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局部保持投影LPP(Locality Preserving Projection)是一种有效的非线性降维方法,能够使投影降维后的数据与原输入空间中的相似局部结构保持一致,但是该方法没有充分利用类间样本点的权重等重要信息。为了解决这个问题,提出基于Fisher准则的多流形判别分析FMMDA(Fisher Multi-Manifold Discriminant Analysis)方法。结合Fisher准则训练样本类内拉普拉斯图和样本均值类间拉普拉斯图,既保持了原样本的相似局部结构,又充分地利用了不同类别之间的权重。在ORL及Yale人脸库上验证了该方法的有效性。与其他几种最先进的方法相比,FMMDA方法取得了更好的识别效果。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(7)
针对复杂图像的快速匹配问题,提出一种新的基于Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法的高精度快速匹配方法。该方法充分利用图像的角点特征、灰度和位置信息,采用SIFT算法中的特征描述方法进行图像特征描述,并用Ransac算法对匹配点进行校正和消除错误匹配,提高计算速度和可靠性。实验结果验证了该算法对于存在较大色差、形变等图像可实现精确快速匹配,其精度和速度都优于传统的匹配算法。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(8)
针对有监督学习下的人脸识别问题,提出自适应判别局部块对齐SALDA(Self adaptive Local Discriminative Alignment)算法用于提取人脸特征。SALDA算法利用各样本点所具有的独特的局部近邻点分布,通过同类近邻点自动构造各样本点的局部邻域;基于已构造的局部邻域,SALDA提出一个自适应局部判别分析模型,所得到的局部判别信息通过全局排列转化为统一的全局特征表示。SALDA算法具有自适应构造局部邻域和自适应局部判别分析两个特点。通过在人脸数据库上的仿真实验,证明了所提出的SALDA算法在人脸识别上的有效性。 相似文献
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盛家川 《计算机工程与应用》2014,(21):1-3,13
基于内容的照片或自然图像分析和检索已经得到广泛的研究,但多数都基于颜色特征,不能直接用于水墨画艺术作品的分析。对图像进行预处理,提出基于灰度直方图描述水墨画笔道力度分布信息及构图风格,并利用神经网络学习水墨画整体技法风格特征,依据此特征进行不同艺术家间的分类。实验结果表明,通过对整体风格特征的提取,直方图模型能够有效表征画家不同的艺术风格,实现了水墨画的自动分类。 相似文献
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针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求. 相似文献