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利用组合核函数提高核主分量分析的性能 总被引:11,自引:2,他引:11
为了提高图像分类的识别率,在对基于核的学习算法中,核函数的构成条件以及不同核函数的特性进行分析和研究的基础上,提出了一种新的核函数——组合核函数,并将它应用于核主分量分析(KPCA)中,以便进行图像特征的提取,由于新的核函数既可以提取全局特征,又可以提取局部特征,因此,可以提高KPCA在图像特征提取中的性能。为了验证所提出核函数的有效性,首先利用新的核函数进行KPCA,以便对手写数字和脸谱等图像进行特征提取,然后利用线性支持向量机(SVM)来进行识别,实验结果显示,从识别率上看,用组合核函数所提取的特征质量比原核函数所提取的特征质量高。 相似文献
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城市地物类型多样,空间分布复杂,具有很强的非线性特征。核主成分分析(KPCA)通过将特征空间映射到高维核空间,可以表达图像像素间的高阶关系,因而可以提取图像的非线性特征,同时提供一组相互独立的主成分。本文在加入多尺度纹理特征的基础上,以应用地物分布的空间细节信息;且利用核主成分分析(KP-CA)方法对光谱和纹理量提取非线性特征信息,增大类别之间的可分性;并结合决策树分类方法对IKONOS遥感影像分类。实验结果表明:KPCA能很好提取地物之间的非线性特征,结合KPCA和多尺度纹理的决策树分类方法能有效地提取地物类型,提取精度为79.3%,KAPPA系数为0.763. 相似文献
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鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,并通过对抽取到的特征进行融合来得到最终人脸鉴别特征;最后利用支持向量机分类器进行特征分类与识别。通过对ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法,而且对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。 相似文献
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目的 为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于Log-Gabor小波和分数阶多项式核主成分分析(KPCA)的火焰图像状态识别方法。方法 首先利用Log-Gabor滤波器组对火焰图像进行滤波,提取滤波后图像的均值和标准差,并构成纹理特征向量。然后使用分数阶KPCA方法对纹理特征向量进行降维,并将降维后的纹理特征向量输入支持向量机进行分类。结果 本文与基于Log-Gabor小波特征提取以及2种基于Gabor小波特征提取的方法相比,本文方法的分类识别正确率更高,分类精度为76%。同时,第1主分量方差比重与核函数参数d之间满足递增关系。本文方法能够准确地提取火焰图像纹理特征。结论 本文提出一种对锅炉燃烧火焰图像进行状态识别的方法,对提取的火焰图像纹理特征向量进行降维并进行分类,可以获得较高的分类精度。实验结果表明,本文方法分类精度较高,运行时间较短,具有良好的实时性。 相似文献
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为克服固定先验形状在分割可变形目标时的困难,提出一种基于核主元分析(KPCA)的参数自适应先验形状约束水平集分割方法.首先使用KPCA变换获取目标先验形状特征空间的基底向量;其次用Parzen窗估计待分割图像的灰度分布以构造图像数据能量项;然后使用仿射变换对齐图像感兴趣区域与先验形状,从而将目标形状先验知识集成到分割模型中;最后在基于水平集方法求解演化方程时自适应地估计参数,实现形变目标的分割.实验结果表明,相比于CV (Chan-Vese)模型和单先验形状约束的水平集方法,该模型能够有效地分割不同姿态的目标形状. 相似文献
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基于核主元分析和支持向量机的人脸识别 总被引:6,自引:1,他引:5
核主元分析(KPCA,Kernel Principal Components Analysis)具有能较好地提取非线性特征的优势;支持向量机(SVM,Support Vector Machine)具有较好的非线性映射能力,且泛化能力强。结合核主元分析与支持向量机的特点,提出了一种基于核主元分析与支持向量机的人脸识别方法。该方法首先利用核主元分析对人脸图像进行特征提取,然后依据支持向量机与最近邻准则对所提取的核主元特征进行分类识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库的实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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基于核主成分分析的步态识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了从多帧步态序列中更有效地提取步态特征并实时性地进行身份识别,提出一种有效的基于平均步态能量图(MGEI)的核主成分分析(KPCA)的身份识别方法。通过预处理技术提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到MGEI。KPCA采用非线性方法提取主成分,描述待识别图像中多个像素之间的相关性。利用KPCA的方法在高维空间对MGEI提取特征,选择合适的核函数,用方差倒数加权欧氏距离进行身份识别。实验结果表明,该算法具有较好的识别性能,并且耗时大大缩短。 相似文献