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基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类
被引量：
3
1
作者
钟凯
徐明星
韩敏
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期489-495,共7页
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低...
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低建模的难度.首先,根据过程的结构原理对复杂系统进行分块,从而可以有效获取变量维度的数据局部信息,并排除无关变量的影响.其次,针对样本维度的数据局部信息,在每个变量子块中分别建立局部费舍尔判别分析(LFDA)模型,并为每个局部模型分配相应的权值,从而可以更准确地衡量不同子块对当前故障的影响程度.最后,利用分类性能加权策略将各个子块的分类结果进行融合.田纳西–伊斯曼(TE)过程中的仿真结果验证本文所提的ILFDA方法具有更好的故障分类效果.
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关键词
故障分类
局部费舍尔判别分析
分类结果集成
数据
局部
结构特征
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职称材料
基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）
2
作者
吴金浪
钟凤鸣
+2 位作者
吴强
王亚琼
张笑坛
《电子显微学报》
CAS
CSCD
2017年第2期131-141,共11页
本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器...
本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行特征提取,再建立bag-of-words全局特征向量,最后使用支持向量机来进行分类,在进行致密沉积物的分类操作中难度比较大。本文选择了实用LBP特征提取器来提取高反差度的纹理特征,使用梯度直方图特征提取器来提取轮廓特征,同时使用Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取图像中的常规纹理特征,形成超高维度的特征向量使其包含显微镜图像中的全面特征。由于电子显微镜图像不具备色彩信息,纹理信息变得最为重要,又由于在显微镜图像中,尺度基本可知,LBP以及HOG能非常有效地提取高反差轮廓特征以及质地特征。配合两大纹理滤波器组合将可以确保特征向量在强调高反差特征的同时,不会忽略常规纹理信息。在特征提取出来后使用局部Fisher判别分析来降低特征向量的维度,并选择最具有可区分性和有效的特征。LFDA能够进行无指导的降维,并保留最具可分辨性的特征,对于本文提出的算法至关重要。由于在之前产生的特征向量对所有的特征并不进行强弱区分,经过LFDA后,不重要或者具有广泛普遍性的特征将会被舍弃,而最能够代表致密沉积物的特征将得以保留。这保证了之后的分类器训练能够在不牺牲训练速度的前提下,有效地形成分类区间。最后,算法使用了probabilistic boosting tree来对训练样本进行训练,PBT是按照等级划分的决策树,每一个节点是一个强决策器,它具有不易过度训练、高效准确的特征,通过输入LFDA处理后的训练样本特征向量,来学习得到致密沉积物的分类器。为验证本文提出的方法的可行性,一个包含50张电子显微镜图像的数据库被用于实验中。在这50张电子显微镜图像中,每一张都包含不同数量的沉积物区域。沉积物区域的总数约为500处。这些区域被精确标记。如果算法输出的沉积物标记与人工标记区域的重合率达到50%以上,认为该区域被准确识别,否则认为未能识别。在实验中,10张电子显微镜图像被用于神经网络的训练,而其余40张被用于测试。训练样本为100×100分辨率的图像块,只要图像块中包含沉积物区域,则视为正样本,否则视为负样本。为了增加样本个数,所有正样本被进行了旋转、平移、以及放大和缩小等变换。在训练中,一共500个正样本及约15 000个负样本被输入到PBT。实验结果显示,本文提出的方法能够有效地在真实电子显微镜图像中识别致密沉积物,识别效率接近50%。该结果证明利用LBP特征以及Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取显微镜图像特征能够全面概括图像中个体的显著性特征,比起单纯使用SIFT以及SURF具有更高的通用性、鲁棒性以及有效性。对于从显微镜图像中提取出来的高维度特征向量,使用局部Fisher判别分析法能够非常有效地实施降维操作,从而保留了显著性的具有区分功能的特征以便更有效的训练分类器。而probabilistic boosting tree对于只具有少量训练样本的训练任务能够相当有效地收敛且避免过度拟合的情况发生。本文提出的处理流程适用于大多数基于显微镜图像下的目标识别、分类以及再识别任务,且具有速度快、高鲁棒性以及易于扩展等特点,具有较高的实用性。
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关键词
检测
显微镜图像
梯度直方图
局部
二值模式
概率推进树
局部
费舍尔
线性
判别分析
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职称材料
一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法
被引量：
10
3
作者
马丙鹏
山世光
+1 位作者
陈熙霖
高文
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期1651-1663,共13页
提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor特征...
提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor特征相比,一维Gabor特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力,在训练数据和测试数据异质时,该算法的性能明显高于其他对比算法的性能.
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关键词
头部姿态估计
GABOR变换
局部费舍尔判别分析
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职称材料
题名
基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类
被引量：
3
1
作者
钟凯
徐明星
韩敏
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室
安徽大学物质科学与信息技术研究院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期489-495,共7页
基金
中央高校基本科研业务费项目(DUT20LAB114)资助.
文摘
实际工业过程数据的局部特性一般都较为复杂,不利于样本特征的提取和故障分类精度的提高.针对此问题,本文提出一种集成的局部费舍尔判别分析(ILFDA)模型,可以同时从变量和样本两个维度挖掘数据的局部结构特征,提高故障分类的性能并降低建模的难度.首先,根据过程的结构原理对复杂系统进行分块,从而可以有效获取变量维度的数据局部信息,并排除无关变量的影响.其次,针对样本维度的数据局部信息,在每个变量子块中分别建立局部费舍尔判别分析(LFDA)模型,并为每个局部模型分配相应的权值,从而可以更准确地衡量不同子块对当前故障的影响程度.最后,利用分类性能加权策略将各个子块的分类结果进行融合.田纳西–伊斯曼(TE)过程中的仿真结果验证本文所提的ILFDA方法具有更好的故障分类效果.
关键词
故障分类
局部费舍尔判别分析
分类结果集成
数据
局部
结构特征
Keywords
fault classification
local Fisher discriminant analysis
classification results integration
local characteristics of data
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）
2
作者
吴金浪
钟凤鸣
吴强
王亚琼
张笑坛
机构
中山大学中山医学院电镜室
广州市萝岗区中医医院
出处
《电子显微学报》
CAS
CSCD
2017年第2期131-141,共11页
文摘
本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行特征提取,再建立bag-of-words全局特征向量,最后使用支持向量机来进行分类,在进行致密沉积物的分类操作中难度比较大。本文选择了实用LBP特征提取器来提取高反差度的纹理特征,使用梯度直方图特征提取器来提取轮廓特征,同时使用Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取图像中的常规纹理特征,形成超高维度的特征向量使其包含显微镜图像中的全面特征。由于电子显微镜图像不具备色彩信息,纹理信息变得最为重要,又由于在显微镜图像中,尺度基本可知,LBP以及HOG能非常有效地提取高反差轮廓特征以及质地特征。配合两大纹理滤波器组合将可以确保特征向量在强调高反差特征的同时,不会忽略常规纹理信息。在特征提取出来后使用局部Fisher判别分析来降低特征向量的维度,并选择最具有可区分性和有效的特征。LFDA能够进行无指导的降维,并保留最具可分辨性的特征,对于本文提出的算法至关重要。由于在之前产生的特征向量对所有的特征并不进行强弱区分,经过LFDA后,不重要或者具有广泛普遍性的特征将会被舍弃,而最能够代表致密沉积物的特征将得以保留。这保证了之后的分类器训练能够在不牺牲训练速度的前提下,有效地形成分类区间。最后,算法使用了probabilistic boosting tree来对训练样本进行训练,PBT是按照等级划分的决策树,每一个节点是一个强决策器,它具有不易过度训练、高效准确的特征,通过输入LFDA处理后的训练样本特征向量,来学习得到致密沉积物的分类器。为验证本文提出的方法的可行性,一个包含50张电子显微镜图像的数据库被用于实验中。在这50张电子显微镜图像中,每一张都包含不同数量的沉积物区域。沉积物区域的总数约为500处。这些区域被精确标记。如果算法输出的沉积物标记与人工标记区域的重合率达到50%以上,认为该区域被准确识别,否则认为未能识别。在实验中,10张电子显微镜图像被用于神经网络的训练,而其余40张被用于测试。训练样本为100×100分辨率的图像块,只要图像块中包含沉积物区域,则视为正样本,否则视为负样本。为了增加样本个数,所有正样本被进行了旋转、平移、以及放大和缩小等变换。在训练中,一共500个正样本及约15 000个负样本被输入到PBT。实验结果显示,本文提出的方法能够有效地在真实电子显微镜图像中识别致密沉积物,识别效率接近50%。该结果证明利用LBP特征以及Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取显微镜图像特征能够全面概括图像中个体的显著性特征,比起单纯使用SIFT以及SURF具有更高的通用性、鲁棒性以及有效性。对于从显微镜图像中提取出来的高维度特征向量,使用局部Fisher判别分析法能够非常有效地实施降维操作,从而保留了显著性的具有区分功能的特征以便更有效的训练分类器。而probabilistic boosting tree对于只具有少量训练样本的训练任务能够相当有效地收敛且避免过度拟合的情况发生。本文提出的处理流程适用于大多数基于显微镜图像下的目标识别、分类以及再识别任务,且具有速度快、高鲁棒性以及易于扩展等特点,具有较高的实用性。
关键词
检测
显微镜图像
梯度直方图
局部
二值模式
概率推进树
局部
费舍尔
线性
判别分析
Keywords
detection
microscopic images
histograms of gradients
local binary pattern
probabilistic boosting tree
local Fisher discriminant analysis
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TP391.41 [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
一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法
被引量：
10
3
作者
马丙鹏
山世光
陈熙霖
高文
机构
中国科学院智能信息处理重点实验室
中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院
北京大学信息科学技术学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期1651-1663,共13页
基金
国家自然科学基金No.60673091
国家高技术研究发展计划(863)Nos.2006AA01Z122
+2 种基金
2007AA01Z163
中国科学院百人计划
上海银晨智能识别科技有限公司~~
文摘
提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor特征相比,一维Gabor特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力,在训练数据和测试数据异质时,该算法的性能明显高于其他对比算法的性能.
关键词
头部姿态估计
GABOR变换
局部费舍尔判别分析
Keywords
head pose estimation
Gabor transform
local Fisher discriminant analysis
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
基于集成局部费舍尔判别分析的故障分类
钟凯
徐明星
韩敏
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）
吴金浪
钟凤鸣
吴强
王亚琼
张笑坛
《电子显微学报》
CAS
CSCD
2017
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法
马丙鹏
山世光
陈熙霖
高文
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
10
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职称材料
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