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基于Contourlet变换和KFD的相似目标特征提取
被引量：
2
1
作者
吴莉
梅雪
林锦国
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第1期240-243,共4页
对形状轮廓相似目标进行识别时,应用全局特征很难得到有效的鉴别结果,针对这一问题,提出了一种基于Con-tourlet、核主成分分析+Fisher线性辨别(KPCA+FLD)的特征提取方法。选取Contourlet分解后提取出来的多尺度局部特征,以加权求和的方...
对形状轮廓相似目标进行识别时,应用全局特征很难得到有效的鉴别结果,针对这一问题,提出了一种基于Con-tourlet、核主成分分析+Fisher线性辨别(KPCA+FLD)的特征提取方法。选取Contourlet分解后提取出来的多尺度局部特征,以加权求和的方式进行融合处理,选用KFD(KPCA+FLD)对融合后的特征进行降维,选择鉴别力强的特征。最后通过一系列的仿真实验,包括选用不同的特征提取方法、分解层次、核函数、融合权重,验证了该特征提取方法的有效性。
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关键词
特征提取
CONTOURLET变换
局部特征
特征融合
核
主
成分
分析
+
fisher
线性
辨别
(
kpca
+
fld
)
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题名
基于Contourlet变换和KFD的相似目标特征提取
被引量：
2
1
作者
吴莉
梅雪
林锦国
机构
南京工业大学自动化与电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第1期240-243,共4页
基金
江苏省高校自然科学研究基金项目(09KJB510002)
南京工业大学青年学术基金项目(39710006)
文摘
对形状轮廓相似目标进行识别时,应用全局特征很难得到有效的鉴别结果,针对这一问题,提出了一种基于Con-tourlet、核主成分分析+Fisher线性辨别(KPCA+FLD)的特征提取方法。选取Contourlet分解后提取出来的多尺度局部特征,以加权求和的方式进行融合处理,选用KFD(KPCA+FLD)对融合后的特征进行降维,选择鉴别力强的特征。最后通过一系列的仿真实验,包括选用不同的特征提取方法、分解层次、核函数、融合权重,验证了该特征提取方法的有效性。
关键词
特征提取
CONTOURLET变换
局部特征
特征融合
核
主
成分
分析
+
fisher
线性
辨别
(
kpca
+
fld
)
Keywords
feature extraction
contourlet transform
local characters
character fuse
KFD（
kpca
＋
fld
）
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Contourlet变换和KFD的相似目标特征提取
吴莉
梅雪
林锦国
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011
2
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