基于排列组合熵和加权核Fisher的肌电跌倒检测 被引量：4

1

作者 席旭刚 武昊 +1 位作者 左静 罗志增 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1685-1689,1700,共6页

为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒... 为实现老年人的跌倒与日常行为动作的模式识别,提出了一种基于排列组合熵和加权核Fisher线性判别的表面肌电信号跌倒识别方法.以腓肠肌和股外侧肌2路肌电信号对应的排列组合熵为特征向量输入加权核Fisher线性分类器进行模式识别,对跌倒与坐下、蹲下和行走进行识别.实验结果表明,该方法的跌倒识别率为93.33%,特异度100%,优于其他分类方法. 展开更多

关键词 表面肌电信号 跌到识别 排列组合熵 加权核fisher线性判别

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基于核的Fisher极小鉴别分析及人脸识别 被引量：3

2

作者 王建国 郑宇杰 杨静宇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期5516-5518,5522,共4页

Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。先前的基于核Fisher鉴别分析算法虽然解决了非线性特征抽取问题,但是其存在最终特征... Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。先前的基于核Fisher鉴别分析算法虽然解决了非线性特征抽取问题,但是其存在最终特征维数受类别数限制的问题。为了能够进一步提高特征提取效率,提出了一种基于核的Fisher极小鉴别分析方法,该方法使得最终特征维数不受类别数限制。在Yale和NUST603人脸库上进行了鉴别性能实验,实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 核主成分分析 fisher鉴别分析 特征抽取 人脸识别 非线性鉴别特征

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一种基于加权核Fisher准则的朴素贝叶斯分类器

3

作者 雷瑜 杨慧中 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第5期510-514,共5页

利用加权核Fisher准则,给出一种朴素贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找使类与类最大分离的最优投影矩阵,将样本数据进行投影变换,再利用朴素贝叶斯分类器对新样本进行分类。将该方法应用于双酚A生产过程在线监测数据集的分类中,... 利用加权核Fisher准则,给出一种朴素贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找使类与类最大分离的最优投影矩阵,将样本数据进行投影变换,再利用朴素贝叶斯分类器对新样本进行分类。将该方法应用于双酚A生产过程在线监测数据集的分类中,仿真结果表明,相比于单纯朴素贝叶斯分类器,该分类算法具有更好的分类性能。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯分类器 加权核fisher准则 投影变换

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基于加权Fisher准则的线性鉴别分析及人脸识别 被引量：8

4

作者 郭娟 林冬 戚文芽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第5期1037-1039,1049,共4页

提出了一种基于加权Fisher准则线性鉴别分析的人脸识别方法。该方法引入了一种新的权函数对Fisher准则加权,以提高样本在低维线性空间中的可分性,然后探讨了高维、奇异情况下如何降低运算量的问题,并给出了一个简单高效的算法。在ORL标... 提出了一种基于加权Fisher准则线性鉴别分析的人脸识别方法。该方法引入了一种新的权函数对Fisher准则加权,以提高样本在低维线性空间中的可分性,然后探讨了高维、奇异情况下如何降低运算量的问题,并给出了一个简单高效的算法。在ORL标准人脸库上进行测试,由该算法抽取的特征在最近邻分类器和最小距离分类器下均达到96%的正确识别率,这一结果优于经典的特征脸和Fisher脸方法在该库上的识别结果。 展开更多

关键词 线性鉴别分析 加权fisher准则 特征抽取 人脸识别

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一种基于Fisher投影计算权重的模糊SVM模型

5

作者 陈志军 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第5期145-148,共4页

针对模糊支持向量机模型,提出一种基于Fisher投影的模糊权重赋值方法。首先将原始样本通过Fisher线性判别分析(LDA)投影到一维空间,然后根据投影点的分布计算原始样本的模糊权重。算法在低维空间中可以更好地对离群点和噪声样本进行检测... 针对模糊支持向量机模型,提出一种基于Fisher投影的模糊权重赋值方法。首先将原始样本通过Fisher线性判别分析(LDA)投影到一维空间,然后根据投影点的分布计算原始样本的模糊权重。算法在低维空间中可以更好地对离群点和噪声样本进行检测,从而可以更好地计算模糊权重,提高分类器的泛化能力。在UCI标准数据集与ORL人脸数据库上的实验表明,基于提出的Fisher投影模糊权重赋值方法的模糊支持向量机算法具有更高的精度。 展开更多

关键词 模糊支持向量机 模糊权重 fisher投影 线性判别分析 泛化能力

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基于Gabor特征的人脸识别算法的对比研究与实现 被引量：8

6

作者 许伟 赖惠成 +1 位作者 齐立飞 吴雪锋 《激光杂志》 CAS 北大核心 2015年第2期41-44,共4页

由于Gabor变换的核函数分布与哺乳动物视觉皮层简单细胞2D感受野剖面非常类似,并具有良好的方向选择性和空间局部性,从而为图像局部区域内多个方向的空间尺度信息和局部性结构特征的获取提供了更有效的方法。为了验证Gabor特征在人脸识... 由于Gabor变换的核函数分布与哺乳动物视觉皮层简单细胞2D感受野剖面非常类似,并具有良好的方向选择性和空间局部性,从而为图像局部区域内多个方向的空间尺度信息和局部性结构特征的获取提供了更有效的方法。为了验证Gabor特征在人脸识别中的有效性和准确性,本文提出了一种采用目前四种传统特征提取的人脸识别方法与基于Gabor特征的人脸识别方法进行对比研究,同时提出利用ROC和CMC两个参量来验证基于Gabor特征人脸识别方法的有效性和准确性。在ORL人脸数据库上取得的实验结果表明,基于Gabor特征的人脸识别方法在同等条件下,得到了更高的人脸识别率,同时具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 GABOR特征 主成分分析 线性判别分析 核主成分分析 核费希尔分析 人脸识别

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半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入的非线性过程故障检测 被引量：3

7

作者 任世锦 李新玉 +2 位作者 徐桂云 潘剑寒 杨茂云 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期49-58,共10页

复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算... 复杂过程往往受到运行状态复杂、工作条件恶劣等因素影响,过程数据具有很强的非线性、随机性和流形结构.近年来,核局部线性嵌入(kernel locally linear embedding,KLLE)已经成功应用于复杂过程故障检测.然而KLLE是一种无监督流形学习算法,能够保持样本的局部几何信息,忽视了总体数据样本集全局/非局部鉴别信息.针对上述问题,本文提出一种新的半监督稀疏鉴别核局部线性嵌入(semi-supervised sparse discriminantKLLE,SSDKLLE)算法并用于非线性工业过程故障检测.本文主要贡献如下:(1)把半监督学习与Fisher鉴别分析(fisher discriminant analysis,FDA)引入到KLLE,有效地利用了总体数据集几何鉴别信息,提高了算法对不同类别数据的分离性;(2)基于稀疏表示通过重构优化方法对信号自适应稀疏表达的优点,利用稀疏表示自适应选择最近邻样本以及数目,提高算法鲁棒性和局部保持性能;(3)引入局部邻域处理以及核技巧策略降低过程工况数据变化对监测算法的影响,提高非线性多工况过程监测方法的性能.基于UCI数据和TE平台的仿真实验结果验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 过程故障检测 核局部线性嵌入 半监督学习 fisher鉴别分析 稀疏表示

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基于特征加权的人脸识别 被引量：1

8

作者 朱玉莲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第11期2584-2585,共2页

现有的人脸识别方法通常未考虑不同特征或像素对识别结果的影响。实际上,人脸面部不同特征在人脸识别过程中的作用是不同的。研究了各个特征在识别中的作用,分别采用三种加权方法对人脸图像进行了预处理,并应用流行的人脸识别方法(联想... 现有的人脸识别方法通常未考虑不同特征或像素对识别结果的影响。实际上,人脸面部不同特征在人脸识别过程中的作用是不同的。研究了各个特征在识别中的作用,分别采用三种加权方法对人脸图像进行了预处理,并应用流行的人脸识别方法(联想记忆、主分量分析和Fisher线性判别分析)进行识别。最后用标准人脸库ORL进行了实验,实验结果表明特征加权方法对人脸识别是有效且通用的。 展开更多

关键词 人脸识别 联想记忆 主分量分析 fisher线性判别分析 特征(混合)加权

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基于加权不相关鉴别分析的人脸识别

9

作者 梁毅雄 龚卫国 +1 位作者 潘英俊 李伟红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第8期1764-1766,共3页

提出了一种基于加权不相关鉴别分析的人脸识别方法。该方法引入了一种新的权函数对Fisher准则加权,以改善样本在低维线性空间中的可分性;然后,以给出的加权Fisher准则为目标函数,在共轭正交的约束下求解其最佳投影方向,从而保证所提取... 提出了一种基于加权不相关鉴别分析的人脸识别方法。该方法引入了一种新的权函数对Fisher准则加权,以改善样本在低维线性空间中的可分性;然后,以给出的加权Fisher准则为目标函数,在共轭正交的约束下求解其最佳投影方向,从而保证所提取的最佳鉴别特征之间的统计不相关性。实验结果表明,与经典的特征脸方法和Fisher脸方法相比,该方法对光照变化、表情变化以及时间变化等不敏感,具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 线性鉴别分析 加权fisher准则 人脸识别 统计不相关

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基于PCA、FLD和小波包子图融合的人脸识别算法

10

作者 唐文静 周莉 +1 位作者 龚飞 孙玉娟 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2018年第9期828-834,共7页

基于单一理论的识别方法由于各种因素的限制,存在自身固有的局限性。为提高算法的效率和准确率,本文结合主成分分析法(PCA)和Fisher线性判别法(FLD),提出一种基于融合小波包子图的人脸识别方法 FW-PCA-FLD。该方法首先将小波包分解后的... 基于单一理论的识别方法由于各种因素的限制,存在自身固有的局限性。为提高算法的效率和准确率,本文结合主成分分析法(PCA)和Fisher线性判别法(FLD),提出一种基于融合小波包子图的人脸识别方法 FW-PCA-FLD。该方法首先将小波包分解后的人脸子图像根据其能量分布特性进行加权融合,然后利用PCA方法对融合后的小波包图像进行特征提取,最后用Fisher线性判别找到合适的投影空间,通过度量训练样本与测试样本在投影空间上的投影系数进行人脸的分类识别。在CMU PIE人脸库、JAFFE人脸库上的实验结果表明,本文提出的人脸识别算法不仅在正确识别率和识别时间效率上表现较为优越,而且对不同光照、表情、姿态变化下的人脸识别都保持较好的适应性。 展开更多

关键词 人脸识别 主成分分析法(PCA) fisher线性判别法(FLD) 小波包 加权融合

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基于AdaBoost的雷达目标HRRP识别

11

作者 刘传武 毕笃彦 张智军 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第5期527-531,共5页

针对雷达高分辨一维距离像(HRRP)特征维数高的特点,采用线性判别分析(LDA)和核Fisher判别分析(KFD)方法进行特征压缩和提取。分析了基于AdaBoost算法的分类器的设计思想和实现步骤。构造了高斯型弱分类器,利用AdaBoost算法集成高斯弱分... 针对雷达高分辨一维距离像(HRRP)特征维数高的特点,采用线性判别分析(LDA)和核Fisher判别分析(KFD)方法进行特征压缩和提取。分析了基于AdaBoost算法的分类器的设计思想和实现步骤。构造了高斯型弱分类器,利用AdaBoost算法集成高斯弱分类器实现了一强分类器,利用此分类器对降维后的HRRP数据进行分类识别,并同K近邻分类器(KNN)、支持向量机(SVM)分类器进行比较,得到一些有价值的结论。 展开更多

关键词 雷达自动目标识别 线性判别分析 核fisher判别分析 K近邻 支持向量机

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FKA算法迭代收敛性分析

12

作者 刘忠宝 赵文娟 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第34期40-44,共5页

《核选择和非线性特征提取的双线性分析》一文提出了一种新颖的核Fisher准则FKC,并用迭代分析算法FKA求得最优解,但其迭代收敛性缺乏理论上的证明。从理论上对FKA算法的迭代收敛性进行了分析和探讨,并运用Radermacher复杂性分析法进行... 《核选择和非线性特征提取的双线性分析》一文提出了一种新颖的核Fisher准则FKC,并用迭代分析算法FKA求得最优解,但其迭代收敛性缺乏理论上的证明。从理论上对FKA算法的迭代收敛性进行了分析和探讨,并运用Radermacher复杂性分析法进行证明。 展开更多

关键词 迭代收敛性分析 线性判别分析 Radermacher复杂性分析 核fisher准则

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多重核线性判别分析及其权值优化

13

作者 刘笑嶂 冯国灿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期2473-2476,共4页

为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上... 为了提高非线性分类精度,借鉴在支持向量机(SVM)框架下发展起来的多重核学习方法,针对基于核的线性判别分析(KLDA)构造多重核。进而,使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则(MMC),提出了多重核权值优化算法。在FERET和CMUPIE人脸图像库上的实验表明,与基于单个核的LDA相比,多重核线性判别分析能够达到更高的分类性能。 展开更多

关键词 多重核 核线性判别分析 最大边缘准则 权值优化 拉格朗日乘子法

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基于核加权类对准则的高光谱影像特征提取 被引量：5

14

作者 刘敬 李青妍 刘逸 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1397-1405,共9页

针对高光谱遥感影像中相似光谱的不同地物与野类同时存在时,提取有效的非线性可分性特征的问题,提出一种核加权类对准则。首先,推导出类对形式的核线性判别分析准则,即核类对准则,将核类间和类内散布矩阵均表示为类对形式。然后,提出核... 针对高光谱遥感影像中相似光谱的不同地物与野类同时存在时,提取有效的非线性可分性特征的问题,提出一种核加权类对准则。首先,推导出类对形式的核线性判别分析准则,即核类对准则,将核类间和类内散布矩阵均表示为类对形式。然后,提出核加权类对准则,依据核空间中各类对的可分性分别对各类对的核类间和类内散布矩阵进行加权,使得各类对的可分性均衡地保留在特征子空间中。采用K近邻分类器和最小距离分类器评估特征提取的效果。基于两个实测高光谱遥感影像的实验结果均表明:相比原空间法、核线性判别分析方法和kernelweightedpairwiseFisher准则,所提核加权类对准则在降维的同时,通过提高可分性小的类对的识别率来提高整体地物识别率。 展开更多

关键词 核线性判别分析 核加权类对准则 特征提取 高光谱遥感影像

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