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101.
102.
在人脸识别领域应用张量奇异值分解( TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法( PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。 相似文献
103.
改进的模块PCA人脸识别新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。一方面,新算法采取了分块方式,将具有同一姿态的图片划分进同一矩阵,以使训练样本更接近于高斯分布。另一方面,新算法对传统PCA算法中前三个主分量加小于1的权重系数,可以减少光照变化对识别率的影响。利用分块和权重系数的共同作用使得PCA不再局限于高斯分布,同时提高识别率。最后在ORL人脸库上进行实验,结果表明新算法优于传统的PCA算法。 相似文献
104.
本文提出了基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究框架。在对三维人脸表情模型进行预处理及归一化的基础上建立具有平移比例和旋转不变性的三维人脸表情模型的矩不变量特征表示。针对人脸表情分类应用背景采用基于支持向量机的智能学习技术研究实现利用多维度3D-Zernike描述子特征的人脸分析识别系统的建模,基于D-ABC算法的分析识别模型优化,提高模型可靠性和系统的鲁棒性,进而利用该系统进行三维人脸表情数据的分类识别。 相似文献
105.
针对人脸检测数据集中的信息均为高维特征向量且人脸识别易受表情变化影响等问题,本文提出一种基于测地距离的KPCA人脸识别方法,该方法利用非线性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人脸数据映射到高维空间,进而在高维空间中提取人脸的主成分,其中核函数为多项式核函数;然后引入测地距离替换原来的欧氏距离进行相似度量,其能更准确地测量出两像素点间的实际距离,使得人脸识别率受表情变化影响小。该方法不但可以实现降维,而且还能达到有效提取特征的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法的识别率明显优于PCA、KPCA等方法的识别率。 相似文献
106.
针对基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法(Neighborhood graph embedding based local adaptive discriminant analysis, LADP
)仅仅利用局部类内离差矩阵主元空间的鉴别信息而丢失了其零空间内大量鉴别信息的不足,结合全空间的基本思想提出了完备的基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法(
Complete LADP,CLADP)。在局部类内离差矩阵的零空间内,通过最大化局部类间离差矩阵提取不规则鉴别特征,在局部类间离差矩阵的主元空间内,通过最大化局部类间离差矩阵的同时最小化局部类
内离差矩阵提取规则鉴别特征,最后将不规则鉴别特征和规则鉴别特征串联形成CLADP特征。在ORL,Yale以及PIE人脸库上的人脸识别实验结果证明了CLADP的有效性。 相似文献
107.
基于"遗传+变异"模式,提出继承式集成学习方法框架,它可以训练出四种不同形式的层叠分类器。除了基于"无遗传"模式的基本层叠分类器与基于"全部遗传"模式的嵌入式层叠分类器两种传统方法之外,还有基于"部分遗传+部分变异"模式的特征继承层叠分类器与弱分类器继承层叠分类器。虽然后两种层叠分类器都有一定的继承代价,但是其拟合性更好,可以更好地均衡收敛速度和扩展性能,其综合性能优于传统方法。基于RAB、GAB算法与LUT弱分类器的正面直立人脸检测实验结果表明了新的继承式集成学习方法的有效性。 相似文献
108.
针对某煤矿开采中综采工作面的情况,依据相关理论计算出了运输机线路的电压损失,并结合该供电系统的实际运行状况对计算结果进行了分析研究,以期促进我国煤矿开采行业的科学发展。 相似文献
109.
110.