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基于改进二维主成分分析的在线掌纹识别 被引量:36
1
作者 李强 裘正定 +1 位作者 孙冬梅 刘陆陆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1886-1889,共4页
掌纹识别是生物特征识别技术的新热点,论文提出使用二维主成分分析算法(2D PCA)提取掌纹图像的统计特征,实验表明其泛化能力优于传统主成分分析算法(PCA).在此基础上,论文提出且定义了改进的二维主成分分析,并证明它在保持训练样本图像... 掌纹识别是生物特征识别技术的新热点,论文提出使用二维主成分分析算法(2D PCA)提取掌纹图像的统计特征,实验表明其泛化能力优于传统主成分分析算法(PCA).在此基础上,论文提出且定义了改进的二维主成分分析,并证明它在保持训练样本图像总体散度的同时更有效的提取样本特征.改进的算法在得到99.72%高识别率的同时,大幅降低了原算法的特征维数、识别计算的复杂度,使系统的实用性进一步提高. 展开更多
关键词 掌纹识别 二维成分分析 改进成分分析 成分分析
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基于二维主成分分析的掌纹识别研究 被引量:24
2
作者 桑海峰 苑玮琦 +1 位作者 张志佳 黄静 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1929-1933,共5页
掌纹作为一种新的生物特征可用来进行人的身份识别。论文提出了将二维主成分分析方法(2DPCA)应用于掌纹识别的特征提取,并在PolyU掌纹数据库上利用最近邻分类器与余弦距离度量进行了相应的实验,得到了99.4%的正确识别率。二维主成分分... 掌纹作为一种新的生物特征可用来进行人的身份识别。论文提出了将二维主成分分析方法(2DPCA)应用于掌纹识别的特征提取,并在PolyU掌纹数据库上利用最近邻分类器与余弦距离度量进行了相应的实验,得到了99.4%的正确识别率。二维主成分分析方法相比主成分分析方法(PCA)方法具有更高的识别率和更快的计算速度,尤其是在小样本训练数据的情况下优势更明显。同时论文也研究了不同应用系统下阈值的选取方法。 展开更多
关键词 成分分析 掌纹识别 成分分析 特征提取
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二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用 被引量:20
3
作者 陈伏兵 陈秀宏 +1 位作者 高秀梅 杨静宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第8期1767-1770,共4页
提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方... 提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率。此外,2DPCA是分块2DPCA的特例。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 特征抽取 分块成分分析 特征矩阵 人脸识别
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改进的完全二维主成分分析及其在步态识别中的应用研究 被引量:5
4
作者 贲晛烨 安实 +1 位作者 王科俊 王健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2088-2091,共4页
对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中国科学院自动化所提供的CASIA(B)步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较... 对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中国科学院自动化所提供的CASIA(B)步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较大,通过实验可以选取最佳的权值,能够做到提高识别性能。最后针对各个行走状态下的步态,分析了背包步态识别率低的原因。 展开更多
关键词 步态识别 步态能量图 完全成分分析 加权完全成分分析
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基于二维主成分分析的交通标志牌识别 被引量:6
5
作者 唐琎 刘波 +1 位作者 蔡自兴 谢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期287-288,294,共3页
提出了将二维主成分分析方法应用于交通标志牌识别的特征提取,并在已建立的两个标志牌的数据库上利用最近邻分类器与欧氏距离度量进行了相应的实验。一个数据库是将标志牌图像二值化后经过一系列的仿真变换得到的,另外一个数据库是选取... 提出了将二维主成分分析方法应用于交通标志牌识别的特征提取,并在已建立的两个标志牌的数据库上利用最近邻分类器与欧氏距离度量进行了相应的实验。一个数据库是将标志牌图像二值化后经过一系列的仿真变换得到的,另外一个数据库是选取不同位置场景经过实地拍摄得到的标志牌图像。本方法对两个图像库的识别都得到了良好的效果。 展开更多
关键词 模式识别 交通标志识别 成分分析 特征提取
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采用Radon变换和二维主成分分析的步态识别算法 被引量:9
6
作者 王科俊 贲晛烨 刘丽丽 《智能系统学报》 2010年第3期266-271,共6页
针对主成分分析算法将图像矩阵转化为向量的维数过高、求取特征向量耗时的问题,综合步态的静态和动态信息,对一个步态周期中的图像进行Radon变换,再通过模板构造,仅用一幅图像来刻画步态特征,接着用二维主成分分析(2DPCA)进行降维.为了... 针对主成分分析算法将图像矩阵转化为向量的维数过高、求取特征向量耗时的问题,综合步态的静态和动态信息,对一个步态周期中的图像进行Radon变换,再通过模板构造,仅用一幅图像来刻画步态特征,接着用二维主成分分析(2DPCA)进行降维.为了验证所提出的算法的有效性,在CASIA步态数据库上进行实验,采用最近邻分类器来测试识别.实验结果表明在特征模板构造时选择合适的频率,采用Radon变换结合列2DPCA进行步态特征提取是有效的. 展开更多
关键词 步态识别 RADON变换 成分分析 模板构造
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基于二维对称主成分分析的人脸识别 被引量:17
7
作者 赵丽红 张西礼 徐心和 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1290-1294,共5页
由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题。主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一。本文把其改进算法二维对称主成分分析应用到人脸识别中。二维对称主成分分析与... 由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题。主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一。本文把其改进算法二维对称主成分分析应用到人脸识别中。二维对称主成分分析与传统主成分分析和对称主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征。实验结果表明,二维对称主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析和对称主成分分析更好的识别性能,对ORL标准人脸数据库的正确识别率达到94%以上。 展开更多
关键词 特征抽取 对称主成分分析 成分分析 人脸识别
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广义余弦二维主成分分析 被引量:7
8
作者 王肖锋 陆程昊 +1 位作者 郦金祥 刘军 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2836-2851,共16页
主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一种广泛应用的特征提取与数据降维方法,其目标函数采用L2范数距离度量方式,对离群数据及噪声敏感.而L1范数虽然能抑制离群数据的影响,但其重构误差并不能得到有效控制.针对上述问题,综... 主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一种广泛应用的特征提取与数据降维方法,其目标函数采用L2范数距离度量方式,对离群数据及噪声敏感.而L1范数虽然能抑制离群数据的影响,但其重构误差并不能得到有效控制.针对上述问题,综合考虑投影距离最大及重构误差较小的目标优化问题,提出一种广义余弦模型的目标函数.通过极大化矩阵行向量的投影距离与其可调幂的2范数之间的比值,使得其在数据降维的同时提高了鲁棒性.在此基础上提出广义余弦二维主成分分析(Generalized cosine two dimensional PCA,GC2DPCA),给出了其迭代贪婪的求解算法,并对其收敛性及正交性进行理论证明.通过选择不同的可调幂参数,GC2DPCA可应用于广泛的含离群数据的鲁棒降维.人工数据集及多个人脸数据集的实验结果表明,本文算法在重构误差、相关性及分类率等性能方面均得到了提升,具有较强的抗噪能力. 展开更多
关键词 成分分析 广义余弦模型 鲁棒性 范数
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基于二维广义主成分分析的人脸识别 被引量:12
9
作者 祝磊 朱善安 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期264-267,共4页
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种基于二维广义主成分分析(2DIMPCA)的人脸识别方法.有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量,该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,通过在水平和垂直2个方向上顺序... 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种基于二维广义主成分分析(2DIMPCA)的人脸识别方法.有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量,该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次广义主成分分析(IMPCA)运算,消除了人脸图像行和列的相关性,大大压缩了特征的维数.选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在AT&T人脸库以及Yale人脸库上的测试结果表明,与主成分分析(PCA)和IMPCA相比,该方法具有更高的识别率和更快的识别速度. 展开更多
关键词 广义主成分分析 成分分析 人脸识别
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基于二维主成分分析的运动目标检测 被引量:2
10
作者 王路 王磊 +1 位作者 卓晴 王文渊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第8期206-207,217,共3页
运动目标检测是计算机视觉研究的重要领域,在视频监控和智能交通等领域应用广泛。本文提出了一种自适应的运动目标检测方法。该方法采用二维主成分分析建立背景模型,通过比较重建图像和原图像的差异来检测运动目标。为了自适应动态变化... 运动目标检测是计算机视觉研究的重要领域,在视频监控和智能交通等领域应用广泛。本文提出了一种自适应的运动目标检测方法。该方法采用二维主成分分析建立背景模型,通过比较重建图像和原图像的差异来检测运动目标。为了自适应动态变化的复杂背景,该模型由增量算法在线更新。实验结果表明,提出的方法可以在复杂变化的动态背景环境下进行有效的运动目标检测。 展开更多
关键词 背景建模 运动检测 成分分析
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基于改进二维主成分分析及神经网络的人耳识别方法 被引量:3
11
作者 刘嘉敏 刘强 朱晟君 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3357-3359,共3页
针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特... 针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特征维数,最后采用BP神经网络进行分类识别。实验表明,将改进的两级2DPCA算法同BP神经网络相结合,具有较好的实时性,同时节约了特征数据的存储空间,并保持了较好的识别率。 展开更多
关键词 成分分析 人耳特征 数据存储空间 BP神经网络 人耳识别
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分块二维主成分分析鉴别特征抽取能力研究 被引量:1
12
作者 陈伏兵 韦相和 +1 位作者 严云洋 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第27期69-72,75,共5页
基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽... 基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPCA和PCA方法,也优于基于Fisher鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 特征抽取 成分分析 分块成分分析 人脸识别
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基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法 被引量:2
13
作者 赵谦 许新亚 《工矿自动化》 北大核心 2015年第11期56-59,共4页
针对现有边坡监测方法存在监测点少、分辨率低、测量周期长等问题,为了实时监测煤矿边坡的沉降并有效抑制虚警,提出了一种基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法。该方法首先使用三频彩色条纹投影轮廓术快速精确地获取被测边坡的... 针对现有边坡监测方法存在监测点少、分辨率低、测量周期长等问题,为了实时监测煤矿边坡的沉降并有效抑制虚警,提出了一种基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法。该方法首先使用三频彩色条纹投影轮廓术快速精确地获取被测边坡的高程信息,然后对其进行二维主成分分析,简化计算量,最后根据被测边坡对应位置不同时刻的欧氏距离来判断边坡是否发生虚警。实验结果表明,该监测方法能有效地监测到边坡的虚警,具有良好的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 边坡监测 条纹投影 成分分析 欧氏距离 虚警
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基于二维主成分分析与卷积神经网络的手写体汉字识别 被引量:10
14
作者 郑延斌 韩梦云 樊文鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期2465-2471,共7页
随着计算能力的飞速增长、训练数据的不断积累以及非线性激活函数的不断完善,卷积神经网络(CNN)在手写体汉字识别中表现出较好的识别性能。针对CNN识别手写体汉字识别速度慢的问题,将二维主成分分析(2DPCA)与CNN相结合识别手写体汉字。... 随着计算能力的飞速增长、训练数据的不断积累以及非线性激活函数的不断完善,卷积神经网络(CNN)在手写体汉字识别中表现出较好的识别性能。针对CNN识别手写体汉字识别速度慢的问题,将二维主成分分析(2DPCA)与CNN相结合识别手写体汉字。首先,利用2DPCA提取手写体汉字的投影特征向量;然后,将得到的投影特征向量组成特征矩阵;其次,用组成的特征矩阵作为CNN的输入;最后,用Softmax函数进行分类。与基于AlexNet的CNN模型相比,所提方法的运行时间降低了78%,与基于ACNN与DCNN的模型相比,所提方法的运行时间分别降低了80%与73%。实验结果表明,该方法在不降低识别精度的同时,可以减少识别手写体汉字的运行时间。 展开更多
关键词 手写体汉字识别 深度学习 卷积神经网络 成分分析 图像分类
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一种局部加权的二维主成分分析算法及其在人脸识别中的应用 被引量:2
15
作者 金一 阮秋琦 《智能系统学报》 2007年第3期25-29,共5页
提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法.引入了二维局部加权特征子空间的概念,将各类样本映射到这个局部加权特征子空间,再通过计算测试样本到加权子空间的距离进行样本的分类.使用这种方法在... 提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法.引入了二维局部加权特征子空间的概念,将各类样本映射到这个局部加权特征子空间,再通过计算测试样本到加权子空间的距离进行样本的分类.使用这种方法在ORL人脸库上进行测试,结果表明,经过局部特征加权的二维主成分分析方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能,并且在提高识别率的同时算法的复杂程度并没有明显增加. 展开更多
关键词 成分分析 局部加权 人脸识别 加权特征提取
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基于核二维主成分分析算法的步态识别 被引量:1
16
作者 侯一民 张娜 +1 位作者 贺广文 白佳文 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第29期181-184,共4页
步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析(Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA)的方法进行... 步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析(Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA)的方法进行步态特征提取,运用支持向量机(SVM)进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图(GEI),对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。 展开更多
关键词 步态识别 成分分析 支持向量机
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基于对称的二维主成分分析及其在人脸识别中的应用 被引量:3
17
作者 丁明勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期122-124,共3页
在二维主成分分析算法中引入了对称性思想,提出了基于对称的二维主成分分析算法(STDPCA)。在该算法中,首先把人脸图像分解成奇对称图像和偶对称图像,然后分别在这两类图像中进行二维主成分分析,提取所需要的特征。该算法不仅有效利用了... 在二维主成分分析算法中引入了对称性思想,提出了基于对称的二维主成分分析算法(STDPCA)。在该算法中,首先把人脸图像分解成奇对称图像和偶对称图像,然后分别在这两类图像中进行二维主成分分析,提取所需要的特征。该算法不仅有效利用了二维主成分分析算法的优点,而且也考虑了人脸对称性的特点,因此在人脸识别中有较高的识别率。在著名人脸库ORL、YALE中的实验证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 对称性 成分分析 成分分析 基于对称的成分分析
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基于双向二维主成分分析的运动目标跟踪
18
作者 戚培庆 张超 +1 位作者 吕钊 吴小培 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期155-159,共5页
为克服二维主成分分析(2DPCA)跟踪效率低的缺点,提出一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)的运动目标跟踪算法。采用双向二维主成分分析作为目标表示的方法建立目标图像子空间,同时在图像均值与协方差矩阵的更新中引入基于目标图像匹... 为克服二维主成分分析(2DPCA)跟踪效率低的缺点,提出一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)的运动目标跟踪算法。采用双向二维主成分分析作为目标表示的方法建立目标图像子空间,同时在图像均值与协方差矩阵的更新中引入基于目标图像匹配程度的自适应增量因子的增量学习的方法进一步提高算法效率。在多个包含动态背景的图像序列上的对比实验结果表明算法能在目标处于部分遮挡的情况下准确跟踪目标,同时算法在效率上高于基于二维主成分分析的目标跟踪算法。 展开更多
关键词 成分分析 双向成分分析 目标跟踪 增量学习
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基于二维主成分分析的指纹识别算法 被引量:4
19
作者 金莉莉 李勇平 +1 位作者 汪勇旭 王琳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期215-217,220,共4页
提出一种基于指纹统计特性的识别算法。该算法根据奇异点的位置和方向,提取指纹图像的感兴趣区域(ROI),并使用二维主成分分析(2DPCA)的方法进行统计特征的提取和识别。在FVC2002指纹数据库上进行实验,结果表明:相对于PCA,该方法的计算... 提出一种基于指纹统计特性的识别算法。该算法根据奇异点的位置和方向,提取指纹图像的感兴趣区域(ROI),并使用二维主成分分析(2DPCA)的方法进行统计特征的提取和识别。在FVC2002指纹数据库上进行实验,结果表明:相对于PCA,该方法的计算速度更快。相对于传统的基于特征点的方法,该方法的实现更为简便。 展开更多
关键词 指纹识别 成分分析 奇异点
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基于改正二维主成分分析的焊缝表面缺陷检测 被引量:9
20
作者 周兆逸 张亚南 +1 位作者 王肖锋 刘军 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期70-76,I0005,共8页
机器人焊接因零件形状不规则和焊接工艺复杂不可避免带来各种焊缝缺陷.针对二维主成分分析应用于焊缝表面缺陷检测时面临计算复杂度高、分类准确率低及无法进行增量学习等问题,提出了一种基于均值更新的增量二维主成分分析(mean updated... 机器人焊接因零件形状不规则和焊接工艺复杂不可避免带来各种焊缝缺陷.针对二维主成分分析应用于焊缝表面缺陷检测时面临计算复杂度高、分类准确率低及无法进行增量学习等问题,提出了一种基于均值更新的增量二维主成分分析(mean updated incremental two-dimensional principal component analysis,MUI2DPCA)算法,并将MUI2DPCA和前馈神经网络(feedforward neural network,FNN)相结合进行焊缝表面缺陷在线检测.首先,对相机捕获的视频帧图像进行预处理得到焊缝局部块图像.然后,利用MUI2DPCA在线提取局部块图像的模式特征.MUI2DPCA对图像的特征主成分进行增量迭代估计,降低计算复杂度,并且能够增量更新当前的样本均值,减少无关特征变化对主成分收敛性的影响.最后,利用FNN建立提取的模式特征与焊缝类别之间的联系,实时返回焊缝表面缺陷的检测信息.试验结果表明,该检测方法平均分类准确率为95.40%,平均处理速度可达29帧/s,能够满足焊缝在线检测的实时性要求. 展开更多
关键词 焊缝表面缺陷检测 成分分析 特征提取 均值更新 前馈神经网络
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