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题名一种基于KCCA的小样本脸像鉴别方法
被引量：8
- 1
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作者
贺云辉
赵力
邹采荣
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机构
东南大学无线电工程系
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期140-144,共5页
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文摘
基于典型相关分析和Fisher线性鉴别分析的等价性,提出了利用核典型相关分析来抽取小样本人脸图像的非线性鉴别特征,并用其进行脸像鉴别.这样得到的非线性特征本质上等价于核Fisher非线性最佳鉴别特征.基于ORL库的实验表明,对小样本人脸图像,KCCA可以得到和广义鉴别分析近似的识别性能,其所得非线性特征明显优于FLDA的线性鉴别特征.
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关键词
典型相关分析
核方法
FISHER鉴别分析
小样本问题
脸像鉴别
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Keywords
canonical correlation analysis
kernel method
Fisher discriminant analysis
small sample size problem
face image discrimination
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分类号
TN925.93
[电子电信—通信与信息系统]
TP393.17
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名核最近特征分类器及人脸识别应用
被引量：2
- 2
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作者
贺云辉
赵力
邹采荣
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机构
东南大学无线电工程系
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第3期227-231,共5页
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文摘
将最近特征线(NFL)、特征面(NFP)和特征子空间(NFS)分类方法推广为基于核的NFL、NFP和NFS,其优点是可直接对高维的人脸图像样本进行识别,而无需先抽取人脸图像特征,使在训练样本数较多、特征抽取在计算上难以实现的情况下也能直接识别.其中对KNFS得出了两种计算方法,一是KNFP的直接推广,二是利用核主分量分析构造非线性特征子空间.基于ORL和YALE数据库的实验验证了此方法直接识别高维人脸图像的有效性.
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关键词
人脸识别
最近特征分类器
核方法
核主分量分析
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Keywords
face recognition
nearest feature classifier
kernel method
kernel PCA
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于KPCA及最佳鉴别独立分量的人脸识别方法
被引量：2
- 3
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作者
贺云辉
赵力
邹采荣
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机构
东南大学无线电工程系
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期551-556,共6页
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文摘
首先分析了独立分量分析(ICA)在人脸识别应用中存在的一些问题,然后从3个方面对基于独立分量分析的人脸识别方法进行了改进:首先利用KPCA将人脸映射到特征空间,在特征空间进行ICA得到相对于原样本的非线性独立分量,从而得到一种非线性独立分量分析的方法;其次,定义了Fisher鉴别信息作为选取最佳鉴别独立分量的准则;最后,提出了一种用最佳独立分量表示待识别人脸图像的方法,克服了用直接投影得到的特征不准确的问题.基于ORL人脸数据库的实验表明,利用此改进的非线性最佳鉴别ICA方法,可以得到优于FLDA方法的识别性能,且在特征数较少时仍能得到较好的识别稳定性.
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关键词
人脸识别
独立分量分析
核主分量分析
最佳鉴别分析
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Keywords
face recognition
independent component analysis
kernel principle component analysis
optimal discriminant analysis
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于核鉴别共同矢量的小样本脸像鉴别方法
被引量：1
- 4
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作者
贺云辉
赵力
邹采荣
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机构
东南大学无线电工程系
南京信息工程大学通信工程系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第12期2296-2300,共5页
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基金
南京信息工程大学科研基金资助课题
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文摘
人脸识别中通常存在小样本问题,使得基于Fisher线性鉴别分析的特征抽取方法存在病态奇异问题。近年来针对此问题提出了不同的解决方法,其中基于共同鉴别矢量(DCV)的方法成功克服了已有各种方法存在的缺点,有较好的数值稳定性和较低的计算复杂度。该文将DCV方法推广到非线性领域,将两次Gram-Schmidt正交化过程,转化为只需计算两个核矩阵和进行一次Cholesky分解完成,且得到的非线性Fisher鉴别矢量有标准正交的性质。实验验证了所得KDCV方法的识别性能优于DCV方法。
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关键词
人脸识别
鉴别共同矢量
核方法
小样本问题
FISHER线性鉴别分析
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Keywords
Face Recognition, Discriminative Common Vectors, Kemel method, Small Sample Size （SSS） problem, Fisher Linear Discriminant Analysis （FLDA）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于奇异值分解的分类器及在人脸识别中的应用
- 5
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作者
贺云辉
赵力
邹采荣
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机构
东南大学无线电工程系
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期250-250,共1页
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基金
教育部科学技术基金
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文摘
提出了利用一个人脸样本的奇异值分解构造其所在类别分类器的方法，解决了人脸识别中训练样本少的问题，并给出了利用错归样本更新分类器的方法．实验表明每类仅有一个训练样本就可以得到满意的识别率，并且仅利用一个错归样本更新分类器还可以使识别率进一步提高．
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关键词
奇异值分解
人脸识别
分类器
应用
训练样本
识别率
更新
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O151.21
[理学—基础数学]
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题名基于奇异值分解的分类器及在人脸识别中的应用
- 6
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作者
贺云辉
赵力
邹采荣
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机构
东南大学无线电工程系
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出处
《应用科学学报》
CSCD
北大核心
2005年第4期345-349,共5页
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基金
教育部科学技术重点资助项目(03082)
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文摘
提出了利用一个人脸样本的奇异值分解构造其所在类别分类器的方法,解决了人脸识别中训练样本少的问题,并给出了利用错归样本更新分类器的方法.实验表明每类仅有一个训练样本就可以得到满意的识别率,并且仅利用一个错归样本更新分类器还可以使识别率进一步提高.
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关键词
人脸识别
奇异值分解
分类器
特征子空间
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Keywords
face recognition
singular value decomposition
classifier
feature subspace
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于“NTN”技术的宽带取样示波器的校准
被引量：14
- 7
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作者
刘明亮
林茂六
贺云辉
高剑
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
哈尔滨工业大学电子与通信工程系
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2002年第1期65-68,共4页
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基金
国家自然科学基金 ( 6 9872 0 2 1)
北京市教委资助项目
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文摘
介绍了用于校准宽带取样示波器的详尽模型法和脉冲标准法 ,并指出了它们的缺陷。着重介绍了可以进行自校准的“NTN”技术 ,该技术的基本设计是将三台取样示波器以“NTN”形式两两对接 ,其中一台对直流进行采样 ,用反卷积分离另一台取样示波器的响应波形 ,并通过解方程组可得到示波器的冲激响应。最后给出了用反卷积分离取样示波器冲激响应的计算机仿真。
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关键词
“NTN”技术
数字反卷积
宽带取样示波器
校准
详尽模型法
脉冲标准法
自校准
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Keywords
Nose to nose procedure
Digital deconvolution
Broad band sampling oscilloscope
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分类号
TM935.31
[电气工程—电力电子与电力传动]
TM935.38
[电气工程—电力电子与电力传动]
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