基于鉴别主成份分析的基因表达数据特征提取

针对高维小样本数据特征提取问题,通过融合主成份分析（PCA）和线性判别分析（LDA）,提出一种鉴别主成份分析方法。通过对PCA主成份进行单个线性判别,选择主要反应类间差异的主成份来构造特征空间。对yeast和NCI基因表达数据的实验结果表明：该方法在降维的同时能获得较好的判别特征,且能避免线性判别分析方法的奇异性。在子空间的聚类识别率相比PCA提高了20％以上,且具有较好的可视化效果,说明了用该方法对高维小样本数据进行特征提取的有效性。     

基于四元数矩阵表示的彩色人脸图像LDA方法

为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表示的二维LDA、双向LDA方法.这些方法充分利用了彩色图像的空间分布信息,通过在行、列方向降维提取图像的2DLDA、BDLDA特征,缓解了类内散度矩阵的奇异性问题.在FERET彩色人脸数据库及AR彩色人脸数据库上的大量实验证明,本文方法与基于四元数矩阵表示的2DPCA、BDPCA算法相比,识别性能均有提高.     

基于多特征融合的交通标志分类

为有效提高交通标志分类的准确度,提出一种融合全局特征和局部特征的多特征交通标志分类方法。首先提取能够描述标志图像内部纹理信息的局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征,再提取能够表示标志图像形状信息的方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征和描述图像粗略轮廓信息的全局Gist特征,然后采用线性组合方式,实现特征融合互补,并通过主成分分析(principal components analysis, PCA)法进行数据降维,最后采用支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行交通标志训练与识别。试验结果表明:相对于单一特征的交通标志分类方法,基于多特征融合的算法获得了更高的分类精确度,同时也满足实时性要求。     

两向2DLDA与SVM相结合的SAR图像识别

针对线性判决分析（LDA）用于图像特征提取时存在破坏二维空间结构、特征向量维数过大的缺点。二维线性判决分析（2DLDA）直接对图像矩阵进行运算,在一定程度上弥补了LDA的缺陷,但其实质是按行压缩图像矩阵进行特征提取,只消除了图像列的相关性,所提取的特征维数依然过大。为解决以上问题,本文采用两向2DLDA的方法,在行和列方向同时压缩图像矩阵进行特征提取。并结合支持向量机（SVM）进行分类识别,用MSTAR计划发布的实测合成孔径雷达（SAR）图像数据进行实验。结果表明,该方法在减少计算量的同时能达到较高的识别率。     

基于KSVD和PCA的SAR图像目标特征提取

提出一种基于核的奇异值分解(KSVD)与主成分分析(PCA)相结合的SAR图像目标的组合特征提取方法。该方法首先利用核的奇异值分解得到图像非线性的代数特征,然后进一步经过PCA变换得到图像的最终分类特征。实验中,将本文提出的KSVD+PCA两步特征提取方法与PCA、SVD、KPCA、KSVD方法分别结合简单、快速的最近邻分类器在MSTAR坦克数据上进行了比较,实验结果表明,KSVD+PCA方法不仅有效地提高了目标的正确识别率,而且大大降低了对目标方位的敏感度,在目标方位信息未知的情况下,识别率可达到95.75%,是一种有效的SAR图像目标特征提取方法。     

Logistic回归和T检验在基因特征提取中的应用

针对基因表达谱数据特有的维数高、样本小、非线性的特点,对基因特征提取和分类进行研究,提出将Logistic回归和T检验方法引入基因的特征提取过程,通过Logistic回归初步筛选基因,T-test检验二次筛选特征基因,针对提取的特征构建分类器,得到提取的特征最少、分类效果最好的判别模型.建立分类模型的方法取得良好的癌症分类效果,具有很好的生物解释意义,为寻找致病基因提供了重要依据.     

基于二维线性判别分析的彩色人脸识别

为了提高人脸识别的准确率,提出了一种基于二维线性判别分析的彩色人脸识别算法,直接对彩色人脸图像不同通道的颜色信息进行编码,采用矩阵表示模型描述人脸对象;融合人脸的类别特征,采用二维线性判别分析的算法提取彩色人脸的分类特征;根据投影后的特征矩阵,采用最近邻分类的算法进行人脸识别.利用CVL和CMU PIE彩色人脸数据库进行实验.结果表明,本文提出的彩色人脸识别算法能有效地提高人脸识别的准确率,明显优于对比的算法.     

基于视觉注意模型和SIFT的交通标志识别方法

为了提高交通标志的识别速度和识别率,提出了一种基于视觉注意模型和SIFT特征的交通标志识别方法.首先基于视觉注意模型提取颜色特征,找出交通标志可能的候选区域,然后对候选区域进行SIFT特征提取,与标准交通标志图像库进行相似度计算,可实现快速准确的检测与识别.与传统方法相比,具有无需精确分割、计算量小、体现仿生学特性等优点.在采自国内外的两组交通标志图像库上进行交通标志识别测试,都得到了良好的效果.     

正则化最小二乘线性判别分析算法

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）是用于降维和分类的方法,然而在遇到小样本问题时,由于全局散布矩阵是奇异的．所以传统的LDA方法是不适用的。为了解决LDA的这种缺点,提出了基于最小二乘线性判别分析（LeastSquares Linear Discriminant Analysis．LS—LDA）的正则化算法,在LS—LDA中分别加入关于加权矩阵的L1范数、L2范数和弹性网络的惩罚项、来解决小样本问题,使模型具有鲁棒性和稀疏性。在对回归分析、正则化方法和LS—LDA相关技术进行深入分析的基础上,构建正则化最小二乘线性判别分析框架算法,实现数据降维。结合标准文本数据集进行实验,采用KNN（K-Nearest-Neighbor）分类器进行文本分类。实验结果表明,正则化的LS—LDA具有很好的分类性能,其中以加入了弹性网络惩罚项的Ls—LDA最优.     

基于二维PCA的人脸识别方法研究

该文提出了一种基于二维PCA的类内平均脸方法进行人脸的特征提取.首先利用类内平均脸对人脸训练样本进行规范化处理,根据规范化之后的人脸训练样本计算图像协方差矩阵,并求解一组最优特征向量,然后将人脸样本投影到这组最优特征向量上来提取人脸的特征,最后采用最近邻距离分类器来分类所提取的特征.此方法在NUST603人脸图像库上进行了实验,验证了该方法的有效性.     

基于二维广义主成分分析的人脸识别

针对人脸识别中的特征提取问题，提出了一种基于二维广义主成分分析（2DIMPCA）的人脸识别方法.有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量，该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵，通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次广义主成分分析（IMPCA）运算，消除了人脸图像行和列的相关性，大大压缩了特征的维数.选用二维最小近邻分类法进行分类，计算识别率.在AT&T人脸库以及Yale人脸库上的测试结果表明，与主成分分析（PCA）和IMPCA相比，该方法具有更高的识别率和更快的识别速度.     

一种虹膜色素块检测与分类方法

针对现有虹膜识别系统中全局纹理特征提取方法忽略了纹理类型信息的问题,提出了一种针对全局性纹理中虹膜色素块的检测与分类方法.该方法利用灰度聚类法实现虹膜图像中色素块可能存在区域的初定位,依据坑洞和色素斑这两类色素块的灰度空间分布特性,定义一组区域特征参数作为分类特征向量,利用支持向量机实现二者的检测与分类.算法对图库中图像的坑洞和色素斑的检测正确率分别为99.2%和86.5%,对无特征纹理存在的虹膜图像检测正确率为87.2%.实验结果表明,该方法具有较高的正确率,能够满足虹膜识别系统的纹理特征提取要求.     

LDA及支持向量机的人脸识别算法研究

在主成分分析的基础上采用线性差别分析法对人脸图像进行特征提取,构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间运用线性差别分析法进行人脸识别。在支持向量机方法理论基础上,利用LibSVM分类器对处理后的人脸图像进行分类,考虑到核函数参数对分类结果的影响,通过参数寻优及算法的改进将多类问题的分类简单化,并大大提高识别效率,在ORL人脸库的识别结果表明,本方法在特征参数个数的选取、识别效果等方面都有其独到的优越性,具有很好的可行性和实际意义。     

基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法

针对可见光和红外传感器具有不同感知特性的问题,提出了一种基于多传感器特征信息融合和混合核SVM的图像目标识别方法,方法包含多特征提取、主成分分析和混合核SVM分类三个部分.在特征提取中利用可见光和红外图像的互补性,分别提取同一场景可见光与红外图像的灰度共生矩阵以及灰度直方图统计特征,得到一组目标融合的特征量,进一步进行目标分类与识别;利用主成分分析法降低特征的维度,减少计算量;利用混合核SVM方法对目标特征进行分类识别.结果表明,在室内环境中对不同人群密度等级进行分类时,所提出方法的精度可达88.21%.     

基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法

针对Gabor特征全局表征能力弱以及特征数据维数存在冗余的问题,提出了一种采用Gabor多方向特征融合与分块直方图相结合的方法以有效提取表情特征.通过对不同表情的重要特征部位进行细化,采用Gabor滤波器有针对性地提取相关区域的多尺度和多方向特征,并对同尺度的特征进行融合,利用各区域内融合特征的直方图分布来表征图像.该方法可以提高特征提取的准确性,有效突出重要特征的辨识作用,大幅度降低特征的维数,在JAFFE表情库可以达到100%的识别率.     

基于CNN多层特征和ELM的交通标志识别

针对传统神经网络仅利用端层特征进行分类导致特征不全面,以及交通标志识别中计算量大、时间长等问题,提出基于多层特征表达和极限学习机的交通标志识别方法。利用CNN网络提取多层交通标志特征图;采用多尺度池化操作,将提取出的各层特征向量联合形成一个具有多尺度多属性特征的交通标志特征向量;使用极限学习机分类器准确快速地实现交通标志的识别。实验结果表明,该方法能有效地提高交通标志识别的准确率,且具有较好的泛化能力和实时性。     

基于小波包能量熵的低压串联故障电弧诊断

为了实现低压串联故障电弧的有效诊断,基于ULI699标准搭建了交流电压为220V、频率为50Hz的串联故障电弧实验平台,并对不同负载回路正常工作电流以及串联故障电弧电流进行数据采集,提出基于小波包能量熵的低压串联故障电弧诊断方法.通过对电流信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵作为特征向量描述故障电弧电流信号在不同频段的能量分布.采用主元分析（PCA）法提取特征向量的主元作为BP神经网络的输入,实现样本最优压缩以简化神经网络结构.仿真结果表明,该方法故障诊断准确率较高,能够有效地识别串联故障电弧.     

基于广义主成分分析的步态识别算法研究

步态识别是根据人行走方式的不同对人的身份进行识别的.通过背景减除实现人体检测,运用形态学操作和图形几何变换实现了图像的标准中心化.在特征提取阶段使用步态能量图(GEI)来描述每个步态序列,分别使用主成分分析、二维主成分分析、完全的二维主成分分析以及加权完全的二维主成分分析对特征进行降维,最后采用最近邻分类器来测试识别结果作对比研究.实验结果表明权衡计算量和识别率,二维主成分分析对于GEI的步态识别比较有效,识别率可达95.43%.     

复杂矿石图像的特征提取与聚类

为使特征提取更适合复杂矿石图像识别,提出并实现一种结合RGB颜色特征及其纹理特征映射的图像内容识别新方法,并将聚类方法应用于图像识别系统中。首先将图像分块,基于不同的颜色空间提取子块的纹理特征,并应用主成份分析进行纹理特征映射。然后提取图像的RGB颜色特征,每个子块的特征向量由上述2种特征组成。最后基于每个子块的特征向量应用Kmeans聚类方法对图像内容进行识别。实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有较好的复杂矿石图像理解与识别的效果。