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题名基于QR分解的鉴别维数压缩及其在人脸识别中的应用
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作者
杨静宇
郑宇杰
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机构
南京理工大学计算机科学系
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出处
《智能系统学报》
2007年第6期48-53,共6页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(60632050)
国家自然科学基金资助项目(60472060).
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文摘
维数压缩是当前模式识别研究领域中的一个重要研究方向.但是当前部分维数压缩方法缺乏有效的鉴别信息保留机制,并且在利用Fisher鉴别准则的时候经常会遇到小样本问题.简单介绍了维数压缩中的鉴别信息保留,并且提出了一种新的直接线性鉴别分析方法——DLDA/QR算法.该方法首先利用矩阵的QR分解算法实现目标函数的优化,再在一个较小的空间内实现有效鉴别信息的提取.在ORL人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性.
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关键词
鉴别维数压缩
模式识别
QR分解
直接线性鉴别分析
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Keywords
discriminant dimensionality reduction
pattern recognition
QR decomposition
direct linear discriminant analysis （DLDA）
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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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题名离散过程表征空间维数压缩的熵逼近
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作者
陈舜华
吕纯濂
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机构
南京气象学院
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出处
《南京气象学院学报》
CSCD
北大核心
2001年第1期74-82,共9页
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文摘
提出了一种从样本信息开始建立动态随机模型的分类判别方法。这种方法是通过对特征值的研究 ,追求表征空间的维数压缩。还描述了一种算法 ,用以维数压缩对原始信息重新构造和逼近。用一个理论模型显示了这种方法的很大的压缩效果和维数压缩逼近的优良性。并简略讨论了两个类的情况 ,提出了重新构造和分类的一种算法。气象应用说明 ,就维数压缩而论 ,结果与一类情况类似 。
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关键词
相关矩阵
维数压缩
熵函数
正交分解
时间序列
特征向量
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Keywords
correlation matrix,dimensionality reduction,entropy function,orthogonal decomposition
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分类号
O212.4
[理学—概率论与数理统计]
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题名雷达目标识别中的维数压缩
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作者
闫锦
黄培康
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机构
北京目标与环境电磁散射辐射国防科技重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2001年第12期35-38,共4页
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文摘
在雷达目标识别中 ,维数压缩 (降维 )的主要目的不仅是要降低特征量的维数、减少计算量 ,同时还要尽可能地保留分类鉴别信息 ,增加不同类别数据之间的可分性 ,提高目标的识别概率。K -L变换 (KLT)是一种常用的数据压缩方法 ,但它只是按照均方误差 (MSE)最小的原则来保留信息 ,本文在相对KL变换 (RKLT)和多空间KL变换 (MKLT)的基础上给出了一种新的压缩变换矩阵形式 ,它不仅能够使均方误差达到最小 。
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关键词
目标识别
维数压缩
雷达
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Keywords
Target identification
Dimensionality reduction
Range profile
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分类号
TN951
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于傅立叶变换的网页去重算法
被引量：2
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作者
陈锦言
孙济洲
张亚平
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机构
天津大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第4期948-950,共3页
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文摘
去除重复网页可以提高搜索引擎的搜索精度,减少数据存储空间。目前文本去重算法以关键词去重、语义指纹去重为主,用上述算法进行网页去重时容易发生误判。通过对字符关系矩阵进行K-L展开,将每个字符映射成为一个数值,然后对这个数值序列做离散傅立叶变换,得到每个网页的傅立叶系数向量,通过比较傅立叶系数向量差异实现对网页的相似度判断。实验结果表明该方法可对网页实现较好的去重。
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关键词
网页去重
K—L展开
傅立叶变换
维数压缩
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Keywords
duplicate removal of Web pages
Karhunen-Loeve （K-L） transform
Fourier transform
dimensions reduction
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名跟踪、瞄准、光电对抗设备
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出处
《中国光学》
EI
CAS
2002年第5期105-106,共2页
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文摘
TN957.52 2002053967雷达目标识别中的维数压缩=Dimensionality reductionin radar target identification[刊,中]/闫锦,黄培康(目标与环境电磁散射辐射国防技术重点实验室.
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关键词
光电对抗
光电技术
维数压缩
重点实验室
战术应用
散射辐射
光电子技术
机载光电跟踪系统
模糊控制
对抗设备
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名红外图像和神经网络在船舶目标识别中的应用
被引量：2
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作者
余永武
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机构
内江师范学院计算机科学学院(人工智能学院)
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第12期175-177,共3页
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基金
校级项目-科研管理系统研发与实现(2019XZ01)
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文摘
由于舰船目标的可见范围有限,极易导致所获图像呈现模糊不清的表现形式,基于此设计应用红外图像和神经网络的舰船目标识别算法。利用增强处理后的舰船红外图像,建立必要的神经网络体系结构,完成基于红外图像与神经网络的舰船目标识别环境搭建。在此基础上,确定与舰船目标相关的经典颜色空间,通过压缩待识别目标维数值的方式,对识别量条件进行推导,实现基于红外图像和神经网络舰船目标识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与传统增强型识别算法相比,新型目标识别算法可有效解决所捕获舰船图像模糊表现程度过高的问题,使船舶对象在可见范围得到清晰化表达。
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关键词
神经网络
增强处理
红外图像
颜色空间
压缩维数
识别量
推导条件
目标识别
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Keywords
neural network
enhancement processing
infrared image
color space
compression dimension
identification
derivation condition
target recognition
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分类号
TN959
[电子电信—信号与信息处理]
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