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题名改进的自然动态纹理综合算法
被引量：1
- 1
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作者
陆懿
陈光梦
毕宏杰
董栋
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机构
复旦大学电子工程系
复旦大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第14期3687-3689,共3页
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文摘
动态纹理综合技术是近年来计算机图形学领域研究的热点与难点之一。动态纹理综合技术在虚拟现实、电脑动画等领域有着广泛的应用。将Kernel PCA算法引入到动态纹理的分析与综合中,并与传统的基于线性PCA的动态纹理算法相比较。实验数据表明,基于Kernel PCA的改进算法在动态纹理描述和综合效果上均比线性PCA算法更好。
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关键词
动态纹理
纹理综合
核主分量分析
线性动态系统模型
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Keywords
dynamic texture
texture synthesis, kernel pca
LDS model
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名串联机器人机构分析和综合同步方法的应用
被引量：4
- 2
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作者
孙志娟
赵京
李立明
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机构
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期321-327,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51075005)
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文摘
为揭示机器人机构综合性能与机构类型和尺寸之间的映射规律,基于机器人机构单一性能指标的相关性和多样性,引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA),对典型串联机器人——不同构型和不同尺度的平面串联机械臂进行综合性能评价,从而选择综合性能最优的机构构型和尺度.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果,更能有效地处理多个单一性指标间的非线性关系,提供更多的综合性能评价信息,可为建立机器人机构综合性能与其机构类型和尺寸之间的数值计算关系,并进行机构构型和尺度同步综合提供科学的参考依据.
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关键词
串联机器人
机构分析
机构综合
主成分分析
核主成分分析
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Keywords
serial robot
mechanism analysis
mechanism synthesis
principal component analysis （pca）
kernel principal component analysis （Kpca）
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分类号
TH112
[机械工程—机械设计及理论]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多核学习特征融合的人脸表情识别
被引量：7
- 3
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作者
钟志鹏
张立保
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机构
北京师范大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第A02期245-249,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61071103)
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文摘
传统的基于纹理特征的表情识别采用单一纹理特征构建单核支持向量机(SVM)进行表情特征分类,势必会造成表情特征信息的丢失,影响识别率;然而过多的特征又会带来冗余,产生过拟合现象,降低识别率。针对传统方法的不足,提出了基于多核学习特征融合的人脸表情识别方法,即提取图像的Gabor纹理特征、灰度直方图特征、LBP纹理特征三种特征并进行主成分分析(PCA)降维,在多核支持向量机训练中利用基于核函数组合的特征融合模型,寻找一组最优的特征组合系数,构建基于特征融合模型的核函数,进行表情的分类。该方法能更大限度利用表情图像中的有用特征,还能避免无关特征和冗余特征带来的过拟合现象。通过在学生听课表情表情库中的实验结果表明,方法的识别率为88%,好于传统方法 80%的识别率。
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关键词
支持向量机
多核学习特征融合
GABOR纹理特征
灰度直方图特征
局部二进制模式
主成分分析
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Keywords
Support Vector Machine（SVM）
multi-feature fusion by multi-kernel SVM
Gabor texture feature
histogram feature
Local Binary Pattern（LBP）
Principal Component Analysis（pca）
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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