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利用随机矩阵相乘是最近提出的一种求解零空间线性鉴别分析的算法,但是此算法需要对一个n×n的矩阵进行特征值分解(n指的是训练样本数),使得其算法复杂度依然较高。为了进一步提高零空间线性鉴别分析算法的求解速度,本文提出了一种新的利用随机矩阵相乘的求解零空间线性鉴别分析的快速算法。本文的算法不需要对n×n的矩阵进行特征值分解,使得其算法复杂度比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要低得多。理论分析和在人脸数据库上的实验表明,本文算法的计算速度远比现有的零空间线性鉴别分析求解算法要快,但是其识别率与现有的零空间线性鉴别分析求解算法相同。 相似文献
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提出了基于特征融合和模糊核判别分析(FKDA)的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman“面部表情图片”数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。 相似文献
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一种基于2D-DWT和2D-PCA的人脸识别方法 总被引:10,自引:1,他引:10
提出了一种联合图像二维离散小波变换(2D-DWT)和二维主成分分析(2D-PCA)的人脸识别方法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成四个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分(低通部分),其余三个子图像则对应图像的细节部分(高通部分)。在此基础上,采用2D-PCA方法分别对每一子图像进行特征提取。此外,文中还提出了一种简单有效的方法对各子图像中所提取的特征进行融合,根据所得到的特征进行人脸识别。同其他基于小波分解的人脸识别方法相比,所提出的方法能更充分地利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别结果。 相似文献
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本文介绍用钢板制造大型瓜瓣封头模具的经验。其方法是,先用绘图法制作筋板样板,然后按样板划线下料得各种尺寸的筋板和辅助板,再点焊组装后压制外层胎板,最后焊牢即成。该模具不仅适用于冲压各种形状的瓜瓣封头,而且还适用于制作各种圆柱形瓜瓣大型零件。 相似文献