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一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法: 1; 作者林玉娥顾国昌《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期484-488,共5页; 二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所... 展开更多; 关键词二维线性鉴别分析最佳投影矩阵双向二维线性鉴别分析白适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法被引量：2: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合2DUDT与2DLDA的人脸识别研究被引量：2: 3; 作者贾红雯曹丹华 +1 位作者武小红武斌《南昌工程学院学报》 CAS 2018年第1期45-48,53,共5页; 提出了一种融合二维非相关判别转换和二维线性鉴别分析分别提取人脸图像矩阵行方向的非相关鉴别信息和列方向的线性鉴别信息的人脸识别方法。该融合方法将线性鉴别向量提取方法与非相关鉴别向量提取方法相结合。首先计算进行人脸图像矩... 展开更多; 关键词二维非相关判别转换人脸识别二维线性鉴别分析特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于2DLDA与SVM的人耳识别算法: 4; 作者吕秀丽崔红飞 +2 位作者赵丽华全星慧曹志民《电子设计工程》 2016年第3期163-165,共3页; 文中提出将二维线性鉴别分析(2DLDA)和支持向量机(SVM)相结合的人耳识别算法。先利用二维线性鉴别分析提取人耳图像的特征,再采用一对一的方法用支持向量机分类器实现人耳特征的分类识别。与传统的2DLDA对比实验结果表明,该方法具有更... 展开更多; 关键词人耳识别二维线性鉴别分析提取特征支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法: 1; 作者林玉娥顾国昌; 机构哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期484-488,共5页; 基金中国博士后基金资助项目(20060400809) 黑龙江省青年科技基金资助项目(QC06C022) +2 种基金 HEUFT07022 HEUFT05021); 文摘二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所起的作用是不一样的,因此提出了一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法,即是对图像矩阵顺序地进行水平和垂直2个方向的二维线性鉴别分析,自适应加权处理则是使不同的样本带有不同的权值,以提高样本在低维线性空间中的可分性.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,改进的算法在降低了原算法提取的特征向量维数的同时,较原二维线性鉴别分析的识别性能有了较明显的改善.; 关键词二维线性鉴别分析最佳投影矩阵双向二维线性鉴别分析白适应; Keywords two-dimensional linear discriminant analysis optimal projective matrix bidirectional two-dimensional linear discriminant analysis adaptability; 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

题名改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法被引量：2: 2; 作者吴斌王利龙邵延华; 机构西南科技大学信息工程学院; 出处《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; 基金国家自然科学基金(61601382) 四川省教育厅项目(17ZB0454); 文摘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.; 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; Keywords face recognition feature extraction two-dimensional linear discriminate analysis (2DLDA) two-dimensional locality preserving projection(2DLPP) two-dimensional principal component analysis(2DPCA); 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

题名融合2DUDT与2DLDA的人脸识别研究被引量：2: 3; 作者贾红雯曹丹华武小红武斌; 机构滁州职业技术学院信息工程系江苏大学电气信息工程学院; 出处《南昌工程学院学报》 CAS 2018年第1期45-48,53,共5页; 基金滁州职业技术学院科研项目(YJY-2015-04) 安徽省质量工程项目(2016ckjh137) +1 种基金安徽省高等教育振兴计划人才项目"高级优秀青年人才支持计划"(皖教秘[2014]181号); 文摘提出了一种融合二维非相关判别转换和二维线性鉴别分析分别提取人脸图像矩阵行方向的非相关鉴别信息和列方向的线性鉴别信息的人脸识别方法。该融合方法将线性鉴别向量提取方法与非相关鉴别向量提取方法相结合。首先计算进行人脸图像矩阵列压缩时的类间散射矩阵和类内散射矩阵,用二维线性鉴别分析计算特征值和所对应的特征向量,用特征向量集对人脸图像矩阵进行列压缩。其次,计算人脸图像矩阵行压缩时的类间散射矩阵、类内散射矩阵和总体散射矩阵,用二维非相关判别转换求出最优投影矩阵并用最优投影矩阵的转置矩阵对人脸图像矩阵行压缩。最后用最近邻分类器对压缩的ORL人脸图像测试样本进行分类处理,可实现人脸图像的准确识别。; 关键词二维非相关判别转换人脸识别二维线性鉴别分析特征提取; Keywords two-dimensional uncorrelated discriminant transformation face recognition two-dimensional linear discriminant analysis feature extraction; 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2DLDA与SVM的人耳识别算法: 4; 作者吕秀丽崔红飞赵丽华全星慧曹志民; 机构东北石油大学电子科学学院黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心; 出处《电子设计工程》 2016年第3期163-165,共3页; 基金黑龙江省科技厅自然科学基金项目(F201108); 文摘文中提出将二维线性鉴别分析(2DLDA)和支持向量机(SVM)相结合的人耳识别算法。先利用二维线性鉴别分析提取人耳图像的特征,再采用一对一的方法用支持向量机分类器实现人耳特征的分类识别。与传统的2DLDA对比实验结果表明,该方法具有更高的识别率,是一种非常有效的识别方法。; 关键词人耳识别二维线性鉴别分析提取特征支持向量机; Keywords ear recognition two-dimensional linear discrimination analysis （2DLDA） feature extraction support vectormachine （SVM）; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 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	一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法	林玉娥顾国昌	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法	吴斌王利龙邵延华	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合2DUDT与2DLDA的人脸识别研究	贾红雯曹丹华武小红武斌	《南昌工程学院学报》 CAS	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于2DLDA与SVM的人耳识别算法	吕秀丽崔红飞赵丽华全星慧曹志民	《电子设计工程》	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料