高光谱图像与稀疏核典型相关分析冷鲜羊肉新鲜度无损检测 被引量：4

1

作者 姜新华 薛河儒 +3 位作者 郜晓晶 张丽娜 周艳青 杜雅娟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2498-2504,共7页

羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与... 羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与多指标的快速检测羊肉新鲜度的可行性,提出一种稀疏核典型相关分析方法,借助实验室测定的多个标准值,研究多指标的羊肉新鲜度无损检测。采集了70个代表各级新鲜程度的羊肉样本400~1 000nm高光谱图像,采用实验室方法测定了挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TAC)标准值,选择感兴趣区域(ROIs)提取代表性光谱图像,利用所提出的特征提取方法提取光谱特征信息,并按照3∶1划分校正集和预测集,利用三层神经网络进行分类识别试验。结果表明,新鲜度等级分类总体精度(OA)为0.939 3,Kappa系数为0.906 0,均方根误差(RMSEC)为0.297。研究表明,所提出的多指标光谱特征提取方法可用于快速无损检测羊肉新鲜程度,为采用高光谱成像综合多个新鲜度检测指标,改善由于单一检测指标造成评价模型的适用性和鲁棒性提供了基础。 展开更多

关键词 高光谱成像 冷鲜羊肉 新鲜度 无损检测 核典型相关分析 稀疏

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于独立成分分析与核典型相关分析的WLAN室内定位方法 被引量：4

2

作者 张勇 史雅楠 +1 位作者 黄杰 李飞腾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3817-3821,共5页

接收信号强度(received signal strength,RSS)在WLAN室内定位环境中存在时变特性,降低了WLAN定位环境中RSS信号与位置信息之间的相关性,致使定位精度降低。针对这一问题,提出通过利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)... 接收信号强度(received signal strength,RSS)在WLAN室内定位环境中存在时变特性,降低了WLAN定位环境中RSS信号与位置信息之间的相关性,致使定位精度降低。针对这一问题,提出通过利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)对RSS信号进行数据降维和去相关处理,提取独立分量;然后采用核典型相关分析(kernel canonical correlation analysis,KCCA)来提取独立分量与位置信息之间的典型相关特征;最后结合传统定位算法如加权K近邻法(weighted K nearest neighbors,WKNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)算法实现定位。实验结果表明,传统定位算法WKNN、SVM算法通过运用ICA与KCCA特征提取后再进行定位其定位精度得到了提高。 展开更多

关键词 无线局域网 室内定位 接收信号强度 独立成分分析 核典型相关分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

核典型相关分析算法的多特征融合情感识别 被引量：5

3

作者 刘付民 张治斌 沈记全 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期193-196,253,共5页

为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互... 为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互补性,采用KCCA将它们进行融合,降低特征向量的维数,利用最近邻分类器进行情感分类和识别。采用加拿大瑞尔森大学数据库进行仿真实验,结果表明,MF-KCCA有效提高了语音情感的识别率。 展开更多

关键词 情感识别 特征融合 表情特征 韵律特征 核典型相关分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

核典型相关分析特征融合方法及应用 被引量：4

4

作者 许洁 梁久祯 +1 位作者 吴秦 李敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期35-39,共5页

构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通... 构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 核函数 核典型相关分析 特征融合 组合特征抽取 人脸识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

核典型相关分析的融合人脸识别算法 被引量：4

5

作者 王大伟 陈浩 王延杰 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1241-1245,共5页

为了更有效地映射图像数据样本到可分类特征空间,提高分类正确率,提出了一种新的基于核函数的典型相关分析的融合人脸识别算法。该方法首先把图像矩阵通过核函数影射到核空间,然后从核空间的行和列两个方向进行特征抽取,同时避免分解映... 为了更有效地映射图像数据样本到可分类特征空间,提高分类正确率,提出了一种新的基于核函数的典型相关分析的融合人脸识别算法。该方法首先把图像矩阵通过核函数影射到核空间,然后从核空间的行和列两个方向进行特征抽取,同时避免分解映射后的数据矩阵,简化了数据运算,获得了更具鉴别力的分类特征。在Ohio州立大学的OTCBVS可见/红外人脸数据库中进行了分类识别实验,实验结果表明:该方法可以获得90%以上的识别正确率,优于其他的典型相关分析的人脸识别方法的分类正确率。此外,对不均匀光照变化,表情变化等人脸识别的常见问题具有很好的抵抗能力。 展开更多

关键词 典型相关分析 核典型相关分析 特征级图像融合 人脸识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核典型相关分析的五元平面十字阵无源定位算法 被引量：3

6

作者 禹华钢 高俊 黄高明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1707-1712,共6页

基于五元平面十字阵的时差定位准确度和灵敏度都相对较高,在无源定位中具有广阔的应用前景。针对时差定位抗干扰性能差和噪声影响的问题,提出采用核典型相关分析盲源分离算法在辐射源信号先验信息未知的情况下分离天线阵接收的混合信号... 基于五元平面十字阵的时差定位准确度和灵敏度都相对较高,在无源定位中具有广阔的应用前景。针对时差定位抗干扰性能差和噪声影响的问题,提出采用核典型相关分析盲源分离算法在辐射源信号先验信息未知的情况下分离天线阵接收的混合信号,然后将分离后的信号进行相关分析获得时差的估计,用以改进时差估计和定位性能。通过仿真实验,可以看到本文提出的基于核典型相关分析的时差定位方法能够取得更稳定、准确的结果,而且实现简单,能充分满足实际应用的要求。 展开更多

关键词 无源定位 时差估计 盲源分离 五元平面十字阵 核典型相关分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核典型相关分析和支持向量机的语音情感识别模型 被引量：4

7

作者 张前进 王华东 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期191-197,共7页

为了获得更好的语音情感识别的实时性和正确率,该文提出了基于核典型相关分析和支持向量机的语音情感识别模型。首先提取多种情感识别的特征,采用核典型相关分析对特征进行选择,将选择的特征作为支持向量机的输入向量进行训练,建立情感... 为了获得更好的语音情感识别的实时性和正确率,该文提出了基于核典型相关分析和支持向量机的语音情感识别模型。首先提取多种情感识别的特征,采用核典型相关分析对特征进行选择,将选择的特征作为支持向量机的输入向量进行训练,建立情感识别的分类器,最后采用语音情感识别的标准数据库进行验证性和对比实验。实验结果表明,该模型能够准确识别不同类型的语音情感,获得较高的语音情感识别率。核典型相关分析减少了分类器的输入向量数,加快了情感识别速度,获得了理想的实时性。该文语音情感识别结果优于对比模型,具有更高的实际应用价值。 展开更多

关键词 语音情感识别 核典型相关分析 特征选择 情感分类器 支持向量机

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核典型相关分析的非线性相关源盲分离方法研究 被引量：2

8

作者 李志农 张芬 肖尧先 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期154-158,共5页

针对传统的相关源盲分离方法的不足,提出了一种基于核典型相关分析的非线性相关源盲分离方法。该方法是利用了核方法来处理数据之间的非线性问题,同时还利用信号源之间的相关性来进行分离。提出的方法与传统的相关源盲分离方法进行对比... 针对传统的相关源盲分离方法的不足,提出了一种基于核典型相关分析的非线性相关源盲分离方法。该方法是利用了核方法来处理数据之间的非线性问题,同时还利用信号源之间的相关性来进行分离。提出的方法与传统的相关源盲分离方法进行对比分析。仿真结果表明,提出的方法明显优于传统的相关源盲分离方法,并从分离性能指标上得到了充分的反映。最后,将该方法应用到转子不对中和碰摩故障的盲分离中,实验结果进一步验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 核典型相关分析 盲源分离 相关源 非线性混合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别

9

作者 韩越祥 李赵国 +1 位作者 郑哲 张尕琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第23期179-183,共5页

为了提高人脸的识别率,利用多特征和分类器之间的互补优势,提出一种基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别方法(KCCA-MF)。提取人脸图像的LBP特征和Gabor特征,采用核典型相关分析算法对两种特征进行融合,以消除冗余特征,采用K近邻算... 为了提高人脸的识别率,利用多特征和分类器之间的互补优势,提出一种基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别方法(KCCA-MF)。提取人脸图像的LBP特征和Gabor特征,采用核典型相关分析算法对两种特征进行融合,以消除冗余特征,采用K近邻算法和支持向量机建立组合人脸分类器,并采用3个经典人脸库进行仿真分析。结果表明,相对于其他人脸识别方法,KCCA-MF提高了人脸识别的识别准确率和效率,可以满足人脸识别的实时性要求。 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR特征 局部二值模式(LBP)特征 核典型相关分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核典型相关分析和支持向量机的图像识别技术 被引量：12

10

作者 潘惠苹 任艳 徐春 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期284-290,共7页

为了提高图像识别性能,采用核典型相关分析(KCCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法进行图像识别。从不同维度获取图像文本特征,并采用KCCA方法对图像不同维度特征进行相关分析。将相关系数高的特征进行有效优化,从而保存差异度高的图像判... 为了提高图像识别性能,采用核典型相关分析(KCCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法进行图像识别。从不同维度获取图像文本特征,并采用KCCA方法对图像不同维度特征进行相关分析。将相关系数高的特征进行有效优化,从而保存差异度高的图像判别特征。对经过KCCA后的图像特征进行SVM判别,获得图像识别结果。实验证明,通过选择合适的KCCA核函数,对图像特征进行相关分析,并提取全面有效的图像判别特征,既降低了图像冗余特征,又保存了图像识别特征的全面性。与SVM、神经网络(NN)、卷积神经网络(CNN)相比,KCCA-SVM算法能够获得更高的图像识别准确率。 展开更多

关键词 核典型相关分析 支持向量机 图像识别 神经网络 卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进核典型相关分析的人脸识别方法 被引量：1

11

作者 胡仿民 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第5期1183-1185,1188,共4页

标准KCCA方法需要存储和计算核矩阵,而核矩阵的大小是训练样本数的平方,随着样本数的增加,计算量逐渐增大、特征提取缓慢。为了提高特征提取的效率,提出了一种基于特征向量集的KCCA特征提取方法。采用特征选择方法,选择一个训练样本子... 标准KCCA方法需要存储和计算核矩阵,而核矩阵的大小是训练样本数的平方,随着样本数的增加,计算量逐渐增大、特征提取缓慢。为了提高特征提取的效率,提出了一种基于特征向量集的KCCA特征提取方法。采用特征选择方法,选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS)。用KCCA进行特征提取,将计算复杂度由3降到2(<<),并将改进后的KCCA与SVDD的优势相结合应用于人脸识别中。实验结果表明,相对传统的KCCA方法,所提出的方法在不影响识别率的前提下,显著提高了人脸识别速度,减小了系统的存储量。 展开更多

关键词 人脸识别 核典型相关分析 特征向量选择 支持向量数据描述 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核典型相关分析的语音情感识别研究

12

作者 李洪伟 马琳 李海峰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第4期639-648,共10页

语音是人类表达思想和感情交流最重要的工具,是人类文化的重要组成部分。语音情感识别作为情感计算中的重要课题已经成为国际上的研究热点,受到越来越多的关注。已有神经科学研究表明,大脑是产生调节情感的物质基础。因此,在语音情感的... 语音是人类表达思想和感情交流最重要的工具,是人类文化的重要组成部分。语音情感识别作为情感计算中的重要课题已经成为国际上的研究热点,受到越来越多的关注。已有神经科学研究表明,大脑是产生调节情感的物质基础。因此,在语音情感的研究中,我们不能仅考虑语音信号自身,还应将大脑的活动信号融入语音情感识别中,以实现更高准确率的情感识别。基于上述思想,本文提出了一种基于核典型相关分析(KCCA)的语音特征提取方法。该方法将语音特征与脑电图(EEG)特征映射到高维希尔伯特空间,并计算二者的最大相关系数。KCCA将语音特征在高维希尔伯特空间上向与脑电特征相关性最大的方向投影,最终得到包含脑电信息的语音特征。本文方法将与语音情感相关的脑电信息融入语音情感特征提取中,所提特征能够更准确的表征情感。同时,本方法在理论上具有良好的可迁移性,当所提脑电特征足够准确与具有代表性时,KCCA建模得到的投影向量具有通用性,可直接用于新的语音情感数据集中而无需重新采集和计算相应的脑电信号。在自建语音情感数据库与公开语音情感数据库MSP-IMPROV上的实验结果表明,使用投影语音特征进行语音情感分类的方法优于使用原始音频特征和其他语音特征提取方法。 展开更多

关键词 核典型相关分析 脑电信号 语音情感 语音特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别 被引量：1

13

作者 金益 姜真杰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期191-193,270,共4页

人脸识别具有小样本、高维等特性。典型相关分析算法(CCA)无法准确提取人脸识别特征,不能准确刻画人脸图像的局部变化,导致人脸识别率低。为提高人脸识别率,提出一种核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别算法(KPCA-CCA)。首先将... 人脸识别具有小样本、高维等特性。典型相关分析算法(CCA)无法准确提取人脸识别特征,不能准确刻画人脸图像的局部变化,导致人脸识别率低。为提高人脸识别率,提出一种核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别算法(KPCA-CCA)。首先将人脸图像划分多个子模块,然后提取局部特征,同时采用KPCA提取全局特征,并采用CCA将两种特征进行融合,降低特征向量的维数,最后采用子模式进行人脸识别,以投票方式确定人脸的类别。采用AR与Yale数据集对KPCA-CC性能进行测试,仿真结果表明,相对于对比模型,KPCA-CCA提高了人脸识别的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 典型相关分析核主成分分析 子模型 特征融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

典型相关分析在人脸姿态估计中的应用 被引量：6

14

作者 赵松 潘可 张培仁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期983-987,共5页

在单一物体角度估计中,典型相关分析(CCA)可以用来建立图像空间和角度空间的联系.基于人脸总体形状的相似性,提出了基于外观的人脸姿态估计方法.使用CCA建立姿态变化时人脸这一类物体的外观空间和姿态空间的关系.典型相关向量最大化人... 在单一物体角度估计中,典型相关分析(CCA)可以用来建立图像空间和角度空间的联系.基于人脸总体形状的相似性,提出了基于外观的人脸姿态估计方法.使用CCA建立姿态变化时人脸这一类物体的外观空间和姿态空间的关系.典型相关向量最大化人脸外观空间和姿态空间的相关性,张成了它们的相关子空间.在相关子空间中,通过线性回归的方法,估计未知姿态图像的角度.为了更好的处理外观空间的非线性问题,引入了该方法.在CUbiCFacePix数据库上的实验验证了这两种算法的有效性. 展开更多

关键词 典型相关分析 核典型相关分析 人脸姿态估计 线性回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于核典型关联分析的短语音说话人嵌入向量算法 被引量：3

15

作者 龙华 瞿于荃 段荧 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2269-2275,共7页

针对短语音条件下,基于全局变异空间提取的身份向量存在估计不足导致性能下说话人识别降的问题,提出了一种基于核典型关联分析的方法融合全局变异空间和时滞神经网络的说话人嵌入向量.首先,分别训练全局变异空间和时滞神经网络模型.然... 针对短语音条件下,基于全局变异空间提取的身份向量存在估计不足导致性能下说话人识别降的问题,提出了一种基于核典型关联分析的方法融合全局变异空间和时滞神经网络的说话人嵌入向量.首先,分别训练全局变异空间和时滞神经网络模型.然后在注册和测试阶段,同时提取说话人在两者模型中嵌入向量.通过高斯核函数将其映射至高维空间分析其非线性关联关系,从中获得仿射向量,最后将其组合得到最终说话人嵌入向量.实验表明,10秒以下的短语音环境,该方法所提取出的说话人向量相比其余几种说话人嵌入向量在等误差率和最小检测代价上平均下降了16.29%,20.38%,2.78%以及8.03%,7.17%,0.26%.最后,与其他算法进行对比,在等误差率上均有提升.以上实验表明,该文所提出的方法有效提高短语音环境下的说话人识别性能. 展开更多

关键词 全局变异空间 时滞神经网络 核典型相关分析 嵌入向量 短语音

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于典型相关分析的多视图跨领域情感分类 被引量：6

16

作者 黄贤立 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期186-188,共3页

跨领域的文本分类,是指利用有标记领域的知识去帮助另一个概率分布不同的,未标记领域的知识进行分类的问题。从多视图学习的视角提出一个新的跨领域文本分类的方法(MTV算法)。通过在核空间典型相关分析中引入与标记相关的信息,MTV算法... 跨领域的文本分类,是指利用有标记领域的知识去帮助另一个概率分布不同的,未标记领域的知识进行分类的问题。从多视图学习的视角提出一个新的跨领域文本分类的方法(MTV算法)。通过在核空间典型相关分析中引入与标记相关的信息,MTV算法可以得到一个判别性能更优的公共子空间。在多个情感类文本数据上的实验表明,MTV算法可以大大提升传统监督式学习算法面对领域迁移时的分类性能,并且在引入判别式的核空间典型相关分析后,进一步优化性能。 展开更多

关键词 跨领域学习 迁移学习 情感分类 文本分类 核空间典型相关分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

双层RBF核快速鲁棒DAISY典型遥感图像配准

17

作者 罗阳倩子 廖威 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第12期2251-2256,共6页

针对遥感图像配准过程中,存在信息计算量大、精度不高的问题,提出一种快速鲁棒DAISY局部特征RBF核典型相关分析的遥感图像配准算法(FRBFKCCA)。首先。采用快速鲁棒特征提取方式,对遥感图像进行特征描述,并针对该算法存在的精度较低问题... 针对遥感图像配准过程中,存在信息计算量大、精度不高的问题,提出一种快速鲁棒DAISY局部特征RBF核典型相关分析的遥感图像配准算法(FRBFKCCA)。首先。采用快速鲁棒特征提取方式,对遥感图像进行特征描述,并针对该算法存在的精度较低问题,利用DAISY局部特征描述对其进行改进,设计实现了遥感图像的DAISY局部特征描述的快速鲁棒特征提取方法;其次,在遥感图像配准过程中,针对核典型相关分析方法中,存在的逆矩阵计算奇异性难以直接计算的问题,采用双层径向基神经网络实现核典型相关分析的改进;最后,通过实验对所提算法与对比算法进行对比,显示其图像配准准确度可达96%以上,且图像的配准效率和精确更高。 展开更多

关键词 快速鲁棒 径向基神经网络 核典型相关分析 遥感图像 配准 局部特征

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于核函数特征提取改进方法的应用 被引量：2

18

作者 李德启 刘传领 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期3185-3187,3191,共4页

针对标准的核典型相关分析(KCCA)方法在对训练样本增大的情况下相应计算机复杂度剧增、内存占用量大的缺陷,在对标准的KCCA特征提取方法分析推导的基础上,提出了一种改进的核函数特征提取方法。该方法首先根据特征值的大小对训练样本重... 针对标准的核典型相关分析(KCCA)方法在对训练样本增大的情况下相应计算机复杂度剧增、内存占用量大的缺陷,在对标准的KCCA特征提取方法分析推导的基础上,提出了一种改进的核函数特征提取方法。该方法首先根据特征值的大小对训练样本重要程度进行判断,进而完成对应特征向量的提取;然后通过与SVDD分类器的结合,在对图像识别率影响不大的情况下,提升了对图像特征提取的效率,节省了系统的存储量;最后通过在Yale标准人脸库上进行仿真对比实验,验证了该方法的可行性,从而为提高图像模式识别效率提供了一种有效的途径。 展开更多

关键词 核典型相关分析 特征提取 计算复杂度 内存占用量 识别率

在线阅读 下载PDF 职称材料

多摄像机视域内的目标活动分析 被引量：8

19

作者 蒋建国 顾占冰 +1 位作者 胡珍珍 齐美彬 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期306-311,共6页

本文提出了一种能够分析多摄像机非重叠视域中运动目标行为之间时空相关性的方法.该方法基于特征空间中目标活动模式的相似性和活动空间的关联性,将摄像机网络中每个视域分为多个有意义的语意活动区域;利用交叉核典型相关分析(XKCCA)分... 本文提出了一种能够分析多摄像机非重叠视域中运动目标行为之间时空相关性的方法.该方法基于特征空间中目标活动模式的相似性和活动空间的关联性,将摄像机网络中每个视域分为多个有意义的语意活动区域;利用交叉核典型相关分析(XKCCA)分析语意活动区域之间的时空相关性,得到摄像机网络的拓扑关系,该拓扑关系能够反映目标在跨摄像机的语意区域之间运动的时空信息;将这些信息有效地融入到跨摄像机的目标再确认过程中,有利于排除虚假目标,提高跨摄像机目标再确认的准确度.与现有的方法相比,本文方法不依赖于个体目标的跟踪,实验结果表明本方法在复杂、拥挤、低帧频和低分辨率的多摄像机视频监控网络中能够有效地理解和分析视频内容,更准确的实现跨摄像机目标再确认. 展开更多

关键词 语意区域划分 核典型相关性分析 多摄像机视域内容理解

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于小波-KCCA的非线性欠定盲分离方法研究 被引量：9

20

作者 李志农 张芬 何旭平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期601-606,共6页

结合小波分析和核典型相关分析(KCCA)各自的特点,提出一种基于小波-KCCA非线性欠定盲源分离方法。该方法的基本思想是利用小波分析对观测信号进行分解,将分解后的小波系数与原来的观测信号重新组合,构成新的观测信号,从而将欠定盲分离... 结合小波分析和核典型相关分析(KCCA)各自的特点,提出一种基于小波-KCCA非线性欠定盲源分离方法。该方法的基本思想是利用小波分析对观测信号进行分解,将分解后的小波系数与原来的观测信号重新组合,构成新的观测信号,从而将欠定盲分离转换为超定或正定盲分离。然后把新的非线性观测信号从低维空间映射到高维核特征空间,将非线性盲源分离问题转化为特征空间中的线性盲源分离问题,最后用典型相关分析对混合信号进行盲源分离,得到源信号的估计。仿真结果表明,与传统的非线性盲分离方法相比较,提出的方法具有明显的优势,得到了满意的分离效果。最后,轴承内外圈故障非线性欠定混合盲分离实验进一步验证了小波-KCCA方法的有效性。 展开更多

关键词 核典型相关分析 小波分析 故障诊断 非线性混合 欠定盲分离 滚动轴承

在线阅读 下载PDF 职称材料