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一种改进的线性判别分析算法MLDA 被引量：3
1
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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优化线性辨别分析在人脸识别中的应用(英文)
2
作者 杨文新 饶淑琴 +2 位作者 王继娜 印鉴 陈健 《计算机科学与探索》 CSCD 2009年第5期539-549,共11页
国内外学者研究发现,类间方差最大化的方向与类内方差最大化的方向之间的角度对传统的线性辨别分析方法的准确性影响显著,并且,当这两个方向平行的时候,传统的线性方法往往不能得到很好的结果。经过的研究和实验,发现传统线性方法的准... 国内外学者研究发现,类间方差最大化的方向与类内方差最大化的方向之间的角度对传统的线性辨别分析方法的准确性影响显著,并且,当这两个方向平行的时候,传统的线性方法往往不能得到很好的结果。经过的研究和实验,发现传统线性方法的准确性与类间方差和类内方差之间的角度没有直接的决定关系,它的最大问题在于线性地对类间方差和类内方差的加和不能完全保留类别之间的辨别信息。提出了一种优化的线性辨别分析的方法(OLDA)来解决这个问题。首先,引入了辨别能量的概念,能够给任意两个类之间的辨别信息赋予同样的权重;其次,引入了一种梯度下降的算法来计算最终的判别向量,并且加速迭代算子的引入能够更加有效地解决运算复杂度的问题。最后,为了解决非线性问题,预先的聚类算法能够将非线性问题转化成为线性问题,从而使数据集能够被有效地分辨出来。采用了一个人脸数据集和一个虚拟数据集进行了实现,实验结果表明提出的优化辨别分析的方法能够有效地解决数据集的分类问题。 展开更多
关键词 人脸识别 线性辨别分析 特征分解 辨别能量 聚类分析
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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
3
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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基于改进线性辨别分析的信用评分方法研究 被引量：2
4
作者 徐海洋 黄海潮 +2 位作者 张辰 李鸿 杨春晨 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期95-97,共3页
针对线性辨别分析(linear discriminant analysis,LDA)在处理信用评分问题中存在着准确率不高的缺陷,对原有的LDA方法进行了改进,新增了错分距离标量和正分距离标量,并在此基础上构建了多目标信用评分模型,该模型以错分距离之和最小和... 针对线性辨别分析(linear discriminant analysis,LDA)在处理信用评分问题中存在着准确率不高的缺陷,对原有的LDA方法进行了改进,新增了错分距离标量和正分距离标量,并在此基础上构建了多目标信用评分模型,该模型以错分距离之和最小和正分距离之和最大为优化目标;然后提出了对应的基于子代择优的协同进化多目标微粒群算法;最后应用现实世界中的数据集,将该方法与逻辑回归、神经网络、序列最小优化和决策树等分类算法进行了对比,实验结果表明该方法具有分类准确率高、易于理解和实现的特点。 展开更多
关键词 信用评分模型 线性辨别分析 多目标微粒群算法
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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
5
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QR分解的辨别分析用于雷达目标一维距离像识别 被引量：5
6
作者 刘华林 杨万麟 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2007年第5期31-34,共4页
文中提出了基于QR分解的线性辨别分析与非线性核辨别分析方法,并将其用于雷达目标一维距离像识别。与传统Fisher辨别分析方法相比,新方法运用QR分解取代奇异值分解或伪逆方式以实现样本类间与类内散度矩阵的对角化,不仅有效地降低了算... 文中提出了基于QR分解的线性辨别分析与非线性核辨别分析方法,并将其用于雷达目标一维距离像识别。与传统Fisher辨别分析方法相比,新方法运用QR分解取代奇异值分解或伪逆方式以实现样本类间与类内散度矩阵的对角化,不仅有效地降低了算法的计算时间与空间复杂度,提高了系统的实时性能,同时也保证了较高的识别率。对三类不同实测飞机数据的识别结果表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 雷达目标识别 线性辨别分析 核辨别分析 QR分解
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一种改进的线性区分分析方法及其在汉语数码语音识别上的应用 被引量：2
7
作者 史媛媛 刘加 刘润生 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期959-963,共5页
尽管汉语数码语音识别只涉及十个数字 ,但由于不同数字的发音存在相同或相似的声母或韵母 ,造成汉语数码语音之间的混淆性很大 .采用通常的隐含马尔科夫模型 (HMM)作为汉语数码语音识别模型难以得到很高的识别率 .为了解决汉语数码之间... 尽管汉语数码语音识别只涉及十个数字 ,但由于不同数字的发音存在相同或相似的声母或韵母 ,造成汉语数码语音之间的混淆性很大 .采用通常的隐含马尔科夫模型 (HMM)作为汉语数码语音识别模型难以得到很高的识别率 .为了解决汉语数码之间的混淆问题 ,提高汉语数码语音识别性能 ,本文在隐含马尔科夫模型的状态层次上采用线性区分分析方法 ,将不同状态之间容易混淆的特征样本构成混淆模式类 ,针对混淆模式类进行线性区分分析 .通过线性区分变换 ,在变换特征空间中仅保留那些能够有效区分该混淆类别的特征参数 .这种基于状态的线性区分分析有效地提高了模型对混淆数码的区分能力 .实验表明即使采用状态数很少的粗糙识别模型 ,也能很大幅度提高模型的识别性能 ;经过线性区分变换优化后的汉语数码识别模型 ,孤立汉语数码语音识别率可以达到 99 32 % . 展开更多
关键词 线性区分分析 lda 汉语数码语音识别 区分变换 隐含马尔科夫模型 HMM
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基于非相关多线性主成分分析的人脸识别算法 被引量：5
8
作者 杨凌云 秦岸 《无线电通信技术》 2016年第1期73-75,98,共4页
针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至... 针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至向量的过程,可直接获取原张量数据的绝大部分非相关特征,提取的特征再通过经典算法LDA处理。利用AT&T人脸数据库对该算法进行了实验,实验数据分析显示该算法优于其他同类算法。 展开更多
关键词 张量 非相关多线性主成分分析(UMPCA) 线性判别分析(lda) 特征提取
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基于残差自然幂法的增量线性判别分析方法
9
作者 陈东岳 吴成东 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期472-475,480,共5页
提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增... 提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据流的实时LDA处理.仿真结果表明,与已有的增量LDA方法相比,该方法在收敛速度、计算复杂度和可操作性上具有更优的性能. 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 主元分析(PCA) 自然幂法 无损更新 增量算法
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基于线性判别分析和分步机器学习的变压器故障诊断 被引量：31
10
作者 谢乐 衡熙丹 +2 位作者 刘洋 蒋启龙 刘东 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2266-2272,共7页
为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型.该模型选取16组油中溶解气体体积分数... 为了改善当前变压器故障诊断在特征量选取和使用单一诊断模型进行故障诊断上的不足,提高变压器故障诊断的准确率和效率,提出基于线性判别分析(LDA)的特征选取方法,建立基于分步机器学习的诊断模型.该模型选取16组油中溶解气体体积分数比值的多特征参数,运用线性判别分析对参数进行降维作为输入特征向量;运用概率神经网络对变压器故障做出初步诊断,区分出易混淆故障;使用基于灰狼群算法优化的支持向量机对易混淆故障做进一步的区分.最终实验诊断准确率为97.27%,诊断时间为4.87 s.与单一机器学习模型相比,所提出的模型不仅具有更高的准确率,还具有更高的效率.实例分析表明,本研究方法能有效弥补单一机器学习的缺陷,为故障样本有限情况下的电力变压器故障诊断提供参考. 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 机器学习 特征参数 线性判别分析(lda)
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基于PCA-LDA-SVM算法的茶小绿叶蝉识别 被引量：2
11
作者 吴鹏 刘金兰 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第1期295-300,共6页
为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而... 为提高茶小绿叶蝉病虫害的识别效率和精度,提出一种基于PCA-LDA-SVM的茶小绿叶蝉病虫害识别方法。首先,对采集的茶叶图像进行预处理,得到缩放后的图像;然后,利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像提取全局特征,降低特征数据的维度,从而减少后续的计算时间;再利用线性判别分析(LDA)寻找特征数据的最优投影空间,使类内散布距离最小,类间散布距离最大,进一步提高识别的准确率和精确度;最后,利用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。试验结果表明,PCA-LDA-SVM模型识别准确率达96%,精确度达100%,召回率达92%,整体识别性能优于SVM,BP,KNN,PCA-SVM模型,具备一定的理论价值和参考意义。 展开更多
关键词 茶小绿叶蝉 病虫害识别 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda) 支持向量机(SVM)
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利用电子鼻分析熬制时间对3种食用菌汤风味的影响 被引量：31
12
作者 李琴 朱科学 周惠明 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第16期151-155,共5页
对香菇、双孢蘑菇、牛肝菌3种食用菌进行熬制,得到不同熬制时间的菌汤。利用电子鼻技术对菌汤分别进行测定,通过主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)两种分析方法对所得数据进行分析。结果表明:利用PCA不能很好区分不同熬制时间的菌汤风... 对香菇、双孢蘑菇、牛肝菌3种食用菌进行熬制,得到不同熬制时间的菌汤。利用电子鼻技术对菌汤分别进行测定,通过主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)两种分析方法对所得数据进行分析。结果表明:利用PCA不能很好区分不同熬制时间的菌汤风味,但能区分不同品种菌汤的风味,说明PCA是分辨不同种类菌汤的有效分析方法;利用LDA能明显区分不同种类食用菌汤及不同熬制时间的菌汤风味,说明LDA是分辨不同菌汤风味的有效分析方法。 展开更多
关键词 食用菌 电子鼻 主成分分析(PCA) 线性判别分析(lda)
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基于优化的LDA算法人脸识别研究 被引量：26
13
作者 庄哲民 张阿妞 李芬兰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期2047-2049,共3页
提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩... 提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响;同时,利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题。依据经验选取适当的e值,得到最佳的识别效果。实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法。 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 人脸识别 类间离散度 类内离散度 特征提取
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一种新颖的基于LDA的人脸识别方法(英文) 被引量：16
14
作者 张燕昆 刘重庆 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期327-330,共4页
提出一种基于离散余弦变换 (DCT)与LDA相结合的人脸识别方法 ,首先利用DCT将图像进行降维 ,然后在低维空间中利用LDA进行特征提取 .利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试 ,实验结果分别得... 提出一种基于离散余弦变换 (DCT)与LDA相结合的人脸识别方法 ,首先利用DCT将图像进行降维 ,然后在低维空间中利用LDA进行特征提取 .利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试 ,实验结果分别得到了 97.5 %和 92 .6 %的正确识别率 。 展开更多
关键词 人脸识别 离散余弦变换 线性判别分析 主元分析 图像处理 模式识别 lda
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利用标准化LDA进行人脸识别 被引量：22
15
作者 余冰 金连甫 陈平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期302-306,共5页
线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变... 线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵 实验结果显示 ,在人脸识别中 ,与传统LDA方法相比 ,该方法有更好的识别率 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 样本类间离散度 样本类内离散度 小样本集合问题 边缘类
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基于小波域PCA与LDA相结合的红外人脸识别方法 被引量：4
16
作者 伍世虔 韦礼珍 +1 位作者 方志军 李润午 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1586-1588,共3页
提出了一种新的小波域主元分析与线性辨别分析相结合的红外人脸识别方法。首先通过DWT将红外人脸图像通过二级小波分解成七个子带,舍去两次分解中的对角子带,对剩下的五个子带进行有效的组合;然后用PCA方法对组合后的向量进行特征提取,... 提出了一种新的小波域主元分析与线性辨别分析相结合的红外人脸识别方法。首先通过DWT将红外人脸图像通过二级小波分解成七个子带,舍去两次分解中的对角子带,对剩下的五个子带进行有效的组合;然后用PCA方法对组合后的向量进行特征提取,再把PCA提取的特征向量进行线性辨别分析;最后用欧氏距离和三近邻分类器得到分类结果。同传统的PCA和PCA+LDA的方法相比,该方法更能利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别效果。 展开更多
关键词 离散小波变换 主元分析 线性辨别分析 红外人脸识别
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基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别 被引量：13
17
作者 赵海龙 穆志纯 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2273-2278,共6页
人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支。针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,本文提出了一种新的人耳识别方法,即先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用LDA/FKT算法对小波分解后得到的低频信息进... 人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支。针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,本文提出了一种新的人耳识别方法,即先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用LDA/FKT算法对小波分解后得到的低频信息进行降维,进而获得图像的特征向量,最后采用支持向量机作为分类器对样本向量进行判别。实验证明,本文提出的方法不仅较好地解决了人耳识别中的小样本问题,而且还取得了比传统的PCA+LDA方法更高的识别率,是一种有效的人耳识别方法。 展开更多
关键词 人耳识别 小波变换 线性判别分析 lda/FKT 支持向量机
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LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法 被引量：13
18
作者 郭克友 王艺伟 郭晓丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第24期219-225,共7页
提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采... 提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采用抛物线拟合,近距离的像素点采用直线拟合。同时,将检测到的车道线进行虚线实线的分类标记。最后结合视频序列的连续性对检测结果进行反向验证。实验结果证明,提出的方法对直道弯道检测均有很好的效果。算法的处理速度为每秒10帧左右,采用的测试视频的帧率为每秒15帧,基本满足实时性的要求。 展开更多
关键词 线性判别分析(lda) 线段检测器(LSD) 直线-抛物线模型 车道线分类 视频序列连续性
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基于DCT与LDA的仿生人脸识别研究 被引量：6
19
作者 周书仁 邵晶 蒋加伏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第13期208-211,共4页
针对基于DCT变换与LDA的人脸识别方法识别率低和特征提取过程中维数也低,以及基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高和特征提取过程中维数也过高的问题,结合两者的优点,提出了一种基于DCT与LDA变换的仿生人脸识别的方法。通过DCT变换与... 针对基于DCT变换与LDA的人脸识别方法识别率低和特征提取过程中维数也低,以及基于K-L变换的仿生人脸识别方法识别率高和特征提取过程中维数也过高的问题,结合两者的优点,提出了一种基于DCT与LDA变换的仿生人脸识别的方法。通过DCT变换与LDA对训练人脸样本进行特征提取,通过核函数将提取的特征映射到高维空间,构建各类样本的覆盖区域,再通过判断待识别人脸特征在各覆盖区域的归属情况来识别人脸。在Yale和ORL人脸库上的实验证明提出的方法取得了较好的识别效果。 展开更多
关键词 离散余弦变换(DCT) 线性鉴别分析(lda) 仿生模式识别 高维空间覆盖
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在DCT域进行LDA的唇读特征提取方法 被引量：5
20
作者 何俊 张华 刘继忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期150-152,155,共4页
为解决视觉语言特征提取这个唇读技术中最关键的难题,提出一种新的基于DCT和LDA的特征提取方法。为提取对不同口型最具分类能力的特征矢量,首先基于DCT对视觉语言部位变换降维,然后基于LDA算法从DCT系数提取对口型分类性能最优的特征矢... 为解决视觉语言特征提取这个唇读技术中最关键的难题,提出一种新的基于DCT和LDA的特征提取方法。为提取对不同口型最具分类能力的特征矢量,首先基于DCT对视觉语言部位变换降维,然后基于LDA算法从DCT系数提取对口型分类性能最优的特征矢量。在特定人与非特定人的唇读数据库上以及实时唇读识别的实验都表明,该方法唇读识别率比传统的人工直接选择DCT系数法以及PCA提取法有明显提高。 展开更多
关键词 唇读 特征提取 离散余弦变换(DCT) 线性判别分析(lda)
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