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基于Gabor滤波器和改进线性判别分析的掌纹识别方法
1
作者 马思远 江粼 +2 位作者 李春林 胡钦太 武继刚 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期320-326,共7页
现有的基于方向模式的掌纹识别方法利用预定义的滤波器来获取掌纹图像中的线响应,然而,这种方法对丰富的先验知识依赖较强,且常常忽略重要的方向信息,还会造成维度过大的问题。为了解决以上问题,提出一种基于Gabor滤波器和改进线性判别... 现有的基于方向模式的掌纹识别方法利用预定义的滤波器来获取掌纹图像中的线响应,然而,这种方法对丰富的先验知识依赖较强,且常常忽略重要的方向信息,还会造成维度过大的问题。为了解决以上问题,提出一种基于Gabor滤波器和改进线性判别分析的掌纹识别方法。首先使用二维Gabor滤波器提取掌纹图像中的鲁棒卷积差分特征,提取到的特征可以更充分地描述掌纹图像中每个像素的局部方向的变化。然后提出一种判别特征学习模型,该模型通过最大化类间距离和最小化类内距离,从局部方向特征中学习出判别特征,在降低数据维度的同时减少噪声的影响。在PolyU、M_Blue、GPDS和IITD 4个公共掌纹数据库上进行实验,其中在GPDS和IITD 2个非接触式掌纹数据库上的识别率分别达到96.80%和99.29%。实验结果表明,提出的算法能够更有效地提取掌纹图像的判别特征,并显著提高掌纹识别的准确度。 展开更多
关键词 掌纹识别 特征选择 特征提取 线性判别分析 方向模式学习
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量子核判别分析算法
2
作者 康榕乘 余凯 +2 位作者 张新 林崧 郭躬德 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种... 核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种量子核判别分析算法。首先,借助量子随机存储器技术与控制旋转操作构造需要的类间矩阵和类内矩阵所对应的密度算子;然后,融入线性方程的求解思路并行获取特征态。理论分析表明,所提算法与经典算法相比具有指数级加速。 展开更多
关键词 量子机器学习 非线性判别分析 核函数 特征提取 量子厄米特链积 相位估计
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结合多特征与线性判别分析的图像检索 被引量：3
3
作者 丁功鸿 黄山 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期212-218,共7页
卷积神经网络的全连接层特征缺乏对图像底层信息的描述,导致部分样本无法被成功检索。并且全连接层特征维度高,检索效率低下。针对这种情况,提出一种结合线性判别分析和多层特征的图像检索方法。该方法利用卷积神经网络提取卷积层和全... 卷积神经网络的全连接层特征缺乏对图像底层信息的描述,导致部分样本无法被成功检索。并且全连接层特征维度高,检索效率低下。针对这种情况,提出一种结合线性判别分析和多层特征的图像检索方法。该方法利用卷积神经网络提取卷积层和全连接层特征,并融合HSV特征,使用线性判别分析对融合特征降维。多层特征能增加图像的区分度,提升识别准确率。与其他算法的实验结果表明,该方法在检索精度和检索速度上有一定的提高。 展开更多
关键词 深度学习 多特征 线性判别分析 图像检索
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一种改进的线性判别分析算法MLDA 被引量：3
4
作者 刘忠宝 王士同 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期239-242,共4页
线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出... 线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出了一种改进的LDA算法——MLDA。该算法将类内离散度矩阵进行标量化处理,有效地避免了对类内离散度矩阵求逆。通过实验证明MLDA在一定程度上解决了经典LDA的小样本问题。 展开更多
关键词 特征提取 线性判别分析(lda) 小样本问题 类间离散度矩阵 类内离散度矩阵 标量化
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基于线性判别分析和机器学习的可见-近红外光谱苹果损伤分级 被引量：2
5
作者 张宇 张重阳 +3 位作者 段鑫鑫 马少格 赵甫 王菊霞 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第22期255-261,共7页
基于线性判别分析与机器学习相结合的方法,采集不同损伤级别苹果的可见-近红外光谱数据,分析不同预处理方法对支持向量机分类模型的影响;通过线性判别分析对预处理后的光谱数据实施降维,构建支持向量机、随机森林、K近邻、决策树和极端... 基于线性判别分析与机器学习相结合的方法,采集不同损伤级别苹果的可见-近红外光谱数据,分析不同预处理方法对支持向量机分类模型的影响;通过线性判别分析对预处理后的光谱数据实施降维,构建支持向量机、随机森林、K近邻、决策树和极端梯度提升5种机器学习模型进行苹果损伤分级对比。研究结果表明,卷积平滑法预处理后模型的分级效果最佳,准确率达到87.3%;使用线性判别分析降维技术后,各模型的分级准确率显著提升,决策树模型准确率提高了16%,提升效果最佳,K近邻模型表现出了最佳的分级性能,准确率和精确率达到了96.0%和96.4%,本研究可为高效和精确评估苹果的机械损伤程度提供依据。 展开更多
关键词 苹果 可见-近红外光谱 机器学习 线性判别分析 损伤分级
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近红外光谱结合线性判别分析方法在食醋品牌鉴别中的应用 被引量：11
6
作者 古丽君 林振华 +5 位作者 吴世玉 郑彦婕 周晓文 袁福定 江培淳 林长虹 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第18期243-247,共5页
采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法。用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal component analysis,PCA),运用留一法构建... 采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法。用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal component analysis,PCA),运用留一法构建线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)模型。结果表明,原始近红外谱图经过处理后,显示出同种品牌食醋主成分的聚类趋势;交叉验证结果表明,PCA-LDA模型预测不同品牌食醋的正确率高达85.57%,该模型具有较好的预测效果。该研究结合近红外光谱与PCA-LDA模型,为不同品牌食醋提供一种快速鉴别方法,具有处理近红外光谱数据,研究物质主成分的应用潜力。 展开更多
关键词 食醋品牌 近红外光谱 线性判别分析(linear DISCRIMINANT analysis lda) 主成分分析(principal component analysis PCA)
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基于DCT和线性判别分析的人脸识别 被引量：40
7
作者 尹洪涛 付平 沙学军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2211-2214,共4页
提出基于离散余弦变换和线性判别分析的人脸识别方法.DCT变换本身并不进行数据压缩,它只是将图像源数据映射到另一个域,如何在新的数据域中选择最有效的DCT系数作为识别特征成为关键问题.本文从选择有效特征角度出发,引入特征选择算法,... 提出基于离散余弦变换和线性判别分析的人脸识别方法.DCT变换本身并不进行数据压缩,它只是将图像源数据映射到另一个域,如何在新的数据域中选择最有效的DCT系数作为识别特征成为关键问题.本文从选择有效特征角度出发,引入特征选择算法,根据可分性判据确定将哪些DCT系数作为特征,然后对选出的DCT系数进行线性判别分析提取识别特征.在ORL人脸库上的实验结果证明了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 离散余弦变换 线性判别分析
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茶叶中茶多酚和生物碱的测定及聚类和线性判别分析 被引量：31
8
作者 肖俊松 袁英髦 +1 位作者 张爱雪 曹雁平 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第22期343-348,共6页
目的:建立一种反相高效液相色谱方法,测定绿茶、乌龙茶、红茶、白茶和普洱茶中儿茶素[(+)-catechin,C]、表儿茶素[(-)-epicatechin,EC]、表儿茶素没食子酸脂[(-)-epicatechin gallate,ECG]、表没食子儿茶素[(-)-epigallocatechin,EGC]... 目的:建立一种反相高效液相色谱方法,测定绿茶、乌龙茶、红茶、白茶和普洱茶中儿茶素[(+)-catechin,C]、表儿茶素[(-)-epicatechin,EC]、表儿茶素没食子酸脂[(-)-epicatechin gallate,ECG]、表没食子儿茶素[(-)-epigallocatechin,EGC]、表没食子儿茶素没食子酸脂[(-)-epigallocatechin gallate,EGCG]、没食子酸(gallic acid,GA)、咖啡因(caffeine,CAF)、可可碱(theobromine,THEO)的水平。以这8种组分为指标对茶叶进行聚类分析和线性判别分析,建立区分绿茶、红茶和乌龙茶的方法。方法:茶叶提取后采用HPLC法测定儿茶素和生物碱含量,色谱柱为C18柱,流动相由甲醇(A)、2%的乙酸(B)等度洗脱,A、B相的体积比为25:75,流速为1mL/min,柱温30℃。采用PDA检测器在278nm检测,参考波长为210nm。采用SPSS14.0对实验数据进行了聚类分析和线性判别分析。结果:在选择的分析条件下,样品中的8种组分获得了理想分离,加标回收率在87%～112.8%之间,并采用外标法对8种组分进行定量。以这8种组分的含量为指标,聚类分析和线性判别分析能对39种茶叶样品进较好的区分。 展开更多
关键词 茶多酚 咖啡碱 茶叶 高效液相色谱 聚类分析 线性判别分析
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基于线性判别分析与主成分分析的骨干网架生存性评估方法 被引量：16
9
作者 赵一婕 刘涤尘 +4 位作者 吴军 董飞飞 宋春丽 潘旭东 王浩磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期388-394,共7页
从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取... 从电网网架的可抵抗性、可恢复性、安全性和连通性4方面出发,建立了差异化规划生存性评估指标体系,并进行指标效益成本属性分析和规范化处理;在此基础上,建立二级指标的线性判别分析评估模型和一级指标的主成分分析评估模型。首先求取二级指标决策矩阵的线性判别分析判决准则函数的最大值,以其所对应的最大投影方向确定三级指标权重,再对二级指标矩阵进行主成分分析,根据累积方差贡献率来确定二级指标权重,最终实现骨干网架综合生存性评估。IEEE118节点算例的仿真结果验证了该评估方法的有效性和可信性。 展开更多
关键词 差异化规划 骨干网架 生存性 线性判别分析 主成分分析
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结合拉曼光谱主成分分析-线性判别进行蛇纹石玉产地溯源的探索 被引量：1
10
作者 叶旭 杨炯 +1 位作者 丘志力 岳紫龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2551-2558,共8页
蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、... 蛇纹石是中国最早使用的玉石之一,开展蛇纹石玉的产地溯源探索,对认识中国古代玉文化发展历程,重建古代玉石贸易路线均有重要的意义。但由于蛇纹石玉产地众多,目前尚没有成熟的蛇纹石玉产地溯源的判别技术。以产自陕西汉中、甘肃敦煌、河南栾川、辽宁岫岩、山东泰安、甘肃武山6地的蛇纹石玉为研究对象,在66块样品上共采集到200个高质量拉曼光谱数据,并在对测试结果进行主成分分析(PCA)的基础上建立了线性判别分析(LDA)的产地判别模型。结果显示,不同产地蛇纹石玉的矿物组成有所差异,汉中蛇纹石玉的主要矿物成分有纤蛇纹石和利蛇纹石两种;敦煌蛇纹石玉则为纤蛇纹石和利蛇纹石的均匀混合型;泰安蛇纹石玉的主要矿物成分有利蛇纹石(墨玉)和叶蛇纹石(碧玉和翠斑玉)两种;河南栾川、辽宁岫岩、甘肃武山蛇纹石玉的主要矿物成分均为叶蛇纹石。在严格控制实验条件的前提下,将拉曼光谱数据结合PCA+LDA分析可以对不同产地的蛇纹石玉进行区分,所建立的LDA判别模型的训练集数据和测试集数据的产地判别正确率分别达到了96.25%和92.50%。这显示出利用无损检测拉曼光谱技术进行蛇纹石玉产地溯源具有潜在价值。将拉曼光谱无损检测数据结合统计学或机器学习方法来构建判别模型可能是解决蛇纹石玉产地溯源瓶颈新的技术路径。 展开更多
关键词 蛇纹石玉 拉曼光谱 产地溯源 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda)
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基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法 被引量：20
11
作者 王明合 张二华 +1 位作者 唐振民 许昊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1343-1349,共7页
传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fis... 传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向,使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度,从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明,F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。 展开更多
关键词 语音处理 语音端点检测 梅尔频率倒谱系数 FISHER线性判别分析
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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
12
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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基于血浆中脂肪酸代谢谱及非线性判别分析方法的糖尿病中医证候分型 被引量：8
13
作者 徐文娟 张良晓 +3 位作者 黄宇虹 杨乾栩 肖红斌 张德芹 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期864-869,共6页
糖尿病是严重威胁人类健康的代谢综合征之一,中医因在治疗糖尿病方面有着自身的优势和特色而广泛受到重视。该文以血浆中脂肪酸代谢谱及血脂代谢指标为研究对象,结合化学计量学方法,对5种糖尿病中医证候(气虚、阴虚、气阴两虚、热盛和血... 糖尿病是严重威胁人类健康的代谢综合征之一,中医因在治疗糖尿病方面有着自身的优势和特色而广泛受到重视。该文以血浆中脂肪酸代谢谱及血脂代谢指标为研究对象,结合化学计量学方法,对5种糖尿病中医证候(气虚、阴虚、气阴两虚、热盛和血瘀)进行关联分析。通过正交信号校正的偏最小二乘(OSC-PLS)方法将5种证候与健康组较明显地区分开。同时,采用非线性判别分析(ULDA)对健康组、中医虚证(气虚、阴虚、气阴两虚)、中医实证(热盛、血瘀)进行分析,3组样本体现明显的聚类效果,正判率达到95.7%。其中对分类贡献较大的标志物为二十碳二烯酸(C20∶2)、二十碳五烯酸(C20∶5)、甘油三酯(TG)和高密度脂蛋白(HDL),这一结果为辅助糖尿病中医临床诊断提供了重要的信息。 展开更多
关键词 脂肪酸代谢谱 非线性判别分析 糖尿病 证候分型
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基于正交线性判别分析和电子鼻技术的食醋分类 被引量：6
14
作者 武斌 王大智 +4 位作者 嵇港 黄大鹏 武小红 陈开兵 贾红雯 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期263-268,共6页
为了实现食醋品种的准确分类,探索应用电子鼻技术和两种特征提取方法进行食醋的检测和分类。先用自制电子鼻系统检测5个品种食醋的电子鼻信号,接着用标准正态变量变换进行数据预处理,然后分别用主成分分析(principal component analysis... 为了实现食醋品种的准确分类,探索应用电子鼻技术和两种特征提取方法进行食醋的检测和分类。先用自制电子鼻系统检测5个品种食醋的电子鼻信号,接着用标准正态变量变换进行数据预处理,然后分别用主成分分析(principal component analysis,PCA)+线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和正交线性判别分析(orthogonal linear discriminant analysis,OLDA)对食醋电子鼻信号进行降维与特征提取,最后用最近邻分类器进行分类。实验表明,PCA+LDA的分类准确率最高达到90.32%,而OLDA的分类准确率最高达到91.52%。另外,PCA+LDA需要2次特征提取而OLDA只要1次。因此,OLDA在特征提取方面要优于PCA+LDA,基于OLDA和电子鼻技术的食醋品种分类方法是切实可行的。 展开更多
关键词 食醋 电子鼻 标准正态变量变换 正交线性判别分析 线性判别分析
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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
15
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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复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法 被引量：18
16
作者 黄大荣 陈长沙 +2 位作者 孙国玺 赵玲 米波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1649-1657,共9页
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA... 由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。 展开更多
关键词 机械学 轴承多重故障诊断 拉格朗日极值法 线性判别分析 反向传播神经网络
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改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用 被引量：12
17
作者 周大可 杨新 彭宁嵩 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期527-530,共4页
提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优.该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率.这种算法的关键在于使用不损失"有判别力信息"的... 提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优.该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率.这种算法的关键在于使用不损失"有判别力信息"的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性. 展开更多
关键词 特征提取 线性判别分析法 人脸识别 本征脸
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基于遗传算法的线性判别分析方法 被引量：5
18
作者 沈道义 庞彦伟 +1 位作者 王雷 俞能海 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第3期327-332,共6页
由于线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)算法并不直接以训练误差作为目标函数,所以在Fisher准则不能代表最小训练误差情况下,LDA算法无法找到最优的分类子空间。本文针对这种情况,首先通过分析数据样本分布与LDA投影向量... 由于线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)算法并不直接以训练误差作为目标函数,所以在Fisher准则不能代表最小训练误差情况下,LDA算法无法找到最优的分类子空间。本文针对这种情况,首先通过分析数据样本分布与LDA投影向量之间的关系,揭示了LDA投影向量与类间散布矩阵和类内散布矩阵特征值之间存在的关联,并以此提出一种基于遗传算法的LDA算法。该算法以子空间上的训练误差最小为目标,通过遗传算法调整LDA算法中类间矩阵特征值的大小,达到搜索最佳特征子空间的效果。通过模拟数据和真实数据的实验,表明这种方法的分类正确率比现有的线性子空间方法有明显提高。 展开更多
关键词 线性判别分析 特征值 子空间 遗传算法
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基于MCE准则的语音识别特征线性判别分析 被引量：4
19
作者 陈斌 张连海 +2 位作者 牛铜 屈丹 李弼程 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1208-1215,共8页
提出了一种基于最小分类错误(Minimum classification error,MCE)准则的线性判别分析方法(Linear discriminant analysis,LDA),并将其应用到连续语音识别中的特征变换.该方法采用非参数核密度估计方法进行数据概率分布估计;根据得到的... 提出了一种基于最小分类错误(Minimum classification error,MCE)准则的线性判别分析方法(Linear discriminant analysis,LDA),并将其应用到连续语音识别中的特征变换.该方法采用非参数核密度估计方法进行数据概率分布估计;根据得到的概率分布,在最小分类错误准则下,采用基于梯度下降的线性搜索算法求解判别分析变换矩阵.利用判别分析变换矩阵对相邻帧梅尔滤波器组输出拼接的超矢量变换降维,得到时频特征.实验结果表明,与传统的MFCC特征相比,经过本文判别分析提取的时频特征其识别准确率提高了1.41%,相比于HLDA(Heteroscedastic LDA)和近似成对经验正确率准则(Approximate pairwise empirical accuracy criterion,aPEAC)判别分析方法,识别准确率分别提高了1.14%和0.83%. 展开更多
关键词 线性判别分析 语音识别 核密度估计 特征变换
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基于线性判别分析与超声图像特征的组织损伤检测方法 被引量：5
20
作者 陈华 赵新民 +3 位作者 谭乔来 邹孝 钱盛友 江剑晖 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2016年第11期1757-1760,共4页
目的探讨根据超声图像特征对高强度聚焦超声(HIFU)治疗中组织损伤情况进行无损检测的方法。方法对HIFU辐照新鲜离体猪肉组织前后获取的超声图像进行特征参量提取,并对其用线性判别分析(LDA)方法进行处理,再用处理后的参量结合LIBSVM进... 目的探讨根据超声图像特征对高强度聚焦超声(HIFU)治疗中组织损伤情况进行无损检测的方法。方法对HIFU辐照新鲜离体猪肉组织前后获取的超声图像进行特征参量提取,并对其用线性判别分析(LDA)方法进行处理,再用处理后的参量结合LIBSVM进行识别。结果用LDA方法对减影图像的灰度均值和标准差处理后的参量进行识别,总识别率为86.07%;用LDA方法对HIFU辐照前后超声图像间的条件熵和相关系数处理后的参量进行识别,总识别率为92.62%。这两种方法所得到的识别率高于未用LDA方法。结论基于LDA方法的识别率要高于仅依据单个图像特征参量或将两个不同特征参量直接结合的识别方法,单参量识别时相关系数具有较明显优势。 展开更多
关键词 高强度聚焦超声 超声图像 组织损伤 线性判别分析
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