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针对不同卷积核可以提取不同的图像特征,而卷积核的训练比较困难这一问题,提出一种带主成分分析（PCA）卷积的稀疏表示分类算法。先对训练样本集做分片去均值化处理,然后直接应用PCA算法提取所有分片的前K个特征向量作为卷积核,再用这些卷积核对原始图像进行卷积操作;并提出一种自动加权策略,对卷积处理后得到的K个特征图像进行加权叠加操作;最后对特征图像进行分块直方图统计稀疏化,并应用稀疏表示分类算法进行分类。在公共人脸数据集AR、CMU Multi-PIE、ORL以及数字手写体数据集MNIST上与常用分类算法进行对比实验,实验结果表明,带PCA卷积的稀疏表示分类算法具有更高的分类准确率。 相似文献
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针对拉普拉斯特征映射(LE)只能保持局部近邻信息,对新测试点无法描述的不足,提出一种基于二维核主成分分析的拉普拉斯特征映射算法(2D-KPCA LE)。与核二维主成分分析算法(K2DPCA)不同,该算法首先对训练样本空间进行二维主成分分析（2DPCA）,在保留样本空间结构信息的同时通过去相关性得到低秩的投影特征矩阵;然后用核主成分分析法(KPCA)提取全局非线性特征;由于其核函数需要大量存储空间,再用拉普拉斯特征映射(LE)进行降维。在ORL和FERET人脸数据库中的仿真实验结果表明,基于2D-KPCA的拉普拉斯特征映射算法不但可以有效处理复杂的非线性特征,又可以降低算法复杂度,提高流形学习的识别率。 相似文献
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随着信息技术的发展,学生完成课程作业的形式由传统的线下形式部分逐步转变在线形式.针对目前线上作业形式仅能支持客观题自动批改、作业形式仅限文字等问题,设计并开发了一款基于SpringBoot的评价预警系统.系统主要用于解决主观类非常规作业管理问题,设置有自评、匿名互评功能,提高学习者的参与度,通过评价准确性自动对学习者学... 相似文献
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