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基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别
被引量：
1
1
作者
张善文
张传雷
张云龙
《电光与控制》
北大核心
2013年第4期10-12,共3页
由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别。基于二维局部敏感判别分析(2DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法。首先构造类内和类间邻...
由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别。基于二维局部敏感判别分析(2DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法。首先构造类内和类间邻域关系图,计算两个邻域图上的权重矩阵;然后基于Schur分解求出两个正交变换矩阵,得到映射矩阵,对观察数据进行维数约简,由此有效地克服小样本问题。对飞机目标的分类实验结果表明,该方法是有效可行的。
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关键词
雷达
目标识别
二维
局部敏感判别分析
维数约简
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职称材料
基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究
被引量：
3
2
作者
徐丽香
王云鹏
于海洋
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第3期95-100,共6页
为简化路网状态表达,最大限度地实现路网信息增值,本文构建了从海量历史交通数据中提取特征参量来表达路网运行状态的模型.模型选取城市区域路网的流量、车速和密度数据,综合考虑交通数据的非线性和相关性,基于自适应邻域选择的局部敏...
为简化路网状态表达,最大限度地实现路网信息增值,本文构建了从海量历史交通数据中提取特征参量来表达路网运行状态的模型.模型选取城市区域路网的流量、车速和密度数据,综合考虑交通数据的非线性和相关性,基于自适应邻域选择的局部敏感判别分析算法,实现城市路网数据特征提取.通过实例验证了模型的有效性.结果表明:本文得到的特征参量能有效地描述路网状态变化的24 h周期性,可直观反映早晚高峰现象及工作日与周末的区别性;与核主成分分析算法比较,模型得到的特征参量具有可分性更好的特点,可以表达宏观路网运行状态,为交通管理者提供决策依据.
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关键词
城市交通
特征提取
局部敏感判别分析
路网状态
自适应邻域选择
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职称材料
基于改进LSDA的人体行为识别算法
被引量：
1
3
作者
谢泽奇
忽晓伟
+1 位作者
张会敏
张善文
《电视技术》
北大核心
2016年第1期117-121,共5页
提出了一种基于改进的局部敏感判别分析(LSDA)的人体行为识别算法。首先,利用样本间的距离信息重置类内最近邻点集和类间最近邻点集的权值矩阵,保证在最大化目标函数时尽可能保持局部线性重构特性,解决小样本难题;然后,通过Gran-Schmid...
提出了一种基于改进的局部敏感判别分析(LSDA)的人体行为识别算法。首先,利用样本间的距离信息重置类内最近邻点集和类间最近邻点集的权值矩阵,保证在最大化目标函数时尽可能保持局部线性重构特性,解决小样本难题;然后,通过Gran-Schmidt正交化方法将特征矩阵进行正交化,可有效地保留原始空间中的高维空间,解决图像特征重建难题;最后在Weizmann行为数据库进行实验,平均正确识别率达到98.21%。试验结果表明,该算法具有良好的分类性能,在不同训练样本个数下,该算法均能获得较高的识别率。
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关键词
行为识别
维数约简
局部敏感判别分析
正交化
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职称材料
题名
基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别
被引量：
1
1
作者
张善文
张传雷
张云龙
机构
郑州大学西亚斯国际学院
Ryerson大学电子与计算机工程系
出处
《电光与控制》
北大核心
2013年第4期10-12,共3页
基金
河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B120012)
文摘
由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别。基于二维局部敏感判别分析(2DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法。首先构造类内和类间邻域关系图,计算两个邻域图上的权重矩阵;然后基于Schur分解求出两个正交变换矩阵,得到映射矩阵,对观察数据进行维数约简,由此有效地克服小样本问题。对飞机目标的分类实验结果表明,该方法是有效可行的。
关键词
雷达
目标识别
二维
局部敏感判别分析
维数约简
Keywords
radar
object recognition
2D locality sensitive discriminant analysis （2DLSDA）
dimensionality reduction
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391.4 [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
基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究
被引量：
3
2
作者
徐丽香
王云鹏
于海洋
机构
北京航空航天大学交通科学与工程学院
城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第3期95-100,共6页
基金
国家自然科学基金(51308021)~~
文摘
为简化路网状态表达,最大限度地实现路网信息增值,本文构建了从海量历史交通数据中提取特征参量来表达路网运行状态的模型.模型选取城市区域路网的流量、车速和密度数据,综合考虑交通数据的非线性和相关性,基于自适应邻域选择的局部敏感判别分析算法,实现城市路网数据特征提取.通过实例验证了模型的有效性.结果表明:本文得到的特征参量能有效地描述路网状态变化的24 h周期性,可直观反映早晚高峰现象及工作日与周末的区别性;与核主成分分析算法比较,模型得到的特征参量具有可分性更好的特点,可以表达宏观路网运行状态,为交通管理者提供决策依据.
关键词
城市交通
特征提取
局部敏感判别分析
路网状态
自适应邻域选择
Keywords
urban traffic
feature extraction
locality sensitive discriminant analysis
state road network
adaptive neighborhood selection~：2015-11-09 ~1~]：2016-01-06~j^B~]：2016-01-25
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于改进LSDA的人体行为识别算法
被引量：
1
3
作者
谢泽奇
忽晓伟
张会敏
张善文
机构
郑州大学西亚斯国际学院
出处
《电视技术》
北大核心
2016年第1期117-121,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61272333)
河南省科技厅基础与前沿技术研究计划项目(152300410225)
+1 种基金
河南省教育厅科学技术研究重点项目(15A520100)
郑州大学西亚斯国际学院校级科研项目(2015KYYB07)
文摘
提出了一种基于改进的局部敏感判别分析(LSDA)的人体行为识别算法。首先,利用样本间的距离信息重置类内最近邻点集和类间最近邻点集的权值矩阵,保证在最大化目标函数时尽可能保持局部线性重构特性,解决小样本难题;然后,通过Gran-Schmidt正交化方法将特征矩阵进行正交化,可有效地保留原始空间中的高维空间,解决图像特征重建难题;最后在Weizmann行为数据库进行实验,平均正确识别率达到98.21%。试验结果表明,该算法具有良好的分类性能,在不同训练样本个数下,该算法均能获得较高的识别率。
关键词
行为识别
维数约简
局部敏感判别分析
正交化
Keywords
behavior recognition
dimensionality reduction
locality sensitive discriminant analysis
orthogonalization
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别
张善文
张传雷
张云龙
《电光与控制》
北大核心
2013
1
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下载PDF
职称材料
2
基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究
徐丽香
王云鹏
于海洋
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进LSDA的人体行为识别算法
谢泽奇
忽晓伟
张会敏
张善文
《电视技术》
北大核心
2016
1
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职称材料
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