基于核Fisher判别分析的船舶中央冷却器状态评估

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作者 吴小豪 邹永久 刘军朴 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第2期185-189,共5页

为实现船舶系统或设备的实时状态评估,本文采用核Fisher判别分析法,以船舶中央冷却器为例,选择合适的核函数及核参数,利用其正常数据和异常数据建立状态评估模型,即最佳投影方向,并利用过程数据验证其有效性。结果表明,核Fisher判别分... 为实现船舶系统或设备的实时状态评估,本文采用核Fisher判别分析法,以船舶中央冷却器为例,选择合适的核函数及核参数,利用其正常数据和异常数据建立状态评估模型,即最佳投影方向,并利用过程数据验证其有效性。结果表明,核Fisher判别分析法无需深入分析中央冷却器的结构与原理即可有效识别中央冷却器的正常工况和异常工况,同时能够通过投影值准确描述过程工况的变化过程。在故障发展初期,根据运行参数投影值的变化趋势,可判断船舶系统或设备状态的发展趋势,为早期发现船舶系统或设备的重复性故障提供有效手段。对于船舶系统或设备而言,具有重要的工程实际应用意义。 展开更多

关键词 智能船舶 状态评估 核fisher判别分析法 中央冷却器 最佳投影方向 重复性故障

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基于核Fisher判别分析技术的电力变压器DGA故障诊断模型研究 被引量：9

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作者 吴晓辉 王颂 +2 位作者 方晓明 李延沐 李彦明 《高压电器》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期214-217,共4页

鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法... 鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数,避免了参数选择的盲目性和随意性。实例分析表明,该模型具有训练时间短、不存在局部极小等优点,与IEC三比值及改良电协研法相比,具有更好的故障识别效果。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 核fisher判别分析 交叉验证

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基于核Fisher判别分析方法的非线性统计过程监控与故障诊断 被引量：17

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作者 赵旭 阎威武 邵惠鹤 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期951-956,共6页

化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方... 化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方法显得无能为力。本文提出了基于核Fisher判别分析的非线性统计过程监控方法,首先利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维空间,在高维空间中利用线性的Fisher判别分析方法提取数据最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现过程监控与故障诊断,能有效地捕获过程变量之间的非线性关系,通过对流化催化裂化(FCCU)过程的仿真表明该方法的有效性。 展开更多

关键词 核fisher判别分析 非线性 统计过程监控 故障诊断

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基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法 被引量：8

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作者 胡志鹏 魏立线 +1 位作者 申军伟 杨晓元 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期246-250,共5页

无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存... 无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。 展开更多

关键词 无线传感器网络 入侵检测 核fisher判别分析 模式识别

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一种核Fisher判别分析的快速算法 被引量：7

5

作者 赵峰 张军英 梁军利 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1731-1734,共4页

针对训练样本多时核Fisher判别分析(KFDA)的计算代价大,特征提取速度慢问题,本文提出一种KFDA的快速算法。该算法首先基于线性相关性理论,设计出一种优化方法,快速寻找训练样本在特征空间所张成的子空间的一组基;然后用这组基线性表示... 针对训练样本多时核Fisher判别分析(KFDA)的计算代价大,特征提取速度慢问题,本文提出一种KFDA的快速算法。该算法首先基于线性相关性理论,设计出一种优化方法,快速寻找训练样本在特征空间所张成的子空间的一组基;然后用这组基线性表示最佳投影方向,结合特征空间中的Fisher准则函数,推导出求解最佳投影方向的新公式,其求解过程只需对一个阶数等于基的个数的矩阵特征值分解,同时提取某样本特征时只需计算该样本与这组基之间的核函数。基于多个数据集的实验验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 核fisher判别分析 最佳投影方向 核函数

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基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法 被引量：6

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作者 张红涛 毛罕平 韩绿化 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2012年第1期16-20,共5页

针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间... 针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间进行特征提取.从粮虫分类效果方面,将KFDA法与FDA法、PCA法和KPCA法3种方法进行了比较分析.应用KFDA法提取的前4个特征,由最近邻分类器对粮仓中常见的9类粮虫进行分类,验证集的识别率为93.33%.结果表明:KFDA法对粮虫特征的非线性比较敏感,在有效降低特征维数的同时,还提高了类别之间的可分性. 展开更多

关键词 储粮害虫 特征压缩 核fisher判别分析 主成分分析 识别

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基于核Fisher判别分析的蛋白质氧链糖基化位点的预测 被引量：5

7

作者 杨雪梅 李世鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2959-2961,共3页

以各种窗口长度的蛋白质样本序列为研究对象,实验样本用稀疏编码方式编码,使用核Fisher判别分析(KFDA)的方法来预测蛋白质氧链糖基化位点。首先通过非线性映射(由核函数隐含定义)将样本映射到特征空间,然后在特征空间中用Fisher判别分... 以各种窗口长度的蛋白质样本序列为研究对象,实验样本用稀疏编码方式编码,使用核Fisher判别分析(KFDA)的方法来预测蛋白质氧链糖基化位点。首先通过非线性映射(由核函数隐含定义)将样本映射到特征空间,然后在特征空间中用Fisher判别分析进行分类。进一步,用多数投票策略对各种窗口下的分类器进行组合以综合多个窗口的优势。实验结果表明,使用组合KFDA的方法预测的效果优于FDA和PCA以及单个KFDA分类器的预测效果,预测准确率为86.5%。 展开更多

关键词 糖基化 蛋白质 核fisher判别分析 特征

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基于轮廓波变换和核Fisher判别分析的人脸识别 被引量：1

8

作者 王彩霞 赵祖轩 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第2期235-238,共4页

Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频... Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频系数与核Fisher判别分析相结合进行人脸识别的识别率和识别时间。实验表明,Contourlet变换的低频系数与核Fisher判别分析相结合,有优异的识别率,也减少了识别时间;高频成分有一定的识别性能,但识别率较低。将低频成分与高频方向子带相结合能获得最优的识别率。 展开更多

关键词 小波变换 CONTOURLET变换 核fisher判别分析(kfda) 人脸识别

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核Fisher判别分析在棉麻纤维识别中的应用 被引量：3

9

作者 殷士勇 王文中 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2012年第4期32-35,共4页

核Fisher判别分析方法的主要思想是把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间中进行Fisher线性判别.本文将Fisher判别分析方法用于棉、麻纤维的分类识别,实验结果表明:选择不同的核函数其判别效果不同,总体上核Fisher判别分析方法对... 核Fisher判别分析方法的主要思想是把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间中进行Fisher线性判别.本文将Fisher判别分析方法用于棉、麻纤维的分类识别,实验结果表明:选择不同的核函数其判别效果不同,总体上核Fisher判别分析方法对棉麻纤维的识别率明显较高. 展开更多

关键词 核fisher判别分析 核函数 棉麻纤维 纤维识别

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核Fisher判别分析多参数自动优化算法 被引量：2

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作者 常志朋 程龙生 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期212-217,共6页

针对智能优化算法原理复杂,相关参数设置困难的缺点,尝试利用拟牛顿法对核Fisher判别分析多个核参数进行自动优化。根据经验风险最小准则构建目标函数。为保证目标函数连续且可导,通过连续的sig-moid函数将离散的二进制输出转化为连续... 针对智能优化算法原理复杂,相关参数设置困难的缺点,尝试利用拟牛顿法对核Fisher判别分析多个核参数进行自动优化。根据经验风险最小准则构建目标函数。为保证目标函数连续且可导,通过连续的sig-moid函数将离散的二进制输出转化为连续的概率输出。利用正交表选取初始核参数点。实验结果表明,所提算法具有同遗传算法相近的分类性能,且收敛速度快,原理简单,可以很好地应用于核Fisher判别分析多个核参数优化。 展开更多

关键词 核fisher判别分析 核参数优化 拟牛顿法 正交表

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基于核Fisher判别分析的点焊质量评估 被引量：1

11

作者 张宏杰 侯妍妍 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期105-108,118,共4页

通过对点焊过程电极位移信号的实时采集和特征分析,利用模糊化方法将电极位移信号映射为15×25模式矩阵.依据不同焊接电流参数下位移信号的模式特征将位移信号的模式分为5类,分别对应不同的焊点质量.以不同类别焊点的模式矩阵构建... 通过对点焊过程电极位移信号的实时采集和特征分析,利用模糊化方法将电极位移信号映射为15×25模式矩阵.依据不同焊接电流参数下位移信号的模式特征将位移信号的模式分为5类,分别对应不同的焊点质量.以不同类别焊点的模式矩阵构建输入数据空间,利用核Fisher判别技术将低维数据空间的非线性分类问题转化为高维特征空间的线性分类问题,建立快速稳定的多类核Fisher判别分类器,实现了焊点类别的模式识别,进而实现焊点质量评估.结果表明,所提出的利用点焊过程电极位移信号模式表征焊点形核过程的方法是可行的,同时在小样本情况下,引入核技术的Fisher算法,大大提高了焊点质量评估的准确性. 展开更多

关键词 电阻点焊 核fisher判别分析 模式识别 质量评估

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基于四阶累积量与核Fisher判别分析的MPSK信号分类方法 被引量：1

12

作者 周欣 吴瑛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2844-2847,共4页

提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用... 提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳健的多类核Fisher判别分析分类器。计算仿真结果表明,基于核Fisher判别分析的分类器具有良好的性能,它与支持向量机的分类精度相当,且训练时间较短。 展开更多

关键词 通信对抗 调制分类 核fisher判别分析 四阶累积量

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基于特征融合与核局部Fisher判别分析的行人重识别 被引量：8

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作者 张耿宁 王家宝 +3 位作者 李阳 苗壮 张亚非 李航 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2597-2600,2635,共5页

行人重识别精度主要取决于特征描述和度量学习两个方面。在特征描述方面,现有特征难以解决行人图像视角变化的问题,因此考虑将颜色标签特征与颜色和纹理特征融合,并通过区域和块划分的方式提取直方图获得图像特征;在度量学习方面,传统... 行人重识别精度主要取决于特征描述和度量学习两个方面。在特征描述方面,现有特征难以解决行人图像视角变化的问题,因此考虑将颜色标签特征与颜色和纹理特征融合,并通过区域和块划分的方式提取直方图获得图像特征;在度量学习方面,传统的核局部Fisher判别分析度量学习方法对所有查询图像统一映射到相同的特征空间中,忽略了查询图像不同区域的重要性,为此在核局部Fisher判别分析的基础上对特征进行区域分组,采用查询自适应得分融合方法来描述图像不同区域的重要性,由此实现度量学习。在VIPeR和i LIDS数据集上,实验结果表明融合后的特征描述能力明显优于原始特征,同时改进的度量学习方法有效提高了行人重识别精度。 展开更多

关键词 行人重识别 颜色标签 特征融合 度量学习 核局部fisher判别分析

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核Fisher判别分析在红外与可见光融合评价的应用

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作者 朱亚辉 彭国华 郑玉山 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期770-773,共4页

针对传统的红外与可见光图像融合效果评价方法存在的问题,提出了核Fisher判别分析(KFDA)的红外与可见光图像融合效果评价方法。将空间信息、图谱信息、噪声抑制、边缘保持度四个方面建立的客观评价指标作为判别因子,采用灰色关联分析划... 针对传统的红外与可见光图像融合效果评价方法存在的问题,提出了核Fisher判别分析(KFDA)的红外与可见光图像融合效果评价方法。将空间信息、图谱信息、噪声抑制、边缘保持度四个方面建立的客观评价指标作为判别因子,采用灰色关联分析划分200组数据为学习样本的训练和检验,利用核Fisher判别技术将低维数据空间的非线性分类问题转化为高维特征空间的线性分类问题,建立快速稳定的多类核Fisher判别分类器,实现了红外与可见光图像融合效果的KFDA评价模型。结果表明:引入核技术的Fisher算法,大大提高了红外与可见光图像融合效果评价的准确性。 展开更多

关键词 图像融合 效果评估 核fisher判别分析 综合方法

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基于Fisher判别分析的有监督特征提取和星系光谱分类 被引量：14

15

作者 李乡儒 胡占义 赵永恒 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1898-1901,共4页

随着天文观测技术的进步、数据获取能力的提高和大型光谱巡天计划的相继实施,光谱数据的自动处理研究越来越受到重视和关注。文章在分析了文献中光谱自动分类研究的特点和无监督特征提取方法所固有的一些不足的基础上指出了光谱有监督... 随着天文观测技术的进步、数据获取能力的提高和大型光谱巡天计划的相继实施,光谱数据的自动处理研究越来越受到重视和关注。文章在分析了文献中光谱自动分类研究的特点和无监督特征提取方法所固有的一些不足的基础上指出了光谱有监督特征提取研究的必要性。并重点研究了Fisher判别分析(FDA)有监督特征提取方法在星系光谱自动分类中的应用。该方法:(1)具有突出的维数约减能力;(2)能有效地融合训练数据的类别信息,并按照分类能力提取特征。实验表明,将FDA方法用于某些星系细分类不仅明显地提高了分类器的速度,而且具有良好的分类性能。因此,对于较大的光谱识别系统更能体现出该方法的优越性。 展开更多

关键词 光谱特征提取 活动星系核 有监督特征提取 光谱分类 fisher判别分析

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基于核化原理的非线性典型相关判别分析 被引量：11

16

作者 孙平 徐宗本 申建中 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期789-795,共7页

典型相关判别分析是将传统的典型相关分析应用于判别问题 ,它是一类重要的特征提取算法 ,但其本质上只能提取数据的线性特征 .应用统计学习理论中的核化原理可以将这样的线性特征提取算法推广至非线性特征提取算法 .该文研究了如何将这... 典型相关判别分析是将传统的典型相关分析应用于判别问题 ,它是一类重要的特征提取算法 ,但其本质上只能提取数据的线性特征 .应用统计学习理论中的核化原理可以将这样的线性特征提取算法推广至非线性特征提取算法 .该文研究了如何将这一原理应用于典型相关判别分析 ,提出了基于核化原理的非线性典型相关判别分析 ,并且给出了求解该问题的一个自适应学习算法 .数值实验表明 ,基于核化原理所导出的非线性典型相关判别分析比传统的典型相关判别分析更有效 .另外 ,该文从理论上证明 ,所提出的新方法与Fisher核判别分析等价 . 展开更多

关键词 核化原理 典型相关判别分析 特征提取算法 统计学习理论 非线性典型相关判别分析 自适应算法 fisher核判别分析

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基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测研究 被引量：10

17

作者 温廷新 于凤娥 《矿业安全与环保》 北大核心 2018年第2期49-53,58,共6页

为了提高煤炭自燃危险性预测精度,提出了基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测模型。利用核主成分分析法(KPCA)对相关程度较高的特征指标进行非线性特征提取,将提取出的主成分作为Fisher判别模型的判别因子。选取宣东2号煤矿煤炭自燃... 为了提高煤炭自燃危险性预测精度,提出了基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测模型。利用核主成分分析法(KPCA)对相关程度较高的特征指标进行非线性特征提取,将提取出的主成分作为Fisher判别模型的判别因子。选取宣东2号煤矿煤炭自燃的历史数据,以3∶1的比例抽取训练集和测试集并代入该模型进行训练和测试,并将预测结果与传统的FDA、SVM和BPNN模型相比较。结果表明:KPCA能有效提取煤炭自燃特征指标,降低指标间信息冗余,基于KPCA的Fisher判别模型用于煤炭自燃预测简单可行,准确率较高。 展开更多

关键词 煤炭自燃 预测 核主成分分析 fisher判别分析 回代估计法

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基于局部Fisher判别分析的复杂化工过程故障诊断 被引量：7

18

作者 郭金玉 韩建斌 +1 位作者 李元 徐进学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1122-1125,1129,共5页

为了提高复杂化工过程中故障检测和分类能力,提出基于局部Fisher判别分析(local Fisher discriminant analysis,LFDA)的复杂化工过程故障诊断方法。首先计算训练数据的局部类内和类间离散度矩阵,寻找LFDA的投影方向;其次把训练数据和测... 为了提高复杂化工过程中故障检测和分类能力,提出基于局部Fisher判别分析(local Fisher discriminant analysis,LFDA)的复杂化工过程故障诊断方法。首先计算训练数据的局部类内和类间离散度矩阵,寻找LFDA的投影方向;其次把训练数据和测试数据向投影向量上投影,提取特征向量;最后计算特征向量间的欧氏距离,运用KNN分类器进行分类。把提议的LFDA方法应用到Tennessee Eastman(TE)过程,监控结果表明,LFDA的效果好于FDA和核Fisher判别分析(kernel Fisher discriminant analysis,KFDA),说明LFDA方法在分类及检测不同类的故障方面具有高准确性及高灵敏度的优势。 展开更多

关键词 复杂化工过程 故障诊断 fisher判别分析 核fisher判别分析 局部fisher判别分析 KNN分类器

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基于广义判别分析方法的人脸识别 被引量：6

19

作者 张莹 王耀南 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期30-32,共3页

提出基于广义判别分析的人脸识别方法,通过非线性核函数把样本映射到高维线性空间,然后在高维空间运用线性判决算法,从而获得输入空间非线性判决特征,可以很好地适应人脸图像中的光照、表情以及姿态等复杂的变化。实验证明该方法用较少... 提出基于广义判别分析的人脸识别方法,通过非线性核函数把样本映射到高维线性空间,然后在高维空间运用线性判决算法,从而获得输入空间非线性判决特征,可以很好地适应人脸图像中的光照、表情以及姿态等复杂的变化。实验证明该方法用较少的特征向量能获得比特征脸算法、Fisherfaces算法更高的分类准确率。 展开更多

关键词 广义判别分析 人脸识别 核函数 特征脸 fisher脸

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一种新的保类内核Fisher判别法及说话人辨别应用 被引量：1

20

作者 郑建炜 王万良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第7期243-247,共5页

在保留数据本质特征的前提下,降低数据维度是一种重要的分类预处理手段。深入分析了核Fisher判别(KFD)方法与核化全局局部保持Fisher投影(KLFDA)方法的相互关系与优缺点,提出了一种新的基于类内特性保持的核化Fisher判别分析方法(LW-KFD... 在保留数据本质特征的前提下,降低数据维度是一种重要的分类预处理手段。深入分析了核Fisher判别(KFD)方法与核化全局局部保持Fisher投影(KLFDA)方法的相互关系与优缺点,提出了一种新的基于类内特性保持的核化Fisher判别分析方法(LW-KFD)。在保留KFD全局最优投影能力的同时,解决了KLFDA的过度局部保持问题,从而对重叠(离群)样本与多态分簇样本都能实现有效的分类投影。提出了快速训练算法,解决了大量训练样本时的内存溢出问题。仿真实验与说话人辨别应用表明,该方法具有很强的适应性,并提高了说话人识别率与识别速度。 展开更多

关键词 fisher判别分析 局部保持投影 说话人辨别 核技巧 维度削减

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