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基于线性判别回归的最近-最远子空间分类鲁棒人脸识别: 1; 作者姚强韩红章《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第4期160-164,242,共6页; 针对人脸识别中小样本问题导致类依赖子空间不完善而严重影响识别性能的问题,提出一种基于线性判别回归的最近-最远子空间分类算法。首先,基于线性判别回归,利用最近子空间分类器度量测试图像与单一类之间的关系;然后,利用所提出的最远... 展开更多; 关键词人脸识别线性判别回归小样本问题最近子空间最远子空间最近-最远子空间分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

加权空-谱与最近邻分类器相结合的高光谱图像分类被引量：39: 2; 作者黄鸿郑新磊《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期873-881,共9页; 提出了一种基于加权空-谱距离(WSSD)的相似性度量方法 ,并将其应用到最近邻分类器(KNN)中,导出了一种新的高光谱图像分类算法。该算法利用高光谱图像的物理特性,通过引入空间窗口和光谱因子这两个参数来挖掘出图像中的空间信息与光谱信... 展开更多; 关键词高光谱图像图像分类空间近邻加权空-谱距离最近邻分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二维子空间的苹果病害识别方法被引量：9: 3; 作者师韵黄文准张善文《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第22期180-184,共5页; 如何准确、实时得到苹果病害信息是苹果病害管理的一个重要研究内容。根据苹果叶片症状准确、快速地诊断苹果病害是预防和控制苹果病害的基础。由于苹果同类病害叶片及其病斑图像的形状、颜色和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式... 展开更多; 关键词苹果叶部病害识别苹果病害叶片图像最近邻分类器二维子空间学习维数约简; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于组合子空间的最优特征抽取及人脸识别被引量：4: 4; 作者陈才扣杨静宇杨健《信号处理》 CSCD 2004年第6期609-612,共4页; 传统的线性鉴别分析存在两个缺陷:小样本问题和至多只能抽取c。1个最优鉴别向量,本文提出了一种新的、有效的基于线性鉴别分析的组合子空间最优特征抽取方法。该方法解决了人脸等图像识别任务普遍存在的小样本问题,并且能够抽取更多的... 展开更多; 关键词人脸库线性鉴别分析特征抽取人脸识别最近邻分类器最优特征脸子空间小样本组合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于补集零空间与最近空间距离的人脸识别被引量：1: 5; 作者原豪杰孙桂玲 +1 位作者许依郑博文《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1475-1480,共6页; 针对人脸识别中在分类器判别时没有充分利用类间差异的问题,提出一种补集零空间(CNS)算法,并进一步提出结合CNS算法与最近空间距离的人脸识别算法——补集零空间与最近空间距离算法(CNSD)。首先,在训练样本中,对每一种类别的人脸样本,... 展开更多; 关键词人脸识别补集零空间最近空间距离分类器子空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于分块个体子空间的人脸识别方法: 6; 作者廖舸王正勇 +2 位作者吴晓红罗代升雷印杰《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期23-25,共3页; 针对传统PCA算法的局限性,本文提出了一种基于个体子空间和分块特征提取的人脸识别方法。该方法不同于传统的PCA算法,它为每一个体人脸对象建立一个该个体对象所独有的人脸子空间,并且运用分块特征提取,加强了对样本局部特征信息的提取... 展开更多; 关键词人脸识别个体子空间分块特征提取最近距离分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于线性判别回归的最近-最远子空间分类鲁棒人脸识别: 1; 作者姚强韩红章; 机构江苏省武进中等专业学校信息工程部江苏理工学院计算机工程学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第4期160-164,242,共6页; 文摘针对人脸识别中小样本问题导致类依赖子空间不完善而严重影响识别性能的问题,提出一种基于线性判别回归的最近-最远子空间分类算法。首先,基于线性判别回归,利用最近子空间分类器度量测试图像与单一类之间的关系;然后,利用所提出的最远子空间分类器度量测试图像与训练图像之间的关系;最后,结合最近、最远子空间分类器,利用类依赖子空间的不同特性完成人脸的分类识别。在三个公开的人脸数据库ORL、AR及扩展Yale B上的实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比其他几种分类算法,该算法取得了更好的识别效果。; 关键词人脸识别线性判别回归小样本问题最近子空间最远子空间最近-最远子空间分类器; Keywords Face recognition Linear discriminative regression （LDR） Small sample problem Nearest subspace Farthest subspace Nearest-farthest subspace （NFS） classifier; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名加权空-谱与最近邻分类器相结合的高光谱图像分类被引量：39: 2; 作者黄鸿郑新磊; 机构重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期873-881,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.41371338 No.61101168) +2 种基金 No.1061120131204); 文摘提出了一种基于加权空-谱距离(WSSD)的相似性度量方法 ,并将其应用到最近邻分类器(KNN)中,导出了一种新的高光谱图像分类算法。该算法利用高光谱图像的物理特性,通过引入空间窗口和光谱因子这两个参数来挖掘出图像中的空间信息与光谱信息,利用空间近邻点对中心像元进行重构。在最大限度减少图像冗余信息的基础上,增大了同类像元间的相似性以及异类像元间的差异性,获得了更为有效的鉴别特征,从而更好地实现了数据间的相似性度量。基于Indian Pines和PaviaU高光谱数据集进行了实验,结果表明:将提出的WSSD-KNN算法应用于高光谱图像分类时,其分类精度高于其他算法,总体分类精度分别达到了91.72%和96.56%。由于算法较好地融合了图像中的空间-光谱信息,提取出了更为有效的鉴别特征,故不仅有效地改善了高光谱数据的地物分类精度,而且可在训练样本较少时,保持较高的识别率。; 关键词高光谱图像图像分类空间近邻加权空-谱距离最近邻分类器; Keywords hyperspectral image image classification spatial neighbor weighted spatial-spectral distance K Nearest Neighbor（KNN）; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二维子空间的苹果病害识别方法被引量：9: 3; 作者师韵黄文准张善文; 机构西京学院电子信息工程系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第22期180-184,共5页; 基金国家自然科学基金(No.61473237) 陕西省自然科学基础研究计划(No.2014JM2-6096) 陕西省教育厅科研项目(No.16JK2237); 文摘如何准确、实时得到苹果病害信息是苹果病害管理的一个重要研究内容。根据苹果叶片症状准确、快速地诊断苹果病害是预防和控制苹果病害的基础。由于苹果同类病害叶片及其病斑图像的形状、颜色和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于苹果叶部病害识别。为此,提出了一种基于二维子空间学习维数约简(2DSLDR)的苹果病害识别方法。该方法将高维空间的观测样本点映射到低维子空间,使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的分类特征。该方法直接作用于叶片图像,不需要计算逆矩阵,从而克服了经典植物病害识别方法中特征提取与选择的难题,避免了经典子空间判别分析中的小样本问题,提高了识别效果。采用该方法对三种常见苹果叶部病害进行识别实验,并与其他苹果病害识别和监督流形学习方法进行比较。实验结果表明,2DSLDR对苹果叶部病害识别是有效可行的,识别精度高达90%以上。; 关键词苹果叶部病害识别苹果病害叶片图像最近邻分类器二维子空间学习维数约简; Keywords appleleafdiseaserecognition applediseaseleafimage nearestneighborhoodclassifier Two-dimensionalitySubspaceLearningDimensionalityReduction （2DSLDR）; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于组合子空间的最优特征抽取及人脸识别被引量：4: 4; 作者陈才扣杨静宇杨健; 机构南京理工大学计算机科学与工程系; 出处《信号处理》 CSCD 2004年第6期609-612,共4页; 基金国家自然科学基金项目资助项目编号:60072034; 文摘传统的线性鉴别分析存在两个缺陷:小样本问题和至多只能抽取c。1个最优鉴别向量,本文提出了一种新的、有效的基于线性鉴别分析的组合子空间最优特征抽取方法。该方法解决了人脸等图像识别任务普遍存在的小样本问题,并且能够抽取更多的有效鉴别特征。在OR[。标准人脸库上的试验表明,组合子空间鉴别法所抽取的特征在普通的最小距离分类器和最近邻分类器下均达到97％的正确识别率,而且识别结果十分稳定。该结果大大优于经典的特征脸和。Fishel'脸方法在ORI_。人脸库上的识别结果。; 关键词人脸库线性鉴别分析特征抽取人脸识别最近邻分类器最优特征脸子空间小样本组合; Keywords combined subspace face recognition feature abstraction; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] O151 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于补集零空间与最近空间距离的人脸识别被引量：1: 5; 作者原豪杰孙桂玲许依郑博文; 机构南开大学电子信息与光学工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1475-1480,共6页; 基金高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130031110032) 天津市光电传感器与传感器网络技术重点实验室开放课题资助项目~~; 文摘针对人脸识别中在分类器判别时没有充分利用类间差异的问题,提出一种补集零空间(CNS)算法,并进一步提出结合CNS算法与最近空间距离的人脸识别算法——补集零空间与最近空间距离算法(CNSD)。首先,在训练样本中,对每一种类别的人脸样本,构建其子空间并计算其补集的零空间;其次,计算测试样本与所有子空间和补集零空间的距离,找到最小的子空间距离与最大的补集零空间距离对应的类别,将其判别为测试样本的类别。算法在ORL与AR人脸数据集上进行了测试,当训练样本数较小时,CNS算法与CNSD算法识别率远高于最近邻分类器(NN)算法、最近空间距离(NS)算法、最近最远空间距离(NFS)算法;训练样本数较大时,CNS算法与CNSD算法识别率也略高于NN算法、NS算法、NFS算法。实验结果表明,所提算法能充分利用图像的类间差异,提高人脸识别的成功率。; 关键词人脸识别补集零空间最近空间距离分类器子空间; Keywords face reeagnition Complement Null-Space （CNS） nearest space distance classifier subspaee; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于分块个体子空间的人脸识别方法: 6; 作者廖舸王正勇吴晓红罗代升雷印杰; 机构四川大学电子信息学院图像信息研究所; 出处《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期23-25,共3页; 文摘针对传统PCA算法的局限性,本文提出了一种基于个体子空间和分块特征提取的人脸识别方法。该方法不同于传统的PCA算法,它为每一个体人脸对象建立一个该个体对象所独有的人脸子空间,并且运用分块特征提取,加强了对样本局部特征信息的提取。在识别过程中,将待测人脸图像对不同个体人脸子空间进行投影后,再运用最近距离分类原则进行分类识别。该方法相对于传统的PCA算法能够更好地描述不同个体人脸之间的差异性,克服各类噪声。本文的实验结果表明,该方法的识别率相对于传统PCA特征脸算法具有一定的提高,能够较好地克服光照、表情和姿态变化的影响。; 关键词人脸识别个体子空间分块特征提取最近距离分类器; Keywords face recognition individual subspace modular feature extraction nearest distance classifier; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于线性判别回归的最近-最远子空间分类鲁棒人脸识别	姚强韩红章	《计算机应用与软件》 CSCD	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	加权空-谱与最近邻分类器相结合的高光谱图像分类	黄鸿郑新磊	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	39	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于二维子空间的苹果病害识别方法	师韵黄文准张善文	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于组合子空间的最优特征抽取及人脸识别	陈才扣杨静宇杨健	《信号处理》 CSCD	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于补集零空间与最近空间距离的人脸识别	原豪杰孙桂玲许依郑博文	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种基于分块个体子空间的人脸识别方法	廖舸王正勇吴晓红罗代升雷印杰	《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料