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2DPCA在图像特征提取中优于PCA的判定条件被引量：9: 1; 作者程正东章毓晋樊祥《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期951-961,共11页; 主元分析(PCA)与二维主元分析(2DPCA)是两种典型的图像特征提取方法,它们所提取的图像特征的优劣可由重建误差来衡量。通过对PCA和2DPCA的重建误差分析发现,二者的重建误差在理论上相同,但在实际应用中取决于它们的样本协方差阵的估计... 展开更多; 关键词 pca 2dpca 图像特征协方差阵重建误差均方误差; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于两级2DPCA的SAR目标特征提取与识别被引量：9: 2; 作者胡利平刘宏伟吴顺君《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1722-1726,共5页; 对二维图像用主分量分析(PCA)来提取特征具有准确估计协方差矩阵比较困难、计算复杂度大的缺点。二维PCA(2DPCA)克服了PCA的局限性,但2DPCA仅去除了图像中各行像素间的相关性,因此它用于特征提取时得到的特征维数较大。该文采用两级2DPC... 展开更多; 关键词合成孔径雷达二维pca 两级2dpca 最近邻分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法被引量：24: 3; 作者曾岳冯大政《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期769-774,共6页; 该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分... 展开更多; 关键词人脸识别人脸表示主成分分析法(pca) 2维主成分分析法(2dpca); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于2DPCA的红外显微图像分析被引量：1: 4; 作者杨秀坤钟明亮 +1 位作者景晓军张洁《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期147-151,共5页; 为了提高光谱分解效率,提出一种基于光谱方向的2DPCA的光谱分解方法,该方法可以直接利用原始图像矩阵进行光谱分解。通过对兔子动脉和多层油漆中红外显微图像的分解实验,验证了2DPCA光谱分解方法的可行性和有效性。实验表明,当光谱数大... 展开更多; 关键词红外显微图像 pca 2dpca 光谱分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

人脸图像识别中非贪婪L1范数的2DPCA最大化鲁棒算法: 5; 作者刘辉马文王志锋《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2016年第2期90-95,共6页; 基于L1范数的二维主成分分析是近年来提出的一种在图像域降维和特征提取的方法。通常,直接求解L1范数最大化问题很困难,因此,一种贪婪的策略被提出来了。然而,这种策略的初始化投影是随意选取的,为了获得更好的投影向量,得到一个最优的... 展开更多; 关键词二维主成分分析 L1范数非贪婪算法异常值主成分分析法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于一种改进的2DPCA算法的人脸检测研究被引量：1: 6; 作者王明霞罗刘敏杨静《无线互联科技》 2018年第10期137-139,共3页; 互联网时代的到来,使得人脸识别技术越来越重要。好的人脸识别算法不仅要满足识别率的要求,还能最大限度地缩短识别时间。文章采用一种改进的2DPCA算法对人脸进行检测,首先利用小波变换算法对人脸库进行图像处理,最后结合传统PCA算法以... 展开更多; 关键词 pca 2dpca 人脸识别小波变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PCA的人脸识别方法的比较研究被引量：8: 7; 作者齐兴敏刘冠梅《现代电子技术》 2008年第6期77-79,共3页; 主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸... 展开更多; 关键词 pca 人脸识别 2dpca pca+2dpca; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于融合的方法进行人脸光泽分析: 8; 作者王鑫魏国亮《信息技术》 2014年第10期20-22,共3页; 中医学认为"光明润泽者,气也,光泽属神气。健康状况良好的人面部有光泽,面部无光泽的人健康状况较差。传统的中医面部判别都是基于个人的主观评价,缺乏客观数据的支持。文中结合计算机模式识别,图像处理技术辅助面部光泽分析,将人... 展开更多; 关键词面部光泽分析人脸面部分区 pca 2dpca算法投票融合方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2DPCA在图像特征提取中优于PCA的判定条件被引量：9: 1; 作者程正东章毓晋樊祥; 机构清华大学电子工程系合肥电子工程学院中国科技大学六系; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期951-961,共11页; 基金国家自然科学基金(60872084) 高等学校博士学科点专项科研基金(SRFDP-20060003102); 文摘主元分析(PCA)与二维主元分析(2DPCA)是两种典型的图像特征提取方法,它们所提取的图像特征的优劣可由重建误差来衡量。通过对PCA和2DPCA的重建误差分析发现,二者的重建误差在理论上相同,但在实际应用中取决于它们的样本协方差阵的估计准确度。本文以均方误差为度量给出了PCA与2DPCA样本协方差阵的估计准确度表达式,并由此得到2DPCA图像特征优于PCA的判定条件是2DPCA协方差阵的特征值平方和大于PCA。本文还指出行2DPCA与列2DPCA所提取的图像特征孰优孰劣也取决于它们各自协方差阵的特征值平方和的大小。在人脸图像库与人脸表情图像库上的实验验证了上述判定条件的正确性。; 关键词 pca 2dpca 图像特征协方差阵重建误差均方误差; Keywords pca 2dpca image feature covariance matrix reconstruction error mean square error; 分类号 O212.7 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于两级2DPCA的SAR目标特征提取与识别被引量：9: 2; 作者胡利平刘宏伟吴顺君; 机构西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1722-1726,共5页; 基金国家部级项目长江学者和创新团队发展计划资助课题; 文摘对二维图像用主分量分析(PCA)来提取特征具有准确估计协方差矩阵比较困难、计算复杂度大的缺点。二维PCA(2DPCA)克服了PCA的局限性,但2DPCA仅去除了图像中各行像素间的相关性,因此它用于特征提取时得到的特征维数较大。该文采用两级2DPCA的图像特征提取方法,可进一步压缩特征维数,减少识别运算量。用运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的合成孔径雷达(SAR)地面静止目标数据的实验结果表明,结合该文的预处理方法,两级2DPCA在大大降低了特征维数的同时,提高了识别率,且对目标方位角变化具有较强的鲁棒性。; 关键词合成孔径雷达二维pca 两级2dpca 最近邻分类器; Keywords SAR 2dpca Two-stage 2dpca Nearest neighbor classifier; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法被引量：24: 3; 作者曾岳冯大政; 机构西安电子科技大学计算机学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期769-774,共6页; 基金国家自然科学基金(60372049) 江西省科技计划青年基金(GJJ09412)资助课题; 文摘该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分别对人脸3个子部分分别提取特征,然后根据最近邻理论和权值进行分类。经过在ORL人脸库和YALE人脸库的实验研究表明:与2DPCA相比,提高了人脸空间的识别率,压缩了人脸空间的系数,减少了识别时间;在识别的准确率方面,更优于传统的Fisherfaces,IC,Kernel Eigenfaces的算法。; 关键词人脸识别人脸表示主成分分析法(pca) 2维主成分分析法(2dpca); Keywords Face recognition Face representation Principal Component Analysis（pca） 2-dimensional pca（2dpca）; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于2DPCA的红外显微图像分析被引量：1: 4; 作者杨秀坤钟明亮景晓军张洁; 机构哈尔滨工程大学信息与通信工程学院北京邮电大学信息与通信工程学院; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期147-151,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61143008) 黑龙江省自然科学基金资助项目(ZD200915)~~; 文摘为了提高光谱分解效率,提出一种基于光谱方向的2DPCA的光谱分解方法,该方法可以直接利用原始图像矩阵进行光谱分解。通过对兔子动脉和多层油漆中红外显微图像的分解实验,验证了2DPCA光谱分解方法的可行性和有效性。实验表明,当光谱数大于通道数时,采用2DPCA的光谱分解效率高于PCA的光谱分解效率,并且随着光谱数与通道数比值的增大,2DPCA的优势更明显。; 关键词红外显微图像 pca 2dpca 光谱分解; Keywords FTIR microscopic image pca 2dpca spectral unmixing; 分类号 O657.33 [理学—分析化学] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人脸图像识别中非贪婪L1范数的2DPCA最大化鲁棒算法: 5; 作者刘辉马文王志锋; 机构重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆信科设计有限公司; 出处《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2016年第2期90-95,共6页; 基金重庆市自然科学基金(CSTC2012jj A40054) 重庆市研究生科研创新(CYS14143)资助项目; 文摘基于L1范数的二维主成分分析是近年来提出的一种在图像域降维和特征提取的方法。通常,直接求解L1范数最大化问题很困难,因此,一种贪婪的策略被提出来了。然而,这种策略的初始化投影是随意选取的,为了获得更好的投影向量,得到一个最优的局部解,提出了一个非贪婪的L1范数最大化算法,该非贪婪算法具有三大优势:使用L1范数和非贪婪策略对于异常值很稳健;与PCA-L1相比较,更多的空间结构信息得到了保留;相比2DPCA-L1,所有的投影方向可以被优化并且可以获得更好的解决方案。人脸和其他数据集上的实验结果验证了所提出的方法更加有效。; 关键词二维主成分分析 L1范数非贪婪算法异常值主成分分析法; Keywords 2-D principal component analysis（2-dpca） L1-norm non-greedy algorithm outliers princi pal component analysis（pca）; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于一种改进的2DPCA算法的人脸检测研究被引量：1: 6; 作者王明霞罗刘敏杨静; 机构周口师范学院机械与电气工程学院; 出处《无线互联科技》 2018年第10期137-139,共3页; 基金周口师范学院校青年基金项目项目名称:驾驶员疲劳状态检测研究项目编号:zknu B3201602; 文摘互联网时代的到来,使得人脸识别技术越来越重要。好的人脸识别算法不仅要满足识别率的要求,还能最大限度地缩短识别时间。文章采用一种改进的2DPCA算法对人脸进行检测,首先利用小波变换算法对人脸库进行图像处理,最后结合传统PCA算法以及一种改进的2DPCA算法对人脸库进行识别,通过仿真实验比较二者的性能,得出采用2DPCA算法能够在不影响识别率的情况下,很大程度上缩短识别时间。; 关键词 pca 2dpca 人脸识别小波变换; Keywords pca 2dpca face recognition wavelet transform; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA的人脸识别方法的比较研究被引量：8: 7; 作者齐兴敏刘冠梅; 机构江西蓝天学院; 出处《现代电子技术》 2008年第6期77-79,共3页; 文摘主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的问题。为了解决这2个问题,人们对PCA进行了改进,提出并实现了多种基于PCA的人脸识别。对3种基于PCA的人脸识别方法做了理论上的研究和实验上的性能比较。实验结果表明PCA+2DPCA是其中综合效果最好的一种方法。; 关键词 pca 人脸识别 2dpca pca+2dpca; Keywords pca face recognition 2dpca pca＋ 2dpca; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于融合的方法进行人脸光泽分析: 8; 作者王鑫魏国亮; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《信息技术》 2014年第10期20-22,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(61074016); 文摘中医学认为"光明润泽者,气也,光泽属神气。健康状况良好的人面部有光泽,面部无光泽的人健康状况较差。传统的中医面部判别都是基于个人的主观评价,缺乏客观数据的支持。文中结合计算机模式识别,图像处理技术辅助面部光泽分析,将人脸面部分成五个区域,包括前额,左脸颊,右脸颊,包括鼻梁的中间区域,下颌区域。用PCA,2DPCA特征提取方法在HSV、RGB、Lab、灰度空间进行实验,采用基于最小距离(KNN),贝叶斯分类器分别对五个区域进行光泽分析。采用投票融合的方法,将每个区域分析得到的光泽结果融合作为最终人脸光泽分析结果。; 关键词面部光泽分析人脸面部分区 pca 2dpca算法投票融合方法; Keywords facial gloss examination facial segmentation pca 2dpca fusion approach; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	2DPCA在图像特征提取中优于PCA的判定条件	程正东章毓晋樊祥	《工程数学学报》 CSCD 北大核心	2009	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于两级2DPCA的SAR目标特征提取与识别	胡利平刘宏伟吴顺君	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法	曾岳冯大政	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2011	24	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于2DPCA的红外显微图像分析	杨秀坤钟明亮景晓军张洁	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	人脸图像识别中非贪婪L1范数的2DPCA最大化鲁棒算法	刘辉马文王志锋	《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于一种改进的2DPCA算法的人脸检测研究	王明霞罗刘敏杨静	《无线互联科技》	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于PCA的人脸识别方法的比较研究	齐兴敏刘冠梅	《现代电子技术》	2008	8	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于融合的方法进行人脸光泽分析	王鑫魏国亮	《信息技术》	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料