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题名张量线性判别分析算法的脑灰质MRI结像分析
被引量：1
- 1
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作者
李刚
张林川
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机构
第四军医大学唐都医院信息科
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出处
《西安工业大学学报》
CAS
2012年第8期661-664,共4页
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文摘
大脑结构MRI数据本质上是三维张量数据,而传统机器学习方法在提取大脑结构特性信息时,需要将其展开为一维向量,破坏了数据的内在结构信息.为了克服数据向量化带来的缺点,提出使用张量线性判别分析算法,用于大脑结构MRI数据分析.并对比基于向量的主成分线性判别分析算法,对20个正常人和20个精神病患者的脑灰质MRI结像进行分类.结果表明张量线性判别分析算法的最高识别率达到95%,其总体识别率、鲁棒性都要优于主成分线性判别分析算法.张量线性判别分析算法在大脑MRI数据分类上要优于传统基于向量的机器学习方法.
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关键词
磁共振成像
张量线性判别分析
大脑结构像
精神分裂症
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Keywords
magnetic resonance imaging
linear discriminant analysis
tensor LDA
brain
s structure image
schizophrenia
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进的张量线性判别分析
被引量：1
- 2
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作者
温凤文
王洪春
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机构
重庆师范大学数学学院
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出处
《黑龙江科技信息》
2013年第24期11-11,共1页
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文摘
人脸图片数据本质上是一个三维张量数据,而传统机器学习方法在提取人脸结构特性信息时将其展开为一维向量,这破坏了数据的内在结构信息。张量分析算法用于人脸结构数据克服了数据向量化带来的缺点。本文对比基于向量化的线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)算法,对40幅人脸图片进行识别,实验表明张量线性判别分析算法最高识别率达到100%,其总体识别率明显优于LDA算法。
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关键词
人脸识别
张量线性判别分析
相似性度量
或然率学习法
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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