基于核主分量分析的经验模式分解及其工程应用 被引量：4

1

作者 王雷 王奉涛 +2 位作者 朱泓 张志新 郭正刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期39-41,68,共4页

若信号的信噪比较小,经验模式分解不能正确分解出基本模式分量,分量中含有伪分量。根据此种情况,提出一种核主分量分析与经验模式分解相结合的方法。该方法首先建立信号相空间,利用核主分量分析方法提取相空间的核主分量,然后利用投影... 若信号的信噪比较小,经验模式分解不能正确分解出基本模式分量,分量中含有伪分量。根据此种情况,提出一种核主分量分析与经验模式分解相结合的方法。该方法首先建立信号相空间,利用核主分量分析方法提取相空间的核主分量,然后利用投影逆过程将得到的核主分量逆向投影回原相空间,从而重建信号相空间。最后对重建的相空间所对应的信号作经验模式分解。此方法可以有效消除噪声和冗余对经验模式分解的影响,提高经验模式分解的适应能力保证分解的有效性,确保其能够分解出正确的基本模式分量。通过工程实例进一步验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 核主分量分析 经验模式分解 信号处理

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主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用 被引量：3

2

作者 李志农 曾明如 +2 位作者 韩捷 何永勇 褚福磊 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期25-29,共5页

主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用... 主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用于动态过程时间序列的建模,并具有强大的时序模型分类能力,特别适合非平稳、信号特征重复再现性不佳的信号分析。文中结合主分量分析与因子隐Markov模型,提出一种新的故障识别方法,即以主分量分析方法进行冗余消除和故障特征提取,因子隐Markov模型作为分类器。并应用到机械故障诊断中,同时与基于主分量分析的隐Markov模型的识别方法相比较,实验结果表明基于PCA的因子隐Markov模型识别法和基于PCA的隐Markov模型识别法在故障识别上都是有效的,但对于相同的状态空间,前者的训练速度快于后者,尤其是状态空间越大,这种优势越明显。 展开更多

关键词 主分量分析 因子隐Markov模型 冗余消除 故障诊断 模式识别

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基于独立分量分析的变形子模式识别与分离

3

作者 史玉峰 《金属矿山》 CAS 北大核心 2005年第4期46-49,共4页

变形体的变形通常是多个变形子模式综合作用的结果,因此变形子模式的识别和分离是变形数据分析处理中的一个重要问题。基于独立分量分析原理,提出了一种新的变形数据分析处理方法;该方法应用独立分量分析中的最大负熵法,将变形观测数据... 变形体的变形通常是多个变形子模式综合作用的结果,因此变形子模式的识别和分离是变形数据分析处理中的一个重要问题。基于独立分量分析原理,提出了一种新的变形数据分析处理方法;该方法应用独立分量分析中的最大负熵法,将变形观测数据作为观测信号,对变形观测信息进行独立分量分析,可以获得彼此独立的变形子模式。实验结果表明独立分量分析方法可以从变形观测数据中有效地识别和分离出相互独立的变形子模式。 展开更多

关键词 独立分量分析 变形数据分析处理 变形子模式 负熵 模式识别

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子模式典型相关分析及其在人脸识别中的应用 被引量：25

4

作者 洪泉 陈松灿 倪雪蕾 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期21-30,共10页

传统的典型相关分析(CCA)是有效的特征提取方法之一,已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域.但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足:1)人脸识别的小样本特性使CCA两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异,... 传统的典型相关分析(CCA)是有效的特征提取方法之一,已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域.但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足:1)人脸识别的小样本特性使CCA两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异,难以直接应用;2)作为一种全局线性投影方法,不足以很好地描述非线性的人脸识别问题;3)缺乏对局部变化的识别鲁棒性.本文受已提出的子模式主分量分析(SpPCA)的启发,提出了子模式典型相关分析(SpCCA).该方法将局部与全局特征矢量之间的相关性特征作为有效的判别信息,既达到了融合局部与全局信息的目的,又消除了特征之间的信息冗余.通过子模式的划分,SpCCA避免了小样本问题,更好地描述了非线性的人脸识别问题;并通过投票方式融合结果,增强了对局部变化的鲁棒性.在AR与Yale两个人脸数据集上的实验证实了该方法比对比方法不仅有更优的识别性能,而且更加稳定和鲁棒. 展开更多

关键词 典型相关分析(CCA) 子模式主分量分析(sppca) 子模式典型相关分析(SpCCA) 小样本问题 人脸识别

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基于主分量分析的形状特征提取及识别研究 被引量：25

5

作者 董火明 高隽 +1 位作者 胡良梅 董文雯 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第2期176-179,共4页

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在... 主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。 展开更多

关键词 形状特征 主分量分析 特征提取 形状识别 神经网络 统计学 模式识别

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对称主分量分析及其在人脸识别中的应用 被引量：35

6

作者 杨琼 丁晓青 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1146-1151,共6页

镜像对称性是人脸的一个直观显然的自然特性 ,有助于开发面向人脸图像的识别技术与算法 .本文将在人脸识别中应用这一自然特性 ,提出一种新算法———对称主分量分析 .该算法首先引入镜像变换 ,生成镜像样本 ;然后依据奇偶分解原理 ,生... 镜像对称性是人脸的一个直观显然的自然特性 ,有助于开发面向人脸图像的识别技术与算法 .本文将在人脸识别中应用这一自然特性 ,提出一种新算法———对称主分量分析 .该算法首先引入镜像变换 ,生成镜像样本 ;然后依据奇偶分解原理 ,生成镜象奇、偶对称样本 ,并分别进行K L展开 ,提取镜象奇 /偶对称KL特征分量 ;最后 ,根据奇 /偶对称KL特征分量在人脸中所占能量比例的不同以及对视角、旋转、光照等干扰的不同敏感程度进行特征选择 .理论分析与实验证明 ,该算法巧妙地利用镜像样本 ,增强人脸识别 :既扩大样本容量 ,显著提高识别率 ;又节省计算与存储开销 。 展开更多

关键词 人脸识别 对称主分量分析 人脸图像 图像识别 模式识别

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基于主分量子空间的设备状态诊断研究 被引量：1

7

作者 刘永斌 何清波 +3 位作者 吴强 李鹏 胡飞 孔凡让 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期265-269,共5页

结合主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)和子空间法研究了基于主分量子空间的设备状态诊断,探讨了压缩子空间和类属子空间两种主分量子空间结构来表达和分类设备的状态。所提出的设备状态诊断方法依靠PCA可以提取稳定有效的... 结合主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)和子空间法研究了基于主分量子空间的设备状态诊断,探讨了压缩子空间和类属子空间两种主分量子空间结构来表达和分类设备的状态。所提出的设备状态诊断方法依靠PCA可以提取稳定有效的设备状态低维特征表示,依靠子空间法能够以低代价有效辨识设备状态。以汽车变速齿轮箱的疲劳状态诊断为例,分析表明两种主分量子空间方法都获得了良好的结果,且具有各自的优点,可以有效地用于设备的状态监测和诊断中。 展开更多

关键词 主分量分析 子空间 设备状态诊断 齿轮箱

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基于主分量分析的缺陷识别研究

8

作者 郭冬冬 夏筱筠 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第5期2031-2035,共5页

为了解决传统的人工定义方法和小波包分解方法在超声信号特征提取方面的不足,提出了将主分量分析方法应用于信号的特征提取,并据此进行超声检测的缺陷识别。这种方法不但大大降低了数据量,减少了计算复杂度,同时也能够保证压缩后的数据... 为了解决传统的人工定义方法和小波包分解方法在超声信号特征提取方面的不足,提出了将主分量分析方法应用于信号的特征提取,并据此进行超声检测的缺陷识别。这种方法不但大大降低了数据量,减少了计算复杂度,同时也能够保证压缩后的数据能够有效的代表原数据特性。通过对提取到的特征建立特征向量,利用模糊模式判别方法进行测试,并和现有的两种方法进行对比。与目前采用的方法相比,该方法在识别效率和准确性上都表现非常优秀,能对各种模式有效识别。 展开更多

关键词 主分量分析 缺陷识别 特征提取 模糊模式判别 自适应主分量提取网络

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我国余甘子地理气候分类及其特征分析 被引量：19

9

作者 熊仪俊 姚小华 +1 位作者 王开良 任华东 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 2003年第2期215-221,共7页

通过对余甘子分布区的地理和气候因子进行主分量分析和聚类分析 ,结果表明余甘子在我国大致分为3种不同类型的分布区 :极端干热区、较湿润区和湿润区 。

关键词 余甘子 地理因子 气候因子 主分量分析 聚类分析 相关性分析 分布区

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一种基于线性鉴别分析的GIS局部放电模式识别 被引量：10

10

作者 张晓星 唐炬 +2 位作者 孙才新 许中荣 周倩 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1-4,共4页

根据GIS设备绝缘缺陷放电形式和特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,构造了局部放电灰度谱图;针对GIS局部放电及其缺陷特点,提出一种基于局部放电图像的主分量分析-线性鉴别方法,即首先进行主分量分析,将数据从超高维空间降至低维空间,再... 根据GIS设备绝缘缺陷放电形式和特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,构造了局部放电灰度谱图;针对GIS局部放电及其缺陷特点,提出一种基于局部放电图像的主分量分析-线性鉴别方法,即首先进行主分量分析,将数据从超高维空间降至低维空间,再提取统计不相关的最优鉴别矢量集,采用最小距离分类器进行模式识别,识别结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率较高,效果良好. 展开更多

关键词 GIS 局部放电 模式识别 主分量分析 线性鉴别分析

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基于独立分量分析的高光谱图像目标检测算法 被引量：7

11

作者 郑茂 粘永健 郑林华 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第12期1912-1916,共5页

提出一种基于独立分量分析(ICA)的高光谱图像目标检测算法。首先利用无监督正交子空间投影进行端元提取,并将端元矢量构成矩阵作为快速定点独立分量分析的初始化混合矩阵,解决了独立分量在排序上的随机性;同时采用基于噪声调整的主分量... 提出一种基于独立分量分析(ICA)的高光谱图像目标检测算法。首先利用无监督正交子空间投影进行端元提取,并将端元矢量构成矩阵作为快速定点独立分量分析的初始化混合矩阵,解决了独立分量在排序上的随机性;同时采用基于噪声调整的主分量分析(NAPCA)对原始图像数据降维,继而采用初始化后的快速独立分量分析从保留的主分量中依次提取出目标。利用AVIRIS高光谱数据进行实验研究,结果表明提出的算法能够有效地提取图像中的目标信息,其性能优于改进的CEM检测算法。 展开更多

关键词 独立分量分析 噪声调整主分量分析 无监督的正交子空间投影 高光谱图像 端元提取

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快速增量主分量算法的近似协方差矩阵实现

12

作者 曹向海 刘宏伟 吴顺君 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期459-463,共5页

针对主分量分析法在实际应用中运算量较大的问题,首先基于特征向量相互正交的特性,将子空间投影算法的运算量降低为原算法的1/P(P为所需的特征向量个数).然后利用大特征值及其对应的特征向量构成的近似协方差矩阵,将子空间投影算法中的... 针对主分量分析法在实际应用中运算量较大的问题,首先基于特征向量相互正交的特性,将子空间投影算法的运算量降低为原算法的1/P(P为所需的特征向量个数).然后利用大特征值及其对应的特征向量构成的近似协方差矩阵,将子空间投影算法中的广义特征值分解问题转化为特征值分解,得到运算量降低为原算法1/N(N为向量维数)的快速算法.最后基于ORL人脸数据库的实验验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 子空间投影算法 特征分解 增量主分量分析 近似协方差矩阵

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基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别

13

作者 江艳霞 任波 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期139-144,共6页

本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法。该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性。其次,对每块图像采用加... 本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法。该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性。其次,对每块图像采用加权邻域极大边界准则进行特征提取,该准则充分利用了数据的类信息,选择数据的邻域点最优重构系数用在目标函数中,保留了数据的局部几何结构,从而在低维空间中提取出更好的分类特征。最后在识别过程中,融合待识别图像在各子块中与训练图像的相似度进行识别。实验结果表明,本文算法能够有效地提取局部特征,较好地保留原始数据的非线性结构,较其他全局方法如主成分分析方法,线性判别式方法和加权邻域极大边界准则算法具有更好的识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 主成分分析 线性判别式 子模式 加权邻域极大边界准则

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超定独立分量分析及其在结肠压力信号分析中的应用 被引量：5

14

作者 潘城 田社平 颜国正 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1595-1599,共5页

针对传感器个数大于源信号个数的情况,提出了一个超定独立分量分析(ICA)方法,并将其应用到人体结肠压力信号分析中.首先对结肠压力信号运用主成分分析(PCA)估计源信号个数,并将观测信号进行降维使其维数与源信号相等,从而将超定ICA问题... 针对传感器个数大于源信号个数的情况,提出了一个超定独立分量分析(ICA)方法,并将其应用到人体结肠压力信号分析中.首先对结肠压力信号运用主成分分析(PCA)估计源信号个数,并将观测信号进行降维使其维数与源信号相等,从而将超定ICA问题转化为一个完备ICA问题;最后通过快速ICA算法估计出源信号.实验采用26组人体结肠压力数据,成功提取出结肠活动中具有生理意义的动力模式信号. 展开更多

关键词 独立分量分析 超定盲信号分离 主分量分析 结肠压力信号 结肠动力模式

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基于仿生模式识别与传统模式识别的人脸识别效果比较研究 被引量：46

15

作者 王守觉 曲延锋 +1 位作者 李卫军 覃鸿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第7期1057-1061,共5页

本文实现了一种基于仿生模式识别的人脸识别系统 ,并将其识别效果同最近邻分类器与不同核函数的SVM进行了分析比较 .以ORL人脸库为识别对象 ,针对有“拒识”的情况下 ,通过改变不同识别算法的可调参数 ,在保证参与训练人的正确识别率在... 本文实现了一种基于仿生模式识别的人脸识别系统 ,并将其识别效果同最近邻分类器与不同核函数的SVM进行了分析比较 .以ORL人脸库为识别对象 ,针对有“拒识”的情况下 ,通过改变不同识别算法的可调参数 ,在保证参与训练人的正确识别率在大致相同水平的条件下 ,分析了参与训练人的错误识别率 (错识别为参与训练的其他人 )与未参与训练人的错误接受率 (错识别为参与训练的某人 )的优劣 .比较结果表明 。 展开更多

关键词 仿生模式识别 人脸识别 主分量分析(PCA) 最近邻分类器 支持向量机(SVM)

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基于统计不相关最优鉴别矢量集的GIS局部放电模式识别 被引量：7

16

作者 张晓星 孙才新 +2 位作者 唐炬 许中荣 周倩 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期59-62,共4页

针对气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电及其缺陷特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,采用甚高频高速采集大量局部放电样本,构造了局部放电灰度谱图。文中将主分量分析-线性鉴别方法应用于局部放电模式识别,即首先进行主分量分析,将... 针对气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电及其缺陷特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,采用甚高频高速采集大量局部放电样本,构造了局部放电灰度谱图。文中将主分量分析-线性鉴别方法应用于局部放电模式识别,即首先进行主分量分析,将数据从超高维空间降至低维空间,再提取统计不相关的最优鉴别矢量集,最后采用最小距离分类器进行模式识别。识别结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率高,效果良好。 展开更多

关键词 局部放电 GIS 模式识别 特征抽取 主分量分析 FISHER鉴别分析

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综述人脸识别中的子空间方法 被引量：117

17

作者 刘青山 卢汉清 马颂德 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期900-911,共12页

如何描述每个个体人脸的特征 ,使之区别于其他个体 ,是人脸识别研究中的关键问题之一 .近年来提出了大量的方法 ,其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用之后 ,子空间分析因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好的特点 ,受到... 如何描述每个个体人脸的特征 ,使之区别于其他个体 ,是人脸识别研究中的关键问题之一 .近年来提出了大量的方法 ,其中随着主元分析在人脸识别中的成功应用之后 ,子空间分析因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好的特点 ,受到了广泛的关注 .文中结合近年来已发表的文献 ,按照线性和非线性的划分 ,对子空间分析在人脸识别中的应用作一回顾、比较和总结 。 展开更多

关键词 人脸识别 计算机视觉 模式识别 人脸图像 子空间方法 主元分析

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间歇过程子阶段PCA建模和在线监测 被引量：6

18

作者 王普 刘鑫 +1 位作者 高学金 孙鑫 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1797-1803,共7页

针对间歇过程的多阶段特性,提出一种新的子阶段主元分析(principal component analysis,PCA)监测方法.首先,将间歇过程三维数据沿时间片展开,采用模糊模式识别方法计算相邻时间片负载矩阵变量方向重心的格贴近度,以最小贴近度为原则,根... 针对间歇过程的多阶段特性,提出一种新的子阶段主元分析(principal component analysis,PCA)监测方法.首先,将间歇过程三维数据沿时间片展开,采用模糊模式识别方法计算相邻时间片负载矩阵变量方向重心的格贴近度,以最小贴近度为原则,根据格贴近度的变化,实现子阶段的划分;然后,在划分的子阶段内采用一种先沿批次后沿变量的改进展开方式建立PCA监控模型;最后,将该算法应用于青霉素发酵仿真系统的在线监测.结果表明该方法在监控过程中能够有效降低误报和漏报. 展开更多

关键词 间歇过程 模糊模式识别 子阶段建模 主元分析 故障监测

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基于形状特征描述子的赤潮优势种识别研究 被引量：8

19

作者 郑少平 谢杰镇 +1 位作者 王博亮 江涛 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期676-679,共4页

研究了赤潮优势种识别技术,该技术运用在基于流式细胞技术的赤潮实时监控系统中.由于不同生长周期和拍摄视角对藻类细胞的形态有较大的影响,仅用一种特征就将藻类分开是不现实的.采用3种形状特征描述子提取特征,再利用多级主特征向量评... 研究了赤潮优势种识别技术,该技术运用在基于流式细胞技术的赤潮实时监控系统中.由于不同生长周期和拍摄视角对藻类细胞的形态有较大的影响,仅用一种特征就将藻类分开是不现实的.采用3种形状特征描述子提取特征,再利用多级主特征向量评估准则进行特征融合和降维,最后使用SVM进行分类.通过对6类我国附近海域常见赤潮优势种的3000个样本的自动分类实验结果表明,识别精度可以达到95.80%,与人工识别精度相当,具备较高的实用性. 展开更多

关键词 形状特征描述子 自动识别 模式识别 主成份分析 赤潮优势种

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典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别 被引量：4

20

作者 韩越祥 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期142-146,共5页

为了提高人脸的识别率,提出一种典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别算法(SUB-CCA)。通过划分子模式方式避免人脸识别存在小样本、非线性问题,并提取局部特征,采用主成分分析提取人脸图像的全局特征,并采用相关分析算法对全局、... 为了提高人脸的识别率,提出一种典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别算法(SUB-CCA)。通过划分子模式方式避免人脸识别存在小样本、非线性问题,并提取局部特征,采用主成分分析提取人脸图像的全局特征,并采用相关分析算法对全局、局总特征进行融合,消除特征间冗余信息,降低特征维数,采用投票法得到人脸识别结果,并采用3个人脸数据集对算法性能进行测试。仿真结果表明,相对于参比算法,SUB-CCA提高了人脸识别的识别精度。 展开更多

关键词 人脸识别 典型相关分析 子模式 主成分分析 Principal COMPONENT Analysis(PCA)

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