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题名坐标转换参数之间的相关性解析
被引量：17
- 1
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作者
杜兰
张捍卫
周庆勇
王若璞
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机构
解放军信息工程大学测绘学院
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
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出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2011年第1期59-62,共4页
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基金
国家自然科学基金(40974019)
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文摘
基于公共点点位信息可以反解两空间直角坐标系间的坐标转换参数。利用点位信息对平移、旋转和缩放参数的贡献特性进行分解:首先,利用坐标重心化分离平移参数;其次,对重心化后的点位分别独立解算尺度因子和旋转矩阵;进而对坐标转换参数之间的相关性进行理论分析。并研究了其他非点位信息在转换参数解算中的贡献和使用方法。
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关键词
坐标转换模型
布尔沙模型
标准正交矩阵
奇异值分解
相关性
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Keywords
coordinate transformation model
Bursa model
orthnomal matrix
singular value decomposition （SVD）
correlation
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分类号
P226.3
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名基于典型相关分析特征融合的人脸表情识别方法
被引量：6
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作者
张建明
杨丽瑞
王良民
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期643-646,649,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60673190)
江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目(05JDG020)
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文摘
针对目前大部分人脸表情识别算法中仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面反映脸部情感信息的问题,提出了一种基于特征融合和离散隐马尔可夫模型(HMM)识别的人脸表情识别方法。对同一个图像序列分别使用离散小波变换(DWT)和标准正交非负矩阵分解(ONMF)提取纹理信息,使用改进的主动表观模型(AAM)提取几何形变信息,再使用高维小样本下典型相关分析(CCA)对提取的两种特征进行特征融合,最后使用离散HMM来进行表情分类识别。实验结果表明,经过特征融合后,在较少特征向量维数下该方法能够达到较高的识别率和较快的识别速度。
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关键词
表情识别
离散小波交换
标准正交非负矩阵分解
主观表现模型
典型相关分析
隐马尔可夫模型
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Keywords
facial expression recognition
Discrete Wavelet Transformation （DWT）
Orthonormal Non-Negative Matrix Factorization （ONMF）
Active Appearance Model （AAM）
Canonical Correlation Analysis （CCA）
Hidden Markov Model （HMM）
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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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题名基于DWT和ONMF的人脸表情特征提取
被引量：2
- 3
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作者
杨丽瑞
张建明
王良民
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第18期4789-4793,共5页
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基金
江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(05JDG020)
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文摘
提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transformation,DWT)和标准正交非负矩阵分解(orthonormal non-negative matrix factorization,ONMF)的人脸表情特征提取方法,该方法先通过离散小波变换,降低图像的噪声,并将得到的图像的低频信息作为研究对象;再采用标准正交非负矩阵分解来提取表情特征。实验结果表明相对于PCA,NMF和LNMF方法,本文方法能够有效地减小类内与类间距离的比值,体现了很好的聚类效果;较高的识别率和较快的识别速度表明了该特征提取方法的有效性。
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关键词
特征提取
离散小波变换
标准正交非负矩阵分解
类内类间距离比值
识别
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Keywords
feature extraction
DWT
ONMF
the ratio of the with-in distance and between-class distance
recognition
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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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