Fisher最优分割法在星星哨水库汛期分期划分中的应用

Fisher最优分割法是对有序样本进行最优化分段的一种数学方法。本文利用该方法对星星哨水库汛期进行相应的划分,结果表明该方法是可行的。因此,可利用该结果对分期实施不同的汛限水位,使水库的防洪和兴利效益达到最大。     

多流形判别分析在人脸识别中的研究

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。     

基于Fisher 准则和最大熵原理的SVM核参数选择方法

针对支持向量机(SVM)核参数选择困难的问题,提出一种基于Fisher准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法.首先,从SVM分类器原理出发,提出SVM核参数优劣的衡量标准;然后,根据此标准利用Fisher准则来优选SVM核参数,并引入最大熵原理进一步调整算法的优选性能.整个模型采用粒子群优化算法(PSO)进行参数寻优.UCI标准数据集实验表明了所提方法具有良好的参数选择效果,优选出的核参数能够使SVM具有较高的泛化性能.     

基于Fisher字典学习稀疏表示的高光谱图像分类

近年基于稀疏表示的分类框架(Sparse Representation based Classification,SRC)在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大成功,高光谱图像解译也逐渐引入稀疏表示方法。针对基于SRC的高光谱图像分类算法随机抽取训练样本构成字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题,提出采用Fisher字典学习方法增强相似类训练样本的可区分性。此外,考虑到高光谱图像具有较强空间相关性的特点,设计一种简单有效的投票策略进行类别判决。大量实验表明:基于Fisher字典学习的联合投票分类方法能够较好地改善高光谱分类精度。     

增强Fisher判决的Bagging集成分类方法

提出了一种样本间的相似性度量方法,并将这种相似性度量信息附加到Fisher线性判别的类内、类间离散度矩阵,使得Fisher判决准则在使类内距离迭最小、类间距离迭最大的同时,也使类内相似度迭最小、类间相似度达最大,获得比原始Fisher判剐更好的投影矩阵。实验证明,与Bagging集成的Fisherfaee比较,该方法显示出更好的识别率。     

基于高斯滤波器组混合特征的录音回放攻击检测研究

录音回放是目前声纹识别技术应对各种仿冒语音攻击的主要手段。针对传统语音特征无法区分真实语音和回放语音的问题,提出一种基于高斯滤波器组的Fisher比混合倒谱特征提取算法。将高斯滤波器组代替传统三角滤波器组,分别采用线性频率和逆ERB频率替换MEL频率,形成高斯线性频率倒谱系数特征（G-LFCC）和高斯逆ERB频率倒谱系数特征（G-IEFCC）两个新的特征。通过Fisher准则将G-LFCC和G-IEFCC融合,生成新的混合特征参数,该特征提高了真实语音和回放语音在高频段的区分度,同时降低回放语音在低频段因不同录音及回放设备造成的干扰。在ASVSpoof2017评测数据上的实验结果表明,该算法混合特征具有较好的区分效果,与IMFCC、LFCC、CQCC和GSV等算法相比,等错误概率分别降低21.8%、38.8%、58.3%和43.7%。     

基于特征脸和支持向量机的人脸识别技术研究

在人脸检测的基础上,针对人脸识别问题,将特征脸理论和支持向量机相结合,把待识别样本投影到由特征脸张成的特征空间,从而提取出有效的可供识别特征,再将提取的特征送入支持向量机训练、分类,最终实现识别算法.该算法充分利用了主分量分析法在特征提取方面的有效性以及支持向量机在处理小样本问题和泛化能力强等方面的优势,使得算法具有较高的识别率.最后在设计的软件平台上进行了仿真,仿真结果表明,该系统可以运用在小型人脸识别的场合.     

Fisher方程的行波解

通过行波变换将Fisher方程转变为复域中的常微分方程,给出复化的Fisher方程wu’-ακ^2u^u-β（u-u^2）=0的亚纯解结构．     

小波树和Fisher线性鉴别的人脸识别

结合小波树和子空间分析中Fisher线性鉴别方法,本文提出基于小波树和Fisher线性鉴别的人脸识别算法(WAFLD)。该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量和三个细节分量;然后对小波近似分量进行二次小波分解,相应地计算出各小波近似分量;其后对三层分解的小波近似系数进行重新组合,得到一个新的样本集;最后在此样本集上使用Fisher线性鉴别方法进行人脸识别。ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的实验结果表明,与Fisherfaces和Eigenfaces方法相比较,WAFLD方法的人脸识别率为99%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性。     

基于Fisher最优分割法的汛期分期

针对传统汛期分期方法中常用的数理统计法、模糊集合分析法存在的主观性强、指标单一化的缺点和不足,提出了利用Fisher最优分割法进行汛期分期。以太平水库为例,选择能反映水库流域暴雨洪水季节性规律的4个指标,利用Fisher最优分割法计算目标函数,最终确定汛期分期,并与传统方法进行比较。结果表明,该方法可以适用于汛期分期,与传统方法相比具有一定的优越性。