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151.
针对传统弹性匹配法在手写字符识别中存在着由于过匹配而造成误识别的不足,提出一种基于高阶统计的形变弹性匹配法。根据高阶统计量包含字符形状上的细节变化信息,采用独立分量分析抽取出每个字符类的内在变化方向,并将其应用到弹性匹配的形变模型中。字符的任意种形状变化由这组独立分量的线性叠加来表示。通过形变模型,类模板字符发生形变逐次向输入待识别字符趋近,从而在两个字符之间求得一种最佳匹配。在实验结果中,识别率达到92.81%,得到了提高,表明该方法的有效性。 相似文献
152.
人脸识别中PCA方法的推广 总被引:4,自引:0,他引:4
主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,该文提出了分块PCA的人脸识别方法。分块PCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵利用PCA进行鉴别分析。其特点是能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出。与PCA方法相比,由于使用子图像矩阵,分块PCA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便。此外,PCA是分块PCA的特殊情况。在Yale和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于经典的PCA方法,识别率可以分别提高6.7和4个百分点。 相似文献
153.
该文对有限集上相容关系以及对应完全覆盖的基数进行了分析估计,得到了相应的几个估计公式,并对相容关系所对应的完全覆盖及其所含元素个数的求解设计了相应的程序。 相似文献
154.
一种基于ICA和模糊LDA的特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)是两种经典的特征提取方法.为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,在已有的两种方法进行特征抽取的基础上引入模糊技术,抽取重叠(离群)样本中有助于分类的特征.首先用ICA进行初次特征提取,然后采用模糊k近邻方法得到相应的样本分布信息,最后在此基础上用模糊LDA进行二次特征提取,得到有效的特征向量集.在3个人脸数据库上的实验结果表明本文方法的有效性. 相似文献
155.
统计模式识别中的维数削减与低损降维 总被引:31,自引:0,他引:31
较为全面地回顾了统计模式识别中常用的一些特征选择、特征提取等主流特征降维方法,介绍了它们各自的特点及其适用范围,在此基础上,提出了一种新的基于最优分类器——贝叶斯分类器的可用于自动文本分类及其它大样本模式分类的特征选择方法——低损降维.在标准数据集Reuters-21578上进行的仿真实验结果表明,与互信息、χ^2统计量以及文档频率这三种主流文本特征选择方法相比,低损降维的降维效果与互信息、χ^2统计量相当,而优于文档频率. 相似文献
156.
首先比较了彩色图像不同匹配策略下视差的精确率,并采用了匹配效果较好的策略。同时针对彩色图像的特点,加入色差梯度的约束条件,使用SAD算法实现了彩色图像的匹配,最后通过对比试验进行了验证。试验结果表明该方法有更高的匹配精确性和正确率。 相似文献
157.
用分块图像特征进行商标图像检索 总被引:10,自引:0,他引:10
提出一种使用全局和局部图像特征检索商标图像的方法.首先确定图像的形状主方向,根据形状主方向对图像进行旋转;然后对旋转后的图像提取目标区域,对目标区域用四叉树分解的方法划分多级分块;最后抽取分块图像特征进行图像相似性度量.对图像库中2000幅商标图像实验表明,分块图像特征具有良好的旋转、平移、尺度和变形不变性,得到的检索结果能够很好地满足人的视觉感受. 相似文献
158.
基于相关性和有效互补性分析的多分类器组合方法 总被引:6,自引:0,他引:6
定义了分类器组合中的相关向量和有效互补性的概念,并提出了一种新的组合准则,即最大有效互补准则.对人脸图象作正交小波变换,得到它在不同频带上的四个子图象,然后分别提取奇异值特征.实验表明,这四组特征之间以及相应的分类结果之间的相关性都较小,组合结果明显优于原始图象的奇异值特征的分类效果,并优于常用的组合方法--计分法的效果. 相似文献
159.
160.