使用高维小样本下典型相关分析(CCA)对提取的两种特征进行特征融合,最后使用离散HMM来进行表情分类识别。实验结果表明,经过特征融合后,在较少特征向量维数下该方法能够达到较高的识别率和较快的识别速度。    

14.  融合理论在步态识别中的应用研究  被引次数:1
   柴艳妹  韩文英  刘灿涛  李海峰《计算机科学》,2012年第39卷第12期
   近年来,基于信息融合理论的步态识别已成为生物特征识别领域最为活跃的研究方向之一。从特征级融合和决策级融合两种层次,多特征融合、多模态融合以及多视角融合3个方面对融合理论在步态识别中的应用进行了综述。进一步,为了研究融合理论对步态识别算法性能的影响,提出一种融合了静态形体特征和动态模型特征的步态识别算法。通过在CMU步态数据库上的详细实验比较和分析,研究了不同融合策略以及步速变化对步态识别算法性能的影响。    

15.  一种基于多源遥感图像融合的桥梁目标识别方法  被引次数:8
   刘伟  蒋咏梅  雷琳  匡纲要《信号处理》,2004年第20卷第4期
   利用桥梁、河流和陆地三者的上下文信息和它们各自在遥感图像上的特征,本文提出了一种基于多源遥感图像融合的典型战略目标桥梁识别方法,能在复杂大幅场景中有效地检测识别桥梁,获得桥梁位置、方向角、长度和宽度等目标参数。    

16.  核典型相关分析算法的多特征融合情感识别  
   刘付民  张治斌  沈记全《计算机工程与应用》,2014年第9期
   为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互补性,采用KCCA将它们进行融合,降低特征向量的维数,利用最近邻分类器进行情感分类和识别。采用加拿大瑞尔森大学数据库进行仿真实验,结果表明,MF-KCCA有效提高了语音情感的识别率。    

17.  一种基于方向SUSAN特征的目标特征列表匹配  
   裴志军《计算机应用》,2008年第28卷第4期
   目标匹配识别中,特征列表相关算法可以有效减少计算时间,匹配具有较高的峰值系数和峰值信噪比,清晰识别目标。提出一种基于方向最小核值相似区(SUSAN)特征列表的目标匹配方法,考虑特征点的方向信息,应用SUSAN原理提取特征并列表描述图像,匹配相似测量基于特征点归一化误差均值,有效降低了算法的噪声敏感性。    

18.  多传感器数据融合技术在目标识别中的应用  
   肖阳辉  赵宗仁《弹箭与制导学报》,2005年第25卷第2期
   提出了一种基于D-S证据理论算法的目标识别方法.该方法利用了两个CCD和一个热像仪分别提取弹标光源、干扰光源、随机噪声和火堆的特征向量,基于各特征的先验知识,采用D-S数据融合算法识别目标和干扰,有效提高了目标识别的概率.    

19.  基于目标识别的光电多传感器信息融合技术  
   《信息与电脑》,2019年第11期
   依靠多个光电传感器采集目标数据,需要解决各类数据信息的融合分析问题。基于这种认识,从特征提取、融合和识别等方面,对基于目标识别的光电多传感器信息融合技术展开分析,介绍了技术应用前景,指出需要采用不同算法完成不同光电传感器特征信号提取,同时,通过融合计算得到融合特征量,为目标识别提供信息数据支撑,确保准确识别目标。    

20.  Fisher理论和主成分相结合的多传感器信息融合方法  被引次数:1
   万树平《计算机应用》,2009年第29卷第3期
   针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出了一种Fisher判别和主成分相结合的信息融合方法。该方法利用主成分分析法融合判别函数的个数,减少识别工作量,基于Fisher判别理论进行目标的识别。该方法特别适用于多个目标的识别,计算简单,易于计算机上实现。应用实例验证了算法的有效性。    

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