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一种基于双向2DPCA及遗传算法的人脸识别方法被引量：1: 1; 作者董晓庆陈洪财 +1 位作者谢森林曾辉《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第5期656-661,共6页; 提出了一种双向二维PCA((2D)2PCA)及改进遗传算法(GA)相结合的人脸识别方法.该方法首先利用(2D)2PCA分别从图像的行、列方向进行特征提取,然后通过遗传算法对提取的特征空间以并行的方式进行优化,得到最优行、列特征空间,最后根据最优... 展开更多; 关键词人脸识别双向二维pca((2d)2pca) 遗传算法(GA) 特征空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二阶（2D）-2PCA的人脸识别被引量：3: 2; 作者罗仁泽冉瑞生《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第11期223-226,共4页; 研究光照变化条件下的人脸识别问题。基于最近提出的二阶特征脸方法和(2D)2PCA方法,提出了二阶(2D)2PCA方法。该方法将(2D)2PCA技术分别应用到原始图像矩阵集和剩余图像矩阵集。在extended Yale人脸库上的实验表明,在光照变化条件下,二... 展开更多; 关键词人脸识别特征脸二阶特征脸 (2d)2pca 光照变化; 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: 3; 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(2D)~2PCA的受限玻尔兹曼机图像分类算法及其并行化实现被引量：1: 4; 作者宋海峰陈广胜 +1 位作者景维鹏杨巍巍《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期495-503,共9页; 为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先... 展开更多; 关键词 (2d)^2pca 受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine RBM) 并行计算图像分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

二维四元零相关区周期互补阵列集构造法被引量：3: 5; 作者刘凯俞赛李玉博《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期924-929,共6页; 基于二维二元周期互补阵列集和移位序列,利用逆Gray映射,提出了一类二维四元零相关区周期互补阵列集的构造方法。获得的阵列集由多个四元零相关区周期互补阵列子集组成,不同子集之间具有完全正交互补特性。本文的构造方法可分别对阵列... 展开更多; 关键词二维周期互补阵列集移位序列零相关区逆Gray映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于加强步态能量图在非规范视角的步态识别研究: 6; 作者肖文钟秀锋《现代电子技术》 2012年第6期138-140,共3页; 提出了一种基于加强步态能量图的非规范视角步态识别方法,解决了非规范视角下步态识别难题。视角转换方法将视角统一,采用背景减除法提取人体轮廓,引入步态周期检测方法确定步态周期,根据人体骨架参数模型得到加强步态能量图(E-GEI),最... 展开更多; 关键词步态识别加强步态能量图二维主分量分析非规范视角; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于双向2DPCA及遗传算法的人脸识别方法被引量：1: 1; 作者董晓庆陈洪财谢森林曾辉; 机构韩山师范学院物理与电子工程系; 出处《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第5期656-661,共6页; 基金国际科技合作项目(中国科技部 2011DFR90720) +1 种基金 2013年广东省高等学校"专业改革试点"项目(Z13016); 文摘提出了一种双向二维PCA((2D)2PCA)及改进遗传算法(GA)相结合的人脸识别方法.该方法首先利用(2D)2PCA分别从图像的行、列方向进行特征提取,然后通过遗传算法对提取的特征空间以并行的方式进行优化,得到最优行、列特征空间,最后根据最优特征空间进行分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法较之传统的方法具有更高的识别率及识别速度,在各种鉴别特征维数下更具鲁棒性,是有效的人脸识别方法.; 关键词人脸识别双向二维pca((2d)2pca) 遗传算法(GA) 特征空间; Keywords face recognition two-directional two-dimensional pca（（2d）2pca） genetic algorithm （GA） feature spaces; 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

题名基于二阶（2D）-2PCA的人脸识别被引量：3: 2; 作者罗仁泽冉瑞生; 机构电子科技大学中山学院中冶赛迪工程技术股份有限公司自动化事业部; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第11期223-226,共4页; 文摘研究光照变化条件下的人脸识别问题。基于最近提出的二阶特征脸方法和(2D)2PCA方法,提出了二阶(2D)2PCA方法。该方法将(2D)2PCA技术分别应用到原始图像矩阵集和剩余图像矩阵集。在extended Yale人脸库上的实验表明,在光照变化条件下,二阶(2D)2PCA方法是一种有效的人脸识别方法。该方法与传统的特征脸、二阶特征脸方法和(2D)2PCA相比,具有更高的识别精度;且比特征脸和二阶特征脸方法节省计算时间。; 关键词人脸识别特征脸二阶特征脸 (2d)2pca 光照变化; Keywords Face recognition Eigenface Second-order eigenface （2d）^ 2pca Lighting variation; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] O175.1 [理学—基础数学]; 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: 3; 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(2D)~2PCA的受限玻尔兹曼机图像分类算法及其并行化实现被引量：1: 4; 作者宋海峰陈广胜景维鹏杨巍巍; 机构东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江工程学院计算机科学与技术学院哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 出处《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期495-503,共9页; 基金黑龙江省自然科学基金(No.ZD201403) 国家林业局林业行业公益专项基金(No.201504307) +2 种基金黑龙江省大学生创业实践项目基金(No.201611802059)资助; 文摘为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先应用(2D)~2PCA对待处理图像在X和Z两个方向上进行降维处理,从而提取出图像的主成分,将主成分作为RBM网络可见层的输入数据,应用对比散度算法训练构建玻尔兹曼机网络,达到对图像进行分类的目的.该算法有效解决了RBM处理高分辨率图像时网络训练速度慢,甚至整个网络训练状态无法收敛的问题.通过在Hadoop并行数据处理平台的实验表明:该算法不仅能有效提高处理高分辨率图像的速度,而且具备良好的并行性,在具有4台处理机的并行集群下,其加速比达到了3.13.; 关键词 (2d)^2pca 受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine RBM) 并行计算图像分类; Keywords （2d）^2pca restricted Boltzmann machine （RBM） parallel computing image classification; 分类号 P751.1 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名二维四元零相关区周期互补阵列集构造法被引量：3: 5; 作者刘凯俞赛李玉博; 机构燕山大学信息科学与工程学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期924-929,共6页; 基金国家自然科学基金(61201263 61172094) 河北省自然科学基金(F2012203171)资助课题; 文摘基于二维二元周期互补阵列集和移位序列,利用逆Gray映射,提出了一类二维四元零相关区周期互补阵列集的构造方法。获得的阵列集由多个四元零相关区周期互补阵列子集组成,不同子集之间具有完全正交互补特性。本文的构造方法可分别对阵列的行列进行移位,能够获得具有不同参数形式的二维四元零相关区周期互补阵列集。同时行(列)方向上的零相关区长度可以灵活设置,从而能获得不同的移位序列集,构造出多个二维四元零相关区周期互补阵列集。构造结果表明,本文方法可有效地增加工程应用所需的阵列信号。; 关键词二维周期互补阵列集移位序列零相关区逆Gray映射; Keywords two-dimensional （2-d） periodic complementary array set（pcaS） shift sequence zero correla- tion zone （ZCZ） inverse Gray mapping; 分类号 TN911.2 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于加强步态能量图在非规范视角的步态识别研究: 6; 作者肖文钟秀锋; 机构汕头大学电子工程系; 出处《现代电子技术》 2012年第6期138-140,共3页; 文摘提出了一种基于加强步态能量图的非规范视角步态识别方法,解决了非规范视角下步态识别难题。视角转换方法将视角统一,采用背景减除法提取人体轮廓,引入步态周期检测方法确定步态周期,根据人体骨架参数模型得到加强步态能量图(E-GEI),最后运用2DPCA方法提取特征向量,并采用最近邻域法分类。实验结果表明:E-GEI在各个视角下比普通的GEI在识别效果要更好。; 关键词步态识别加强步态能量图二维主分量分析非规范视角; Keywords gait recognition E-GEI 2-d pca informal angle of view; 分类号 TN919-34 [电子电信—通信与信息系统] 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	一种基于双向2DPCA及遗传算法的人脸识别方法	董晓庆陈洪财谢森林曾辉	《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于二阶（2D）-2PCA的人脸识别	罗仁泽冉瑞生	《计算机应用与软件》 CSCD	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	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
4	基于(2D)~2PCA的受限玻尔兹曼机图像分类算法及其并行化实现	宋海峰陈广胜景维鹏杨巍巍	《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	二维四元零相关区周期互补阵列集构造法	刘凯俞赛李玉博	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于加强步态能量图在非规范视角的步态识别研究	肖文钟秀锋	《现代电子技术》	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料