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提出一种基于张量代数的核主成分分析方法来进行特征提取。该方法可以有效避免维数过高导致计算消耗过大,并合理利用已知训练样本的类别信息。算法先对每一类目标使用核主成分分析手段以形成其各自的特征空间;再通过张量积将所有的特征映射到一高维线性空间;随后直接在此空间上进行线性的主成分分析,即可构造出了适宜的特征空间。其既能有效反映各类样本特征,又能比直接使用核主成分的方法极大降低计算所需的消耗。目标识别实验表明,该方法与直接使用核主成分方法构造特征空间的方法进行比较,在保持识别效果的前提下,可以明显降低计算的消耗与存储的需求。 相似文献
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在分析现有基于经验特征空间核函数优化方法局限性的基础上,提出一种基于最大子分类间隔准则的核函数优化方法。该方法首先建立最大子分类间隔准则,然后结合数据在经验特征空间中的特点给出样本数据的类间散布矩阵和类内散布矩阵的表达式,最后利用奇异值分解实现核函数参数的优化选取。本文利用UCI(University of California, Irvine)数据对算法进行仿真实验,仿真结果表明了本文方法的正确性和有效性。 相似文献
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人脸检测是自动人脸识别系统的基础.为提高人脸的检测速度,采用一种基于两级分类器和支持向量机的人脸检测方法.该方法中,第一级分类器采用特征基方法,对待检测区域进行粗筛选,过滤掉大量非人脸背景信息,然后在剩余区域,用第二级分类器支持向量机进行验证,若是人脸,给出标识.支持向量机有效克服了神经网络中可能遇到的局部极小值和过学习问题,是统计学习理论的基础上新发展起来的机器学习算法.实验结果表明该算法提高了检测速度,系统更有效率. 相似文献
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提出了满足指数分布的概率模型框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法。同时针对非负矩阵分解方法中的基向量无序性这一特点,将基于互信息的特征选择算法
与其结合起来解决了基向量的排序问题。利用目标的先验知识获得有利目标表示的特征向量组,然后用该特征向量组进行滤波,分别获得待测图像的特征图,通过加权的方式将所
有的特征图合并为一个总的特征图,最后在特征图上通过选取合适的阈值将目标提取出来。使用MIT林肯实验室ADTS(advanced detection technology sensor)高分辨率机载SAR
目标数据进行仿真,结果表明该方法是一种精度较高的目标检测算法。 相似文献