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基于采样的二维独立分量分析的单训练样本人脸识别
被引量：
5
1
作者
高涛
何明一
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第1期345-347,共3页
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。二维独立分量分析(two-dimensional independentcomponent analysis,2DICA)是人脸特征描述和识别地一种非常有效的方法,但是必须有一定数量和代表性的训练样本的支持。当仅有一个训练样本...
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。二维独立分量分析(two-dimensional independentcomponent analysis,2DICA)是人脸特征描述和识别地一种非常有效的方法,但是必须有一定数量和代表性的训练样本的支持。当仅有一个训练样本时,该方法中的协方差矩阵就变成了零矩阵,方法就会失效。针对这一问题,提出了一种基于采样二维独立分量分析(sampled two-dimensional independent component analysis,S2DICA)人脸识别方法。该方法是在2DICA运算之前,首先对单训练样本进行采样,通过多频率采样可以获取多个不同频率下的采样样本,然后对采样样本进行2DICA特征提取,最后采用神经网络分类识别,对人脸库ORL和YEL作了相关实验,将该方法与GREY、PCA、ICA、2DICA、PC PCA、FLDA、Sampled FLDA等传统方法作了比较,最终证明了该方法可以有效地解决单训练样本人脸识别的问题。
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关键词
独立
分量
分析
二维独立分量分析
采样
二维独立分量分析
径向基网络
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职称材料
城市环境中箭头型交通信号灯的实时识别算法
被引量：
13
2
作者
谷明琴
蔡自兴
+1 位作者
黄振威
何芬芬
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1403-1408,共6页
提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法。首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间,对Cb和Cr通道进行阈值分割,判断形态及交通信号灯与灯板的相...
提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法。首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间,对Cb和Cr通道进行阈值分割,判断形态及交通信号灯与灯板的相对位置来确定红色、黄色和绿色交通信号灯候选区域。然后,用二维Gabor小波变换和二维独立分量分析来提取交通信号灯候选区域的特征;最后,用最近邻分类器识别交通信号灯的箭头方向。实验结果表明:该算法的总体识别率超过91%,每帧图像的处理时间为152 ms,能够为行驶的车辆提供实时、稳定和准确箭头型交通信号灯信息。
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关键词
交通信号灯识别
GABOR小波变换
二维独立分量分析
最近邻分类器
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职称材料
题名
基于采样的二维独立分量分析的单训练样本人脸识别
被引量：
5
1
作者
高涛
何明一
机构
西北工业大学电子信息学院陕西省信息获取与处理重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第1期345-347,共3页
文摘
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。二维独立分量分析(two-dimensional independentcomponent analysis,2DICA)是人脸特征描述和识别地一种非常有效的方法,但是必须有一定数量和代表性的训练样本的支持。当仅有一个训练样本时,该方法中的协方差矩阵就变成了零矩阵,方法就会失效。针对这一问题,提出了一种基于采样二维独立分量分析(sampled two-dimensional independent component analysis,S2DICA)人脸识别方法。该方法是在2DICA运算之前,首先对单训练样本进行采样,通过多频率采样可以获取多个不同频率下的采样样本,然后对采样样本进行2DICA特征提取,最后采用神经网络分类识别,对人脸库ORL和YEL作了相关实验,将该方法与GREY、PCA、ICA、2DICA、PC PCA、FLDA、Sampled FLDA等传统方法作了比较,最终证明了该方法可以有效地解决单训练样本人脸识别的问题。
关键词
独立
分量
分析
二维独立分量分析
采样
二维独立分量分析
径向基网络
Keywords
ICA
2DICA
S2DICA
RBF network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
城市环境中箭头型交通信号灯的实时识别算法
被引量：
13
2
作者
谷明琴
蔡自兴
黄振威
何芬芬
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1403-1408,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(90820302
60805027)
+1 种基金
国家博士点基金资助项目(200805330005)
湖南省院士基金资助项目(20010FJ4030)
文摘
提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法。首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间,对Cb和Cr通道进行阈值分割,判断形态及交通信号灯与灯板的相对位置来确定红色、黄色和绿色交通信号灯候选区域。然后,用二维Gabor小波变换和二维独立分量分析来提取交通信号灯候选区域的特征;最后,用最近邻分类器识别交通信号灯的箭头方向。实验结果表明:该算法的总体识别率超过91%,每帧图像的处理时间为152 ms,能够为行驶的车辆提供实时、稳定和准确箭头型交通信号灯信息。
关键词
交通信号灯识别
GABOR小波变换
二维独立分量分析
最近邻分类器
Keywords
traffic light recognition
Gabor wavelet transform
2D independent component analysis
nearest neighborclassifier
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于采样的二维独立分量分析的单训练样本人脸识别
高涛
何明一
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
5
在线阅读
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职称材料
2
城市环境中箭头型交通信号灯的实时识别算法
谷明琴
蔡自兴
黄振威
何芬芬
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
13
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职称材料
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