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 改进二维主成分分析 主成分分析

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基于二维广义主成分分析的人脸识别 被引量：12

2

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 二维广义主成分分析 主成分分析 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

3

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 二维主成分分析 欧氏距离 虚警

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二维主成分分析在乳腺钼靶X线片钙化点感兴趣区域提取中的应用

4

作者 张会如 马奎元 董睿 《济宁医学院学报》 2011年第5期327-330,共4页

目的针对乳腺钼靶X线影像,将基于二维主成分分析(Two-Dimensional Principal ComponentAnalysis,2DPCA)的方法提取的图像特征用于乳腺感兴趣区域的自动提取,实现计算机辅助检测乳腺X线影像中微钙化点的前期预处理阶段。方法对乳腺图像... 目的针对乳腺钼靶X线影像,将基于二维主成分分析(Two-Dimensional Principal ComponentAnalysis,2DPCA)的方法提取的图像特征用于乳腺感兴趣区域的自动提取,实现计算机辅助检测乳腺X线影像中微钙化点的前期预处理阶段。方法对乳腺图像进行预处理,通过改进的2DPCA方法提取乳腺图像特征,利用边缘检测算法对乳腺图像进行边缘特征提取,最后利用神经网络分类器提取乳腺感兴趣区域。结果实验结果表明该方法可以得到95%的阳性检出率。结论综合运用二维主成分分析方法、边缘特征提取方法和神经网络进行乳腺感兴趣区域提取,准确率更高。 展开更多

关键词 二维主成分分析 神经网络 感兴趣区域

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改进的二维主成分分析的人脸识别新算法 被引量：6

5

作者 陆振宇 傅佑 +1 位作者 邱雨楠 陆冰鉴 《现代电子技术》 北大核心 2019年第6期55-59,64,共6页

传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取。为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法。该算法先将人... 传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取。为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法。该算法先将人脸图像进行倾斜角度自矫正,同时提取图片的低频信息,再利用改进的感知哈希技术得到图像的"指纹",然后将自矫正后的人脸图片进行多角度旋转,并分别提取特征,得到多角度旋转后的图像特征信息。 展开更多

关键词 二维主成分分析 人脸识别 改进的感知哈希技术 多角度旋转 图像特征提取 角度自矫正

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分块式双向压缩的二维主成分分析 被引量：3

6

作者 于彬 沈永良 《黑龙江大学工程学报》 2020年第4期68-74,共7页

人脸识别是生物识别研究热点问题之一,目前,大多数传统的人脸识别算法运算速度慢,人脸识别精度较低。对此,提出了一种分块式双向压缩的二维主成分分析与径向基核函数支持向量机相结合的算法。将人脸图像分割为大小相等并且互不重合的子... 人脸识别是生物识别研究热点问题之一,目前,大多数传统的人脸识别算法运算速度慢,人脸识别精度较低。对此,提出了一种分块式双向压缩的二维主成分分析与径向基核函数支持向量机相结合的算法。将人脸图像分割为大小相等并且互不重合的子块,每个子块都包含重要的特征信息。使用双向压缩的2DPCA与PCA相结合的算法来进行人脸特征的提取,可以有效地减少特征数量和PCA的计算时间,充分地保留重要的信息,再与支持向量机相结合,其运算时间和训练时间都充分降低,并且提高了识别率。在ORL、Yale和自建的人脸库上的实验表明,该方法的运算速度和识别率明显高于传统的识别方法。 展开更多

关键词 人脸识别 图像处理 二维主成分分析 支持向量机

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基于二维主成分分析的图像特征提取研究 被引量：6

7

作者 赵蔷 惠燕 +1 位作者 张忠 刘咪 《航空计算技术》 2019年第5期40-42,共3页

特征提取是图像目标处理分类和识别的关键。将像素信息表示的图像数据信息转换为特征向量,在减少数据量的同时保留图像中包含的原始信息。对主成分分析与二维主成分分析两种特征提取算法对比研究,提出一种改善的二维主成分分析图像特征... 特征提取是图像目标处理分类和识别的关键。将像素信息表示的图像数据信息转换为特征向量,在减少数据量的同时保留图像中包含的原始信息。对主成分分析与二维主成分分析两种特征提取算法对比研究,提出一种改善的二维主成分分析图像特征提取算法。算法是基于二维度的图像矩阵,使用标准ORL人像数据库。实验结果表明该算法在效率、准确率上均优于主成分分析方法。 展开更多

关键词 二维主成分分析 特征提取 人脸识别

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基于范数加权的二维主成分分析提取图像特征

8

作者 胡卫强 周浩 汪祥 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2022年第1期97-102,共6页

为了能准确地进行图像特征提取,提出一种新的基于Nuclear范数与Frobenius范数加权的二维主成分分析(记为NF-2DPCA)方法。并利用来自于Yalefaces、AR数据库以及ORL人脸数据库中的数据,进行了图像面部识别和重建等相关实验,结果表明所提... 为了能准确地进行图像特征提取,提出一种新的基于Nuclear范数与Frobenius范数加权的二维主成分分析(记为NF-2DPCA)方法。并利用来自于Yalefaces、AR数据库以及ORL人脸数据库中的数据,进行了图像面部识别和重建等相关实验,结果表明所提出的方法能够有效地提取图像特征,并且面部识别准确率最高能达到94.25%,进一步显示所提方法具有一定优越性。 展开更多

关键词 二维主成分分析 特征提取 FROBENIUS范数 Nuclear范数

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基于广义主成分分析的步态识别算法研究 被引量：13

9

作者 王科俊 贲晛烨 +1 位作者 孟玮 魏娟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1022-1028,共7页

步态识别是根据人行走方式的不同对人的身份进行识别的.通过背景减除实现人体检测,运用形态学操作和图形几何变换实现了图像的标准中心化.在特征提取阶段使用步态能量图(GEI)来描述每个步态序列,分别使用主成分分析、二维主成分分析、... 步态识别是根据人行走方式的不同对人的身份进行识别的.通过背景减除实现人体检测,运用形态学操作和图形几何变换实现了图像的标准中心化.在特征提取阶段使用步态能量图(GEI)来描述每个步态序列,分别使用主成分分析、二维主成分分析、完全的二维主成分分析以及加权完全的二维主成分分析对特征进行降维,最后采用最近邻分类器来测试识别结果作对比研究.实验结果表明,权衡计算量和识别率,二维主成分分析对于GEI的步态识别比较有效,识别率可达95.43%. 展开更多

关键词 步态识别 步态能量图 主成分分析 二维主成分分析 加权完全的二维主成分分析

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改进的主成分分析网络极光图像分类方法 被引量：11

10

作者 韩冰 贾中华 高新波 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期83-88,共6页

极光的不同形态蕴含了不同的物理意义,进行极光图像的分类研究对人类生活具有极其重要的科学价值.笔者在简单的深度学习模型主成分分析网络的基础上提出了一种改进的主成分分析网络极光图像分类方法.首先利用改进的主成分分析网络提取... 极光的不同形态蕴含了不同的物理意义,进行极光图像的分类研究对人类生活具有极其重要的科学价值.笔者在简单的深度学习模型主成分分析网络的基础上提出了一种改进的主成分分析网络极光图像分类方法.首先利用改进的主成分分析网络提取极光图像的特征,然后将所得特征输入支持向量机对极光图像进行分类.在中国北极黄河站的全天空图像数据库的分类实验结果表明,所提方法取得了较高分类准确率. 展开更多

关键词 极光图像 深度学习 主成分分析 二维主成分分析 主成分分析网络

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改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法 被引量：2

11

作者 吴斌 王利龙 邵延华 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期904-909,924,共7页

为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影(2DLPP)算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析(2DPCA)和二维线性鉴别分析(2DLDA)的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法.首先,引入样本... 为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影(2DLPP)算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析(2DPCA)和二维线性鉴别分析(2DLDA)的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法.首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取.在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果.在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、(2D)2PCA、(2D)2LDA、(2D)2PCALDA和(2D)2LPP-PCA等算法. 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 二维线性鉴别分析 二维局部保持投影 二维主成分分析

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二维PCA人脸特征提取算法及其改进 被引量：1

12

作者 沈银银 冯颖凌 《南通职业大学学报》 2010年第3期98-100,共3页

基于DiagPCA(对角主成分分析)及平均脸的方法对二维主成分分析(2DPCA)方法进行了改进,既考虑到构造2DPCA训练样本人脸间散布矩阵时使特征最大化,减少了同类人脸之间的特征差异,又利用图像矩阵对角化将图像的行、列关系联系起来,并利用OR... 基于DiagPCA(对角主成分分析)及平均脸的方法对二维主成分分析(2DPCA)方法进行了改进,既考虑到构造2DPCA训练样本人脸间散布矩阵时使特征最大化,减少了同类人脸之间的特征差异,又利用图像矩阵对角化将图像的行、列关系联系起来,并利用ORL人脸数据库进行实验。结果显示,该方法可提高人脸识别率,且降低了特征提取的时间。 展开更多

关键词 二维主成分分析 特征提取 人脸识别 DiagPCA 对角平均脸

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采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维 被引量：4

13

作者 向英杰 杨桄 +1 位作者 张俭峰 王琪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第12期1107-1113,共7页

二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降... 二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果。利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果。降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度。不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别。 展开更多

关键词 核二维主成分分析 分段行-列2DPCA 高光谱图像 数据模型转换 降维

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一种无监督学习的异常行为检测方法 被引量：7

14

作者 王宪 柳絮青 +1 位作者 宋书林 沈源 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期43-48,共6页

针对智能视频监控的需求,提出一种无监督学习的异常行为检测方法。首先,采用混合高斯模型建模提取出运动目标,对运动区域进行标记;然后提取运动区域内的光流信息,将其归一化成特征矩阵,并建立实时更新的特征矩阵观测序列;最后利用二维... 针对智能视频监控的需求,提出一种无监督学习的异常行为检测方法。首先,采用混合高斯模型建模提取出运动目标,对运动区域进行标记;然后提取运动区域内的光流信息,将其归一化成特征矩阵,并建立实时更新的特征矩阵观测序列;最后利用二维主成分分析(2DPCA)的重构原理对观测序列进行分析,根据重构特征矩阵与原特征矩阵的能量比来判断是否存在异常行为。基于不同数据库下的视频序列实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 异常行为检测 光流特征 二维主成分分析 无监督学习

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基于PCA算法的人脸识别方法研究比较 被引量：14

15

作者 孙涛 谷士文 费耀平 《现代电子技术》 2007年第1期112-114,共3页

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术。当通过使用PCA变换获得的主成分去重建原始人脸图像时,能使均方误差最小。在传统的PCA基础上,Yang等人提出了2DPCA方法,避免了从图像矩... 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术。当通过使用PCA变换获得的主成分去重建原始人脸图像时,能使均方误差最小。在传统的PCA基础上,Yang等人提出了2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果。文章对这两种方法做了理论上比较并给予实验数据支持,实验证明,2DPCA在识别方面略优于传统PCA算法。 展开更多

关键词 主成分分析 二维主成分分析 数据降维 人脸识别

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基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法 被引量：4

16

作者 王玉德 赵焕利 薛乃玉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期3118-3122,共5页

从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分... 从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。 展开更多

关键词 特征提取与识别 分块小波变换 二维主成分分析(2DPCA) 支持向量机

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一种用于人脸识别的非迭代GLRAM算法 被引量：5

17

作者 赵扬扬 周水生 武亚静 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期144-150,共7页

利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法.ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别方面都... 利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法.ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别方面都取得了和矩阵广义低秩逼近的迭代算法相近的效果,同时节省了大量的训练时间,而较二维主成分分析,新算法以较大的压缩率取得了更好的图像重建效果和识别率. 展开更多

关键词 人脸识别 数据降维 矩阵的广义低秩逼近 二维主成分分析(2DPCA)

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利用基于内容的图像检索技术的眼底图像计算机辅助诊断系统 被引量：2

18

作者 张九妹 杜建军 +1 位作者 姚宗碧 田蕾 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期785-789,共5页

设计并实现一个眼底图像计算机辅助诊断系统。利用基于内容的图像检索(CBIR)技术,提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,并运用二维主成分分析法进一步提取非线性特征和降维。在... 设计并实现一个眼底图像计算机辅助诊断系统。利用基于内容的图像检索(CBIR)技术,提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,并运用二维主成分分析法进一步提取非线性特征和降维。在相似性度量上,运用支持向量机和最近邻分类算法。随机测试120个样本,系统检索错误的图片数为2张,其正确识别率为98.33%。该系统可用于异常眼底的筛查。 展开更多

关键词 眼底图像 二维主成分分析 支持向量机 K近邻 计算机辅助诊断

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一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法 被引量：8

19

作者 齐永锋 火元莲 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期910-916,共7页

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而... 为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99%以上. 展开更多

关键词 二维局部保持投影(2DLPP) 二维主成分分析(2DPCA) 特征提取 人脸识别

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基于加权高阶奇异值分解的支持张量机图像分类 被引量：3

20

作者 刘亚楠 涂铮铮 罗斌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第5期28-31,共4页

为了有效提高图像分类的准确率,充分利用图像本身的结构信息并压缩图像数据,首先构造三阶图像特征张量,利用非负矩阵分解(NMF)在张量子空间降维,提出了一种基于二维主成分分析(2DPCA)来得到NMF初始点的方法,保证了图像信息的有效利用.然... 为了有效提高图像分类的准确率,充分利用图像本身的结构信息并压缩图像数据,首先构造三阶图像特征张量,利用非负矩阵分解(NMF)在张量子空间降维,提出了一种基于二维主成分分析(2DPCA)来得到NMF初始点的方法,保证了图像信息的有效利用.然后,为了保持降维后的张量子空间所在的流形空间的本征结构,根据图像类标构造权值矩阵,并把图像集合构造成四阶张量实现图像的分类.通过对两个图像数据库的实验,表明该方法能有效提升图像分类的准确率. 展开更多

关键词 高阶奇异值分解 非负矩阵分解 支持张量机 二维主成分分析

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