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人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。本文提出了基于Karhunen-Loeve(K-L)变换的人脸识别方法,分别使用总体散布矩阵和类间散布矩阵进行了仿真。实验结果显示基于K-L变换的人脸识别达到了较高的识别正确率。 相似文献
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该文基于谱图理论和流形学习提出了局部边界鉴别分析(LMDA)的降维方法。在近邻保持投影的基础上,LMDA方法减少了同类数据间由于线性投影而带来的重构误差,同时保留了类内相似度图的拉普拉斯矩阵的完整性。另一方面,通过构造一个与类内相似图对应的类外代价图,LMDA可以扩大两者间的边界。在人脸识别中与其他方法的对比实验表明提出的算法能有效提升近邻保持投影的性能。 相似文献
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在通信对抗电台指纹特征识别研究中,需要多个不同的传感器来采集数据.经多路传感器系统所采集到的原始信号数据,各传感器通道的有效信号之间具有较强的相关性,而随机噪声之间不具有相关性,K-L变换对不同通道间不相关随机噪声的去除具有比较大的优势.原始信号中可能含有多个频率,实现对各个频率成分分别去噪具有重要意义.用基于小波变换的K-L变换去噪方法进行电台指纹特征识别的应用.仿真结果显示对各频率分量基于小波变换的K-L变换去噪能够较好的实现信噪分离. 相似文献
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基于离散余弦变换的人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸图像的庞大信息量使其不适合于直接识别。提出用离散余弦变换处理人脸原始图像,得到降维的特征矢量,并结合前馈神经网络对人脸进行分类识别。通过对ORL人脸库多幅人脸图像的仿真实验表明,系统的识别率较高,且训练时间大大降低,是一种高效的识别方法。 相似文献
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针对传统ANMM算法计算率低的问题,提出一种基于改进ANMM及Trace Ratio的人脸识别算法.在近邻保持投影的基础上,算法减少了同类数据间由干线性投影而带来的重构误差,同时,保留了类内相似度图的拉普拉斯矩阵的完整性.另一方面,通过构造一个与类内相似度图对应的类外代价图,算法还可以最大化两者间的边界. 相似文献
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在主成分分析法(PCA算法)的基础上提出了一种新算法,该算法采用了小波预处理的方式.通过该联合算法,在人脸图像采样环境不好的情况下,仍然保证人脸图像较高的识别率.与传统的算法相比,该算法识别率提高了近10%,扩大了PCA算法的应用范围,从而提高了人脸图像的识别率. 相似文献
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针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。 相似文献
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针对现有的多数人脸识别算法在单训练样本时识 别性能并不理想这一问题,提出一种基于Fourier-Mellin变换的频域不 变性以及时域不变性的特征提取算法。首先,采用图像亮度作为原始特征,将对图像亮度标 准化以改善光照变化,通过应用2D小波变换降维来管理频域不变量的复杂度;然后,为进一 步改进识别性能,根据分析的Fourier-Mellien变换(AFMT) 以及正交Fourier-Mellin矩(OFMM)法不变量的特征,将两种算法混合,进行特征提取; 最后,利用分值标准化度量频域不变量与时域不变量,并存储到一个特征向量中用于分类。 通过最近邻分类器(NNC)和相关性系 数法(CCM)进行分类和融合。通过在YALE与ORL人脸数据库上进行了大量实验的结果表明, 本文提出方法的性能要优于传统的人脸识别算法。 相似文献
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基于特征车的汽车车型识别 总被引:5,自引:0,他引:5
车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分,近年来,车型识别技术已成为国内外研究热点之一。提出了一种基于特征车的车型识别方法。该方法首先对车辆图像进行预处理,然后通过K—L变换构造特征车,得到降维特征子空间,最后利用BP神经网络进行车型识别。 相似文献
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本文提出核最近特征线和特征面分类器,可直接对高维人脸图像进行识别.为解决计算量大和可能失效的问题,提出(核)最近特征重心和(核)最近邻特征两种解决方法,前者降低了计算特征线和面距离的复杂度,后者减少了特征线和面的数目,两种方法均避免了可能失效的问题.将二者结合得到的(核)最近邻特征重心分类器,在获得相近识别率的条件下,使计算复杂度降到了最小.所得方法无需预先抽取人脸图像特征,因此避免了在较多样本数时,特征抽取存在计算量大的问题.基于ORL人脸数据库的实验验证了本文方法的有效性. 相似文献
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基于合成孔径雷达(SAR)图像和光学图像间的变形可用仿射变换来近似,提出了一种SAR图像和光学图像自动配准的方案.对分割后的图像进行K-L变换得到两幅图像的主分量与坐标轴之间的关系,从而得出两幅图像的角度关系,接着,利用旋转后图像的横纵象素范围的比值和前景重心偏移值得到仿射变换的缩放和平移参数,最后再利用二值图像相关对仿射变换的结果图像进行精配,从而实现较高精度的图像配准.实验结果表明,在满足精度要求的情况下,本方法可以自动完成具有明显方向性和较大前景目标图像的配准任务. 相似文献