一种鲁棒的监督流形学习算法及其在植物叶片分类中的应用

结合数据点的类别信息、局部信息和数据点的可信度,给出一种测地距离定义。在此基础上,提出一种改进的鲁棒性监督等度规映射算法,并应用于植物叶片分类中。首先利用改进的等度规映射将叶片图像投影到低维流形空间。然后采用支持向量机分类器进行植物叶片图像分类与识别。最后利用20种实际植物叶片图像进行植物叶片图像分类实验。实验结果表明该方法是有效可行的。     

一种自适应权值的PCA算法

针对传统PCA方法对离群点鲁棒性差的问题,提出了一种具有更高鲁棒性且自适应权值的PCA方法。在PCA方法的基础上建立了一个加权的重建误差和最小模型,通过引入信息熵来调节重建误差的权值;通过交替优化算法迭代求解模型。在Yale人脸库和UCI数据集上的实验表明该方法具有很好的鲁棒性和识别率。     

增强局部量化模式人脸识别算法

针对局部二值模式没有考虑邻域点之间的关系以及局部序数模式（LIOP）的邻域点数过少不足,提出一种利用大邻域范围内邻域点间序数信息的特征提取算法。该算法首先以类似LIOP编码的方式得到的邻域特征向量,然后应用[k]均值聚类算法降低特征向量的主模数量。同时此聚类过程可以离线进行并且运行十分高效;最终将级联直方图特征作为人脸特征向量。实验结果表明,该方法的鲁棒性和识别率均优于对比算法。最后应用WPCA算法既降低特征维数又提升了算法的识别率。     

一种基于动态反馈的人脸识别融合方法

提出了一种基于动态反馈的融合加权主成分分析（WPCA）和加权线性判别分析（WLDA）的人脸识别方法 （DFWPCA＋WLDA）。该方法首先进行主成分分析（PCA）降维得到投影矩阵,然后通过不断的反馈信息得到权值,从而加权协方差矩阵,优化投影矩阵,最后采用加权线性鉴别分析（LDA）进一步提取分类特征。动态反馈能很好地利用样本的有用信息,加权LDA还能做到更好的分类。在ORL和YALE人脸库上的实验表明,该方法有效且性能优于PCA＋LDA和WPCA＋WLDA。     

基于UWPCA与粗糙集相结合的表情识别

针对现有的WPCA方法强调信息不足和提取特征维数过高问题,提出了一种改进的加权主成分分析和粗糙集相结合的方法。该算法利用加权主成分分析的原理,将特征加权和主成分分析相结合,构造了一个新的双向三中心高斯分布函数作为加权函数对图像各维特征进行加权,从而得到特征向量,再使用改进的粗糙集属性约简算法对得到的特征向量进行筛选,去除冗余信息。实验结果显示,方法是有效的。     

主成分分析法在掌纹图像识别中的应用

掌纹识别技术是生物特征识别领域的又一新兴技术,在网络安全、身份鉴别等方面有广阔的应用前景。将主成分分析法应用于掌纹图像的特征提取,阐释了传统主成分分析与加权主成分分析在处理掌纹图像时的差异,并在不同数据库上对两种方法进行了实验,结果表明传统主成分分析比加权主成分分析有更高的识别率以及加权主成分分析能够削弱光照对识别结果的影响。     

基于多特征和支持向量机的风景图像分类

本文提出了一种基于多特征和支持向量机的风景图像分类方法.首先,通过深入分析风景图像在视觉内容上的显著特点,利用融合颜色、纹理和形状等多种特征的方式来描述图像;其次,采用一种加权主成分方法对提取的高维图像特征进行有效降维;最后,运用基于支持向量机的分类器对图像进行分类.经试验验证,本文中提出的方法对风景图像有较好的分类效果.     

Multi-performance optimization of abrasive water jet machining of Inconel 617 using WPCA

Inconel 617 is a hard-to-machine material used for various high-temperature components like headers, pipes and turbine blades in ultra-supercritical power plants. This material necessitates nontraditional machining methods. The processing of these alloys using abrasive water jet machining (AWJM) needs attention. This paper details the multi-response optimization in the AWJM of Inconel 617 using weighted principal components analysis (WPCA). The significant process parameters are water pressure, abrasive flow volume, standoff distance and table feed. The performance characteristics are material removal rate (MRR), circularity, cylindricity, perpendicularity and parallelism. Multi-performance optimization is performed using the weighted principal component analysis method. Mean response tables are developed and plotted and the optimal factor levels for the best values of the objectives are reported. The developed technique shows flexibility as different responses with different weightages based on the product application could be tested and established.     

车辆检测中可变形部件模型的改进与应用

针对可变形部件模型的复杂性使其在检测车辆时速度慢的问题,对可变形部件模型进行了改进。一方面使用加权PCA对可变形部件模型的基础HOG特征进行降维来减少模型参数;另一方面将HOG特征层组合后,使用快速傅里叶变换（FFT）把滤波器与HOG特征层的卷积转换为频域乘积,来降低计算复杂度。仿真实验结果表明,改进的可变形部件模型在进行车辆检测时检测精度和召回率都与原始模型相当,但检测速度大幅提升,在UIUC和BIT两个数据集上的平均耗时分别仅占原始模型平均耗时的29.6%和26.3%。