二维Fisher线性判别中子模式性能的一种评价方法

1

作者 苑玮琦 郭伟芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第11期4345-4347,共3页

针对二维Fisher线性判别(2DFLD)方法中传统子模式选取方法计算量大、十分耗时的问题,结合影响2DFLD方法识别结果的两个主要因素——样本在投影空间的离散程度和子模式之间的相似度,提出了一种子模式性能的评价方法。首先设计子模式的构... 针对二维Fisher线性判别(2DFLD)方法中传统子模式选取方法计算量大、十分耗时的问题,结合影响2DFLD方法识别结果的两个主要因素——样本在投影空间的离散程度和子模式之间的相似度,提出了一种子模式性能的评价方法。首先设计子模式的构成方式;接着依据该评价方法计算各个子模式的性能指标;最后选出较优的子模式。在人耳图库、ORL人脸图库及虹膜图库上的实验结果表明,该评价方法能有效地选取较优子模式,并能够将计算时间缩短为常规子模式选择方法的近1/4,是一种有效的子模式性能评价方法。 展开更多

关键词 二维fisher线性判别 子模式 相似度 离散程度 评价方法

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基于二维Fisher线性判别的掌纹识别方法 被引量：15

2

作者 郭金玉 苑玮琦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期212-213,共2页

在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA,PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子... 在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA,PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子空间上,用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,与PCA相比,PCA+FLD的识别率最多提高1.18%。2DFLD识别率最高达到99.34%,比PCA+FLD提高7.61%,特征提取仅耗时0.047s。 展开更多

关键词 fisher线性判别 主成分分析 二维FLD 掌纹识别

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基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究 被引量：12

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作者 孔德明 董瑞 +2 位作者 崔耀耀 王书涛 史慧超 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期2505-2510,共6页

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康。因此,识别和处理油类污染非常重要。由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物。但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,... 油类污染严重威胁到自然环境及人类健康。因此,识别和处理油类污染非常重要。由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物。但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别。基于此,利用二维线性判别分析(2D-LDA)对油类样本进行特征提取,研究提取的不同样本光谱特征的差别,将得到的光谱特征作为K最近邻(KNN)分类的输入,得到相应的分类结果。首先,分别配制四种不同的油类(柴油、汽油、航空煤油、润滑油)样本各20个,共计得到80个油类样本;然后,利用FS920光谱仪采集所有油类样本的三维荧光光谱数据;其次,对采集到的光谱数据进行预处理,去除光谱中散射的干扰并标准化;最后,利用2D-LDA算法对样本进行特征提取,利用KNN算法进行分类,并将其分类结果与经主成分分析(PCA)进行特征提取后的分类结果比较。研究结果表明,2D-LDA提取特征的分类效果优于PCA。利用2D-LDA分别提取发射和激发特征得到测试集识别的准确率相同且都为95%,而将发射和激发光谱特征的分类距离相结合并重新进行分类的准确率为100%。表明两类光谱相对于三维荧光光谱具有互补性,将发射和激发光谱特征相结合能够更好地对样本进行分类。而利用PCA对测试集识别的准确率仅为85%,表明2D-LDA对三维荧光光谱数据的特征提取效果更好。与PCA相比,2D-LDA通过类内散度和类间散度最大化投影向量来提取样本的特征,使得同类样本尽可能接近,不同样本尽可能分离。因此,2D-LDA具有使降维后的数据更容易被区分的特点,故其鲁棒性好。该研究为油类的降维识别提供了一种参考。 展开更多

关键词 三维荧光光谱 二维线性判别分析 主成分分析 K最近邻

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基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别 被引量：3

4

作者 郑秋梅 吕兴会 时公喜 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期179-182,共4页

提出基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别新算法。新算法从水平和垂直两个方向对图像矩阵执行直接线性判别分析,从二维图像中提取图像协方差矩阵,降低特征维数,减少表示图像时所需要的系数及其存储空间。另外,不使用奇异值分解... 提出基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别新算法。新算法从水平和垂直两个方向对图像矩阵执行直接线性判别分析,从二维图像中提取图像协方差矩阵,降低特征维数,减少表示图像时所需要的系数及其存储空间。另外,不使用奇异值分解方法,便可得到图像协方差矩阵的特征向量,能够精确地估计图像协方差矩阵。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法具有较高的识别率。 展开更多

关键词 计算机应用 图像识别 人脸表情识别 直接线性判别分析 双向二维直接线性判别分析

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基于子模式双向二维线性判别分析的人脸识别 被引量：4

5

作者 董晓庆 陈洪财 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1016-1023,共8页

针对表情和光照变化等对人脸识别影响的问题,提出一种基于子模式双向二维线性判别分析(Sub-pattern two-directional two-dimensional linear discriminant analysis,Sp-(2D)2 LDA)的人脸识别方法。该方法首先对原图像进行分块处理,并... 针对表情和光照变化等对人脸识别影响的问题,提出一种基于子模式双向二维线性判别分析(Sub-pattern two-directional two-dimensional linear discriminant analysis,Sp-(2D)2 LDA)的人脸识别方法。该方法首先对原图像进行分块处理,并保持子块间的空间关系,然后对各个子训练样本集从行方向和列方向同时利用2DLDA进行特征抽取,最后把各个子特征矩阵拼接成一对应原始图像的特征矩阵,并采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL及Yale人脸库上的试验结果表明,Sp-(2D)2 LDA有效降低了鉴别特征的维数,减少了表情和光照变化的影响,获得了较好的识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 特征抽取 双向二维线性判别分析 子模式双向二维线性判别分析

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基于加权双向二维线性判别特征的焊点检测算法 被引量：1

6

作者 邝泳聪 谢宏威 +1 位作者 欧阳高飞 张宪民 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期35-40,共6页

为克服现有自动光学检测(AOI)算法的缺陷,针对AOI的特点,对传统的双向二维线性判别方法进行改进,提出一种基于加权双向二维线性判别方法的焊点检测算法.在计算协方差矩阵时,对不同的类别以及类内不同的样本进行加权,从而提取更有判别力... 为克服现有自动光学检测(AOI)算法的缺陷,针对AOI的特点,对传统的双向二维线性判别方法进行改进,提出一种基于加权双向二维线性判别方法的焊点检测算法.在计算协方差矩阵时,对不同的类别以及类内不同的样本进行加权,从而提取更有判别力的特征.将改进后的算法应用于焊点检测,可实现对不同批次用料的自动分类.文中提出的算法检测速度可以满足实际需要,且与现有AOI系统中常用的图像对比算法和图像分析法相比,可以显著降低误报率. 展开更多

关键词 自动光学检测 双向二维线性判别分析 特征提取 焊点检测

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基于子模式行列方向二维线性判别分析特征融合的特征提取 被引量：1

7

作者 董晓庆 陈洪财 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3593-3598,共6页

针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化... 针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化的影响,通过把相同位置的子图像组成子样本集,合理利用了子块间的空间关系,进一步提高了识别率;同时,对各个子样本集分别利用行方向二维线性判别分析(2DLDA)和列方向扩展2DLDA(E2DLDA)进行特征抽取,得到互补的行、列方向子图像特征,并分别把子图像特征组合成原图像的特征矩阵,然后利用一种特征融合方法对行、列方向特征矩阵进行有效融合,对互补的特征空间进行融合有效地改善了识别性能;最后采用最近邻分类器进行人脸识别实验。在Yale及ORL人脸库上的实验结果表明,Sp-RC2DLDA有效地减少了表情和光照变化的影响,具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 特征抽取 扩展二维线性判别分析 子模式 特征融合

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基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别

8

作者 叶延亮 徐正光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第31期188-190,共3页

针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投... 针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。 展开更多

关键词 二维主元分析法 双向二维线性鉴别分析方法 改进的双向二维线性判别分析方法 压缩 投影矩阵

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基于分维LLE和Fisher判别的故障诊断方法 被引量：13

9

作者 张伟 周维佳 李斌 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期325-333,共9页

针对非线性系统故障诊断难以解决的问题,通过改进的局部线性嵌入映射算法解决了非线性数据的特征映射问题。首先,通过线性拟合改进了基于分形维估计的内在维数的估计。然后,将故障状态与空间分布结合起来,通过确定数据点在空间超球内的... 针对非线性系统故障诊断难以解决的问题,通过改进的局部线性嵌入映射算法解决了非线性数据的特征映射问题。首先,通过线性拟合改进了基于分形维估计的内在维数的估计。然后,将故障状态与空间分布结合起来,通过确定数据点在空间超球内的分布完成故障的检测,在这个过程中将超球的确定与LLE算法中基于核函数的样本外数据扩展结合起来,大大减少了计算量,提高了算法的实时性。然后,利用Fisher判别分析进行故障匹配,通过计算最优的投影向量与历史故障数据投影向量的相似度的计算,完成故障识别,从而为复杂非线性系统故障诊断提供了一种新的有效的方法。 展开更多

关键词 局部线性嵌入(LLE) 故障诊断 非线性降维 内在维数 fisher判别

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因子分析判别准则的线性降维方法研究 被引量：3

10

作者 巩知乐 张少龙 廖海斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期145-149,共5页

提取稳定且具有判别性的低维特征是模式识别研究中的关键问题。在深入研究Fisher判别准则的基础上,从因子分析的实际角度考虑,提出基于因子分析的判别准则,解决Fisher判别准则类内和类间散布矩阵非最优定义问题。通过在合成数据集和真... 提取稳定且具有判别性的低维特征是模式识别研究中的关键问题。在深入研究Fisher判别准则的基础上,从因子分析的实际角度考虑,提出基于因子分析的判别准则,解决Fisher判别准则类内和类间散布矩阵非最优定义问题。通过在合成数据集和真实人脸数据集上进行实验比较表明,该方法在解决数据集中的边缘类和人脸的表情、姿态变化等问题上比Fisher判别准则更优。 展开更多

关键词 特征提取 线性降维 fisher判别准则 因子分析 人脸识别

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基于二维复判别分析的人脸识别研究 被引量：2

11

作者 胡晓 俞王新 余群 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第11期2514-2518,共5页

为了提高人脸正确识别率和效率,在行列方向的二维线性判别分析((2D)2LDA)基础之上,提出了一种二维复判别分析(2DCCDA)的人脸识别方法。该方法通过(2D)2LDA并行提取到的行和列特征矩阵,利用复二维鉴别式分析(C2DLDA)将行和列特征融合成... 为了提高人脸正确识别率和效率,在行列方向的二维线性判别分析((2D)2LDA)基础之上,提出了一种二维复判别分析(2DCCDA)的人脸识别方法。该方法通过(2D)2LDA并行提取到的行和列特征矩阵,利用复二维鉴别式分析(C2DLDA)将行和列特征融合成复数特征矩阵,从复数特征矩阵中提取出最具分类能力的系数组成特征向量。相比较二维线性判别分析(2DLDA)和(2D)2LDA方法,2DCCDA需要更少的特征系数来表征一幅图像,并且正确识别率也相应提高。 展开更多

关键词 人脸识别 主成份分析 线性判别分析 复二维鉴别式分析 二维复判别分析

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基于二维投影特征提取的人脸识别算法 被引量：3

12

作者 梁瑞鑫 孙长银 +1 位作者 穆朝絮 李芳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期191-194,共4页

基于线性投影的方法是目前人脸识别领域中重要的主流方法之一,在近年中得到了广泛的关注,取得了显著的发展。其中,基于一维线性投影的方法包括特征脸方法和Fisher脸方法等;基于二维线性投影的方法包括二维主成分分析和二维线性判别分析... 基于线性投影的方法是目前人脸识别领域中重要的主流方法之一,在近年中得到了广泛的关注,取得了显著的发展。其中,基于一维线性投影的方法包括特征脸方法和Fisher脸方法等;基于二维线性投影的方法包括二维主成分分析和二维线性判别分析,以及它们的一系列拓展算法等。在此基础上,给出了一种基于二维矩阵的特征提取新方法。通过在ORL标准人脸库的实验表明,该算法与现有的方法相比在识别率和识别效率方面都有一定程度的提高,取得了比较理想的效果。 展开更多

关键词 二维主成分分析 双向线性判别分析 特征提取 主成分分析 线性判别分析

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二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法 被引量：4

13

作者 王美 梁久祯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期187-189,192,共4页

提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取... 提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取。基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2PCA、2DPCA、(2D)2LDA、2DLDA、2DPCA+2DLDA、2DNSA算法相比,该算法性能更优。 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 二维非参数子空间分析 二维主成分分析 二维线性判别分析

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双向二维局部保持鉴别投影应用于人脸识别

14

作者 周慧 陈熙 刘增力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第22期163-167,共5页

双向二维局部保持映射(双向2DLPP)与二维局部保持映射(2DLPP)比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别... 双向二维局部保持映射(双向2DLPP)与二维局部保持映射(2DLPP)比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别式分析(LDA)进行分类,从而形成了一种新的监督算法:鉴别双向二维局部保持投影。理论分析表明,无论在计算量还是内存要求方面,所提鉴别双向二维局部保持投影算法比双向2DLPP和主成分分析+线性判别式分析(PCA+LDA)要少,而且在ORL和Yale数据库上的人脸识别实验表明,新算法的识别性能比双向2DLPP和PCA+LDA算法要好,且具有较少的计算复杂度。 展开更多

关键词 双向二维局部保持映射 线性判别式分析 人脸识别 计算复杂度

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基于三维荧光光谱结合2D-LDA的食用油掺假鉴别研究 被引量：1

15

作者 姜海洋 崔耀耀 +1 位作者 贾彦国 谌志鹏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3179-3185,共7页

食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、... 食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、大豆油以及菜籽油三种食用油配制了3类掺假香油;使用FLS920稳态荧光光谱仪采集了这3类掺假香油以及不同品牌香油共计45个实验样本的三维荧光光谱数据;基于2D-LDA方法提取了实验样本的二维特征,并以此为依据采用最近邻分类原理实现了掺假食用油的准确鉴别。将所述方法与平行因子结合非线性判别分析(PARAFAC-QDA)、多维偏最小二乘——判别分析(NPLS-DA)两种方法进行了对比。结果表明,2D-LDA方法能够有效提取掺假香油的二维特征。这些特征能够使不同类别的实验样本在投影子空间中实现最大程度分离;同时可使相同类别的实验样本在子空间中尽可能地紧密聚集,进而使得样本在低维子空间中具有更好的可分性,从而获得了100%的鉴别准确率。而PARAFAC-QDA和NPLS-DA两种方法仅分别获得了85%和95%的鉴别准确率。2D-LDA方法相比于这两种方法在食用油掺假鉴别特别是现场快速检测的实际应用中更具优势和潜力,其鉴别过程与结果更加简捷和精确。研究为现场食品安全监管提供了一种高效可行的新方案。 展开更多

关键词 食用油 三维荧光光谱 二维线性判别分析(2D-LDA) 掺假鉴别

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掺有植物性填充物牛奶的近红外光谱判别分析 被引量：33

16

作者 李亮 丁武 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1238-1242,共5页

为探索近红外光谱技术在生鲜牛奶掺假检测中的应用,寻找一种快速的检测方法,以分别掺有植物奶油、植物蛋白、淀粉的牛奶为材料,利用傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据,应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数... 为探索近红外光谱技术在生鲜牛奶掺假检测中的应用,寻找一种快速的检测方法,以分别掺有植物奶油、植物蛋白、淀粉的牛奶为材料,利用傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据,应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明,利用Fisher判别分析建立的掺假牛奶判别模型的正确判别率达到97.78%,对未知样进行检验,正确判别率达到94.44%;利用偏最小二乘法建立的各掺假物质掺入量的定量检测模型,各掺假牛奶的校正集决定系数(R2)均在99.0%以上,各掺假牛奶的验证集决定系数均在98.5%以上,模型的预测效果良好。上述2种方法说明了近红外光谱技术可以实现对掺有植物性填充物牛奶的快速定性、定量鉴别。 展开更多

关键词 近红外光谱 牛奶 植物性填充物 掺假奶 fisher线性判别 偏最小二乘法

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基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法 被引量：3

17

作者 梁淑芬 甘俊英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期165-167,共3页

二维方法用于图像矩阵特征提取,虽然速度快,但影响了分类速度。针对二维线性鉴别分析(Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)的特点,研究了一种基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法,该算法首先对人脸图像进行压缩降维... 二维方法用于图像矩阵特征提取,虽然速度快,但影响了分类速度。针对二维线性鉴别分析(Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)的特点,研究了一种基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法,该算法首先对人脸图像进行压缩降维处理,得到相应的特征矩阵,然后利用改进Fisher算法对特征矩阵进行类间离散度矩阵和类内离散度矩阵的计算,该算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题,有效提高了分类速度。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)与Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 二维线性鉴别分析 改进fisher算法

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基于正则化边界Fisher分析和稀疏表示分类的人脸识别方法 被引量：2

18

作者 黄可坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1723-1726,共4页

边界Fisher分析(MFA)应用于人脸识别时会遇到小样本问题,如果用主成分分析进行降维来处理该问题,则会丢失一些对分类有益的分量;如果把MFA的目标函数用最大间距准则代替,则较难得到最佳参数。提出了一种正则化的MFA方法,该方法用一个较... 边界Fisher分析(MFA)应用于人脸识别时会遇到小样本问题,如果用主成分分析进行降维来处理该问题,则会丢失一些对分类有益的分量;如果把MFA的目标函数用最大间距准则代替,则较难得到最佳参数。提出了一种正则化的MFA方法,该方法用一个较小的数乘上单位阵构造正则项,然后加到MFA的类内散度矩阵中,使得所得矩阵是可逆的,并且不会丢失对分类有益的分量,也容易确定其中的参数。因为一个样本通常能被少数几个距离比较近的同类样本很好地线性表达,在正则化MFA降维之后结合使用稀疏表示分类算法进一步提高识别率。在FERET和AR数据库上的实验表明,对比一些经典的降维方法,使用该方法能显著提高识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 降维 fisher线性判别分析 边界fisher分析 稀疏表示分类

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基于矿物元素指纹技术的西北地区枸杞产地判别分析 被引量：4

19

作者 王彩艳 开建荣 +3 位作者 李彩虹 王晓菁 杨春霞 王晓静 《经济林研究》 北大核心 2023年第3期187-196,共10页

[目的]探讨矿物元素指纹技术在枸杞原产地判别中的可行性,为枸杞地理标志产品保护提供参考。[方法]采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定宁夏、青海、甘肃和新疆产枸杞果实中56种矿物元素含量,对矿物元素含量进行方差分析、主成分分... [目的]探讨矿物元素指纹技术在枸杞原产地判别中的可行性,为枸杞地理标志产品保护提供参考。[方法]采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定宁夏、青海、甘肃和新疆产枸杞果实中56种矿物元素含量,对矿物元素含量进行方差分析、主成分分析及判别分析,基于产地间含量有显著差异的矿物元素构建枸杞产地判别模型。[结果]各产地枸杞果实中矿物元素含量有其各自的指纹特征,56种矿物元素中有47种元素的含量在不同产区间存在显著差异(P <0.05),青海产枸杞果实中大部分元素含量高于其他地区。通过主成分分析提取出13个主成分,累计方差贡献率为79.656%,并筛选出Nd、Ce、Hf、Bi、Ho、Mn、Mg、Au、Ir、Ba、Sn、Ru、Sr、Cr、Sc、Rb、Cs、Zn、Cu、Cd、Li、Ta共22种枸杞的特征指标。以地域间含量具有极显著差异的44种矿物元素指标进行Fisher判别分析,确定了Al、As、B、Co、Cu、Dy、Mo、Nb、Ni、Sb、Se、Tl、U、Y、Fe、Zn、P、Ca、Ir、Hf共20种枸杞的有效溯源指标,建立了基于Fisher线性判别分析和OPLS-DA判别分析的宁夏、青海、甘肃和新疆4个产地枸杞的产地判别模型,整体正确判别率分别为97.4%和95.8%,使用模型对不同产地枸杞的区分判别较为准确,因此,建立的判别模型可被用于枸杞的原产地判别。[结论]可以基于矿物元素指纹的差异有效鉴别不同产地的枸杞。 展开更多

关键词 枸杞 矿物元素 fisher线性判别分析 偏最小二乘法判别分析 溯源

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基于2DFLD的手背静脉识别算法 被引量：5

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作者 苑玮琦 王爇 孙书会 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期646-649,共4页

手背静脉识别技术采用非接触式,为了避免在采集图片时由于手背的旋转和平移给识别带来干扰,提出一种手背静脉有效区域的定位方法,在手背截取出一个包含静脉信息最多的矩形。该算法主要利用基于不变特征点的图像定位方法来寻找手背外侧... 手背静脉识别技术采用非接触式,为了避免在采集图片时由于手背的旋转和平移给识别带来干扰,提出一种手背静脉有效区域的定位方法,在手背截取出一个包含静脉信息最多的矩形。该算法主要利用基于不变特征点的图像定位方法来寻找手背外侧边缘的特征点,然后定位分割出手背静脉有效区域的图像。实验证明该算法具有自适应性,定位准确,速度快。由于经典的Fisher线性判别算法类内散度矩阵通常会是奇异的,提出一种基于二维Fisher线性判别(2DFLD)的手背静脉识别方法。该方法直接进行图像矩阵投影,避免高维运算。对于手背静脉图像库,用2DFLD方法提取静脉特征空间,再将测试图像投影到该特征子空间上,最后用最近邻欧氏距离方法进行匹配。实验结果表明,该方法识别率达98%。 展开更多

关键词 手背静脉识别 图像定位 有效区域 二维fisher线性判别 最近邻分类器

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