PCA-CCA在红外与可见光图像特征融合中的应用

针对红外与可见光图像特征级融合提出一种基于PCA-CCA的融合方法.分别提取红外与可见光图像的特征,由于当特征维数较高时,基于CCA方法的目标函数会面临协方差矩阵奇异的问题,无法进行求解,因此首先利用PCA方法进行降维,然后在低维空间中利用CCA方法求解融合特征.通过实验证明,本文的方法能够有效地提取融合特征,并且识别效果高于单一的CCA融合方法.     

基于图像模糊度与主成分分析的车牌汉字识别

针对车牌汉字字符结构复杂且图像品质差异大而导致识别率不高的情况,提出了一种基于图像模糊度的主成分分析(PCA)子空间车牌汉字字符识别方法。首先通过三角模和非模糊基数计算字符图像的模糊度,然后根据模糊度将训练样本分成不同的子集并生成相应的PCA子空间族,最后以待识别字符的模糊度为依据选择相应的子空间族进行识别。实验数据表明,本文方法使得子类的类内距离变小类间距离增大,从而可以获得较高的识别率。与其他算法的对比实验进一步表明,本文算法能更好地同时满足精度和实时性的要求,具有良好的综合性能。     

基于主成分分析的特征简化

特征评述与简化是模式识别研究中至关重要的任务,本文介绍了降维映射的主成分分析特征评选与简化方法,提出了以神经网络实现主要成分分析的结构和算法,为模式识别特征简化提供了一条有效途径。     

基于范数加权的二维主成分分析提取图像特征

为了能准确地进行图像特征提取,提出一种新的基于Nuclear范数与Frobenius范数加权的二维主成分分析(记为NF-2DPCA)方法。并利用来自于Yalefaces、AR数据库以及ORL人脸数据库中的数据,进行了图像面部识别和重建等相关实验,结果表明所提出的方法能够有效地提取图像特征,并且面部识别准确率最高能达到94.25%,进一步显示所提方法具有一定优越性。     

一种融合改进LBP与主成分分析的人脸识别方法

针对传统的LBP算子局部纹理特征提取方式单一、未考虑邻域相关性等问题,提出一种改进的LBP算子与PCA主成分分析法相结合的人脸识别方法。该方法在特征提取的过程中削弱了噪声的影响,更好地突出了子块区域的特征信息,相比于PCA、LBP和PCA相结合的方法,在识别率上有显著提高。     

基于集成主成分分析的故障检测方法

针对核主成分分析(KPCA)和主成分分析(PCA)的一些不足,提出一种基于集成主成分分析的故障检测方法。该方法将PCA与KPCA结合,利用KPCA描述过程的非线性信息并提取核主成分,再利用PCA对原始信息和核主成分一同提取线性主成分,通过构造统计量T2和SPE(或Q)进行故障检测。在TE(Tennessee-Eastman)过程上的仿真研究表明,本文提出的方法较PCA和KPCA有更高的故障检测精度。     

基于广义主成分分析的图像重建

主成分分析(PCA)在图像识别及高维数据降维中有着普遍的应用.为提升基于主成分分析的图像重建性能,在经典PCA算法的基础上提出了广义主成分分析(TPCA),并利用该算法进行图像重建.该算法利用图像像素的空间邻域构成固定尺寸的数组并将其作为广义标量进行代数运算,可以方便有效地描述各像素的空间约束,从而提升图像的重建效果,...     

超分辨率人脸图像重构识别

为了解决单幅低分辨率人脸图像重构问题,提出了基于线性物体类理论重构超分辨率人脸图像的新方法。首先利用ICA和PCA提取不同分辨率人脸的特征子空间,然后利用通过训练得到的分辨率转换矩阵重构其相对应的超分辨率人脸图像,实验表明该算法与传统的算法相比重构出的人脸图像质量和识别率都有了很大的提高。     

基于核主成分分析的特征提取方法

为了证实核主成分分析在特征提取中的优越性,利用支持向量机作为分类器,以主成分分析和核主成分分析作为特征提取的工具,以分类器的分类性能作为方案优劣的评判标准设计了六种实验方案进行实验分析。实验数据表明,对特征选择后的数据集利用主成分分析和核主成分分析进行特征提取,可将数据投影到一个更低维的特征空间,实现数据维数的约简和分类器性能的提高。同时还发现,在对数据进行特征提取的能力上,核主成分分析优于主成分分析。     

核主成分分析法的MIG焊电弧声信号特征选择

以不同焊接状态电弧声信号识别为目的,从MIG焊平板对接射流过渡电弧声信号入手,探寻电弧声产生机理和传播特性.提出电弧声是气体放电的伴生物,是等离子体集体振荡以波形方式传播的结果,也是声源和声道共同作用的产物,其频谱特性主要取决于声道的频率响应.在此基础上,采用线性预测分析技术,提取了表征焊缝熔透状态的10维电弧声信号特...     

一种基于区域分割的红外可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波和区域分割的红外可见光图像融合方法。先对红外图像和可见光图像进行提升小波分解,得到各自的高频和低频子图像,利用红外图像的热效应特征显著的特点对红外图像的低频子图像进行检测分割,用分割得到的二值图像来指导低频子图像的融合决策,对于高频子图像,采用区域方差匹配度决策法,最后对融合后的小波系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,这种算法能够合理有效地保留红外图像的热目标信息以及可见光图像中丰富的光谱信息,提高了图像的可理解性,客观评价准则与目视效果吻合良好。     

NSCT域内基于自适应PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出一种在图像的非下采样Contourlet变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法。首先采用NSCT对严格配准的待融合图像进行多分辨率多方向分解, 得到低频子带和高频方向子带;然后使用各子带系数的空间频率作为PCNN对应神经元的自适应连接强度系数,使用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN每个神经元的外部激励,经过PCNN点火过程获得各子带对应的点火映射图,并通过判决选择算子确定融合图像的各子带系数;最后采用NSCT逆变换对低频子带系数和高频方向子带系数进行重构,得到融合图像。使用红外与可见光图像进行仿真实验的结果表明,本文方法优于基于小波变换、NSCT及传统NSCT与PCNN结合的图像融合方法。       

基于主元分析法的手写数字识别

特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题。有效特征是提高识别率和识别精度的关键。作者使用的主元分析法能压缩特征的维数 ,满足特征提取的完备性原则和正交性原则 ,提高分类器性能。将经过主元分析法压缩后的特征用BP神经网络进行识别仿真 ,取得了较好的实验效果     

基于概率主成分分析的车牌提取方法

提出了一种新颖的采用概率主成分分析的车牌提取方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法，适合于彩色及灰度图像。实验表明，该方法能准确地提取图像中的车牌。     

基于PCA的BP神经网络分类器

由于入侵检测处理的多为高维数据,为了提高入侵检测的效率和准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法,对数据源进行特征降维,将获得的主成分作为BP神经网络的输入进行数据识别.同时介绍了M atlab中相关函数,并与传统入侵检测方法进行了比较.实验结果表明:基于主成分分析的特征提取方法在简化BP神经网络规模的同时,显著提高了入侵检测识别效果.     

基于主成分分析法和核主成分分析法的机器人全域性能综合评价

在机器人运动学和动力学性能评价中, 表示机器人运动学和动力学性能的指标众多, 全域性能指标是其中一项重要的评价指标, 而全域性能指标又包括:线速度全域性能指标、角速度全域性能指标等指标.不同指标间往往存在不同程度的相关性, 其中有些相关性非常显著, 这使它们提供的信息有可能发生重叠.引入统计学原理, 依据线性降维与非线性降维原则, 应用主成分分析法 (principal component analysis, PCA) 和核主成分分析法 (kernel principal component analysis, KPCA) 对不同尺度的PUMA560机器人的全域性能进行综合评价, 从而选择综合全域性能最优的机器人.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果, 能够更有效地处理多个单一性指标间的非线性关系, 提供更多的综合全域性能评价信息, 可为建立机器人综合全域性能与其尺度之间的数值计算关系, 为基于综合全域性能指标最佳尺度选取的研究提供科学的参考依据.     

基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法

红外和可见光图像表征了互补的场景信息. 现有的基于深度学习的融合方法大多通过独立提取网络分别提取两个源图像特征,从而丢失了源图像之间的深度特征联系. 基于此,提出了一种新的基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法,针对不同模态的特点采用不同的编码方式提取图像特征,利用一个模态的信息补充另一个模态的信息,并对提取到的特征进行融合,最后根据融合特征重建融合图像. 该算法可在两个模态的特征提取路径之间建立交互,不仅可预融合梯度信息和强度信息,且能增强后续处理的信息. 同时设计了损失函数,引导模型保留可见光的细节纹理,并保持红外的强度分布. 将所提算法与多种融合算法在公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法获得了良好的视觉效果,客观指标评价方面对比现有的优秀算法也有一定的提升.     

基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法

针对红外图像与可见光融合时特征信息无法充分提取的问题,提出了一种基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法。该方法利用深度玻尔兹曼机（DBM）进行最优能量分割得到显著红外目标,并采用非下采样剪切波变换（NSST）将红外目标区域与背景区域融合的映射图进行稀疏分解和融合。仿真实验结果表明,与现有的几种经典方法相比,基于本文方法的结果图像拥有更好的视觉效果和更理想的客观结果。