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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 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
3
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 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
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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 fisher判别分析 最佳投影方向 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 fisher判别分析 主成分分析 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
6
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 fisher判别分析 参数优化 拟牛顿 正交表
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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
7
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 fisher判别分析 四阶累积量
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基于时点分割的核Fisher判别分析-顺序回归机多类分类建模方法
8
作者 张洪祥 毛志忠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1440-1445,共6页
针对多维时间序列的多类分类问题,本文提出基于时点分割思想的核Fisher判别分析-顺序回归机(KFDAORM)多类分类建模方法.该方法利用核Fisher判别分析(KFDA)与顺序回归机(ORM)的互补性得到分类决策函数;对分类样本的多维时间序列进行时点... 针对多维时间序列的多类分类问题,本文提出基于时点分割思想的核Fisher判别分析-顺序回归机(KFDAORM)多类分类建模方法.该方法利用核Fisher判别分析(KFDA)与顺序回归机(ORM)的互补性得到分类决策函数;对分类样本的多维时间序列进行时点分割处理,使用决策函数得到各时点的分类级别;通过指数平滑分析得到采样周期内样本的最终分类结果.通过实例验证,该方法对多维时间序列的分类具有较好效果,是一种有效的多类分类方法. 展开更多
关键词 多维时间序列 fisher判决分析 顺序回归机 指数平滑
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硫化矿石自燃倾向性等级分类的Fisher判别分析法 被引量:18
9
作者 胡汉华 刘征 +1 位作者 李孜军 崔田田 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1674-1679,共6页
将Fisher判别分析法(FDA)应用于硫化矿石自燃倾向性等级分类问题中,选用主要矿物及含量、吸氧速度常数平均值、自热点、自燃点4项指标作为判别因子,建立硫化矿石自燃倾向性等级分类的FDA模型。选取新桥硫铁矿13个矿样的实验数据作为学... 将Fisher判别分析法(FDA)应用于硫化矿石自燃倾向性等级分类问题中,选用主要矿物及含量、吸氧速度常数平均值、自热点、自燃点4项指标作为判别因子,建立硫化矿石自燃倾向性等级分类的FDA模型。选取新桥硫铁矿13个矿样的实验数据作为学习样本进行训练,建立相应的线性判别函数,并用训练后的模型对天马山高硫金矿的-55m中段以上矿石自燃倾向性进行判别。结果表明:Fisher判别分析模型分类性能良好,对硫化矿石自然发火潜势的划分结果统计意义明显,适用性强,说明该方法在硫化矿石自燃倾向性判别与分类中有较好的应用前景。 展开更多
关键词 硫化矿石 自燃倾向性 等级 fisher判别分析 分类
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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
10
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 fisher判别分析 交叉验证
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高光谱最优波长选择及Fisher判别分析法判别玉米颗粒表面黄曲霉毒素 被引量:23
11
作者 褚璇 王伟 +3 位作者 张录达 郭浪花 Peggy Feldner Gerald Heitschmidt 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1811-1815,共5页
黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物,以美国农业部农业研究署(USDA-ARS) Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象,验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲... 黄曲霉毒素是广泛存在于玉米中且具有剧毒的一种代谢产物,以美国农业部农业研究署(USDA-ARS) Toxicology and Mycotoxin Research Unit提供的2010年先锋玉米为研究对象,验证了高光谱成像技术对玉米中黄曲霉毒素检测的可行性。以甲醇为溶剂制备四种不同浓度的黄曲霉毒素溶液,并将其逐一滴在等量的4组共120粒玉米颗粒表面,以未处理的30粒洁净玉米作为一组对照样本,将大小、形状相似的150个样品随机分为训练集103个,验证集47个;对获取的400~1000 nm波段范围内的高光谱图像,先进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation ,SNV)预处理,然后引入基于 Fisher判别最小误判率的方法选择最优波长,并以所选波长作为Fisher判别分析法的输入建立判别模型,对玉米颗粒表面不同浓度的黄曲霉毒素进行识别,最后对模型判别正确率进行了验证。结果表明,选取四个最优波长(812.42,873.00,900.36和965.00 nm )时Fisher判别分析模型对训练集与验证集的准确率分别为87.4%和80.9%。该方法为含黄曲霉毒素玉米颗粒便携式检测仪器的开发,以及对田间霉变玉米自然代谢产生毒素的检测奠定了技术基础。 展开更多
关键词 最优波长 fisher判别分析 玉米颗粒 黄曲霉毒素 近红外高光谱图像
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基于Fisher判别分析法的井巷围岩质量分类研究 被引量:7
12
作者 张紫昭 陈凯 +2 位作者 程文瑜 刘军 田忠锋 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2016年第11期36-41,共6页
为建立在煤矿勘探阶段井巷围岩质量分类的判别模型,选取岩石的天然单轴抗压强度、饱和单轴抗压强度、软化系数、天然抗剪强度、饱和抗剪强度、含水率和岩石质量指标RQD值等7项因子作为分类指标,以新疆乌鲁木齐市某煤矿的2个煤层顶底板... 为建立在煤矿勘探阶段井巷围岩质量分类的判别模型,选取岩石的天然单轴抗压强度、饱和单轴抗压强度、软化系数、天然抗剪强度、饱和抗剪强度、含水率和岩石质量指标RQD值等7项因子作为分类指标,以新疆乌鲁木齐市某煤矿的2个煤层顶底板的40组岩样作为学习样本,采用Fisher判别分析方法对该40组岩样进行训练,建立了判别模型,采用回代估计方法对每个岩样进行验证,正确率达到97.5%,利用该判别分类模型对另一煤矿的8组岩样进行分类,其分类结果与实际分类结果完全相符。研究结果表明:Fisher判别分析方法是一种有效的围岩质量分类方法,该判别模型可在实际煤矿井巷围岩质量分类中进行推广应用。 展开更多
关键词 井巷围岩 围岩质量分类 分类指标 fisher判别分析 回代估计
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基于Fisher判别分析法的泥石流预报模型研究 被引量:7
13
作者 王文川 吴海波 +1 位作者 赵晓慎 邱林 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2011年第6期104-107,共4页
针对泥石流形成原因复杂,形成机理认识不足,预测预报困难等特点。根据泥石流形成的直接成因降雨因素,运用判别分析理论,提出了泥石流预报的Fisher判别分析模型。该模型基本思想是将一系列与泥石流发生相关的因子数据投影到某一个方向,... 针对泥石流形成原因复杂,形成机理认识不足,预测预报困难等特点。根据泥石流形成的直接成因降雨因素,运用判别分析理论,提出了泥石流预报的Fisher判别分析模型。该模型基本思想是将一系列与泥石流发生相关的因子数据投影到某一个方向,使得投影后数据尽可能地分组,借助组内方差尽量小,组间方差尽量大的一元方差分析思想确定判别函数,依据判别准则,判定新样本的归属类别。该方法具有操作简单易懂及计算速度快的特点,可及时对泥石流状况进行判别。实例研究结果表明,提出的Fisher判别分析泥石流预报模型能够有效提高预报精度。 展开更多
关键词 fisher判别分析 判别函数 判别准则 泥石流
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基于Fisher判别分析法的岩溶塌陷预测 被引量:17
14
作者 姜春露 姜振泉 《地球科学与环境学报》 CAS 2012年第1期91-95,共5页
为了更准确地预测岩溶塌陷,基于Fisher判别分析法,首先选择内聚力、内摩擦角、覆盖层厚度、覆盖层厚度减高水位埋深、覆盖层厚度减低水位埋深5个最主要的影响因素作为判别因子;接着以桂林市20组岩溶塌陷案例为学习样本进行计算,建立相应... 为了更准确地预测岩溶塌陷,基于Fisher判别分析法,首先选择内聚力、内摩擦角、覆盖层厚度、覆盖层厚度减高水位埋深、覆盖层厚度减低水位埋深5个最主要的影响因素作为判别因子;接着以桂林市20组岩溶塌陷案例为学习样本进行计算,建立相应的Fisher线性判别函数;然后利用回代估计法对上述20组样本的预测结果进行逐一检验,其正确率为100%;随后将上述预测结果与前人运用逐步判别、神经网络判别等方法得到的结果进行比较分析,认为Fisher判别分析法具有不需进行模型和参数的选择以及不受人为因素的影响等优点;最后将建立的Fisher线性判别函数用于另外的10组实际案例进行预测分析,预测结果与实际情况完全吻合。结果表明:用Fisher判别分析法进行岩溶塌陷预测,简易方便,正确率高,实用性好;该方法是岩溶塌陷预测的一种新方法。 展开更多
关键词 岩溶塌陷 预测 fisher判别分析 回代估计 地质灾害 喀斯特地区
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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
15
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 fisher判别分析 特征
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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
16
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 fisher判别分析 函数 棉麻纤维 纤维识别
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基于核Fisher判别分析的点焊质量评估 被引量:1
17
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 fisher判别分析 模式识别 质量评估
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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
18
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 fisher判别分析(KFDA) 人脸识别
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基于Fisher线性判别分析的情景感知推荐方法 被引量:3
19
作者 杨茜 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期848-853,共6页
为解决现有推荐方法无法兼顾多种度量准则,提出一种基于线性判别分析的情景感知推荐方法。获取用户视图下的偏好项目特征、项目视图下的项目吸引度等多视图数据,通过特征融合、投影变换,在最佳鉴别矢量空间引入Fisher判别准则,采用Lagra... 为解决现有推荐方法无法兼顾多种度量准则,提出一种基于线性判别分析的情景感知推荐方法。获取用户视图下的偏好项目特征、项目视图下的项目吸引度等多视图数据,通过特征融合、投影变换,在最佳鉴别矢量空间引入Fisher判别准则,采用Lagrange乘子法求解最优投影方向。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法降低了时间开销,准确度平均提高18.91%,多样性平均提高32.79%,验证了其能够兼顾多种度量准则,提高了推荐质量。 展开更多
关键词 多视图学习 线性判别分析 fisher准则 LAGRANGE乘子 推荐系统
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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
20
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 局部fisher判别分析
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