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题名一种基于核的快速非线性鉴别分析方法
被引量：9
- 1
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作者
徐勇
杨静宇
金忠
娄震
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机构
南京理工大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第3期367-374,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(60072034)
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文摘
基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的"显著"训练模式数大大低于总训练模式数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速"显著"训练模式的选取.实验表明,这种非线性方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能.
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关键词
基于核的Fisher鉴别分析
基于核的快速非线性鉴别分析
最小二乘解
特征抽取
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Keywords
kernel-based Fisher discriminant analysis
kernel-based nonlinear discriminant analysis
least squares solution
feature extraction
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别
被引量：2
- 2
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作者
刘永俊
陈才扣
赵根林
杨静宇
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机构
常熟理工学院软件工程系
扬州大学信息工程学院
南京理工大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第6期1519-1521,1550,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60472060)
江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520152)
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文摘
在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。
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关键词
核非线性鉴别分析
最大散度差鉴别准则
核最大散度差鉴别分析
特征抽取
人脸识别
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Keywords
kernel nolinear discriminant analysis
maximum scatter difference criterion
kernel maximum scatter difference discriminant analysis
feature extraction
face 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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题名基于多特征组合的交通标识识别
被引量：5
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作者
齐朗晔
张重阳
何成东
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
中国电子科技集团公司第五十二研究所物联网研究院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期776-782,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(90820306)
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室(南京理工大学)开放基金资助项目(MEKL201308)
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文摘
在分块核函数的基础上提出了基于多个图像特征进行组合决策的识别方法。该算法先对交通标识图像提取两个不同的特征,即HOG特征和基于子模式组合的分块核函数特征,然后针对不同特征构造相应的分类器,最后对这几个分类器的输出采用投票机制进行决策融合。在德国交通标识数据库上的实验结果表明,该方法相比单特征识别具有更高的识别准确率。
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关键词
核Fisher非线性鉴别分析
特征组合
分块核方法
交通标识识别
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Keywords
kernel Fisher nonlinear discriminate analysis
feature combination
block kernel function
traffic sign 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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