基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术

1

作者 陈才扣 宋枫溪 +1 位作者 杨静宇 杨健 《数据采集与处理》 CSCD 2004年第2期119-123,共5页

针对现有核 Fisher鉴别分析方法的弱点 ,提出了一种基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术。该方法的基本思路是 :首先 ,通过经验核映射将原始输入空间 Rn 映射到某特征空间 RN,然后将特征空间 RN 上的训练样本向量变换为一个 p&#... 针对现有核 Fisher鉴别分析方法的弱点 ,提出了一种基于图像矩阵的非线性不相关鉴别特征抽取技术。该方法的基本思路是 :首先 ,通过经验核映射将原始输入空间 Rn 映射到某特征空间 RN,然后将特征空间 RN 上的训练样本向量变换为一个 p×k( N=p×k)的图像矩阵 ,最后基于该图像矩阵直接构造该空间上的散布矩阵。在Concordia大学的 CENPARMI手写体数字数据库上的试验结果验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 图像矩阵 模式识别 线性鉴别分析 特征抽取算法 非线性不相关鉴别特征抽取技术

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基于小波特征的非线性鉴别特征抽取技术 被引量：2

2

作者 陈才扣 高秀梅 +1 位作者 郭丽 杨静宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期290-293,共4页

该文提出了一种基于小波特征的非线性鉴别特征抽取方法,即在进行非线性映射之前,首先利用小波变换对原始输入图像进行预处理,获取低频平滑、水平细节和垂直细节等3个子图的小波特征,然后在频域上,对它们分别进行核Fisher鉴别分析。对最... 该文提出了一种基于小波特征的非线性鉴别特征抽取方法,即在进行非线性映射之前,首先利用小波变换对原始输入图像进行预处理,获取低频平滑、水平细节和垂直细节等3个子图的小波特征,然后在频域上,对它们分别进行核Fisher鉴别分析。对最终获得的3组鉴别特征设计了一种特征融合的方法。在ORL标准人脸库上的试验结果表明所提方法不仅在识别性能上优于现有的核Fisher鉴别分析方法,而且,在ORL人脸库上的特征抽取速度提高了近13倍。 展开更多

关键词 人脸库 小波特征 鉴别分析 特征融合 特征抽取 非线性映射 识别性能 平滑 标准人 鉴别特征

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新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别 被引量：2

3

作者 刘永俊 陈才扣 +1 位作者 赵根林 杨静宇 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1519-1521,1550,共4页

在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题... 在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 核非线性鉴别分析 最大散度差鉴别准则 核最大散度差鉴别分析 特征抽取 人脸识别

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基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别 被引量：30

4

作者 孙权森 曾生根 +2 位作者 杨茂龙 王平安 夏德深 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期614-621,共8页

利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法... 利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果. 展开更多

关键词 典型相关分析 特征融合 组合特征抽取 小波变换 奇异值特征 脸像鉴别

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一种基于核的快速非线性鉴别分析方法 被引量：9

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作者 徐勇 杨静宇 +1 位作者 金忠 娄震 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期367-374,共8页

基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴... 基于"核技巧"提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便.该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的"显著"训练模式数大大低于总训练模式数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速"显著"训练模式的选取.实验表明,这种非线性方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能. 展开更多

关键词 基于核的Fisher鉴别分析 基于核的快速非线性鉴别分析 最小二乘解 特征抽取

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基于SSVM的递归统计不相关特征抽取算法 被引量：3

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作者 任世锦 王小林 +1 位作者 吕俊怀 张晓光 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期443-451,共9页

文章旨在研究数据分布未知的高维、小样本问题的特征抽取算法.基于支持向量机原理和特征统计不相关思想,提出基于散度支持向量机(SSVM)的递归统计不相关特征抽取算法,解决现有算法抽取特征之间存在相关性、算法受到样本分布影响等问题.... 文章旨在研究数据分布未知的高维、小样本问题的特征抽取算法.基于支持向量机原理和特征统计不相关思想,提出基于散度支持向量机(SSVM)的递归统计不相关特征抽取算法,解决现有算法抽取特征之间存在相关性、算法受到样本分布影响等问题.针对高维小样本问题,使用PCA把SSVM优化问题变换到同构低维空间;给出边界鉴别向量集的递归求取方法,把模式高维特征投影到边界鉴别向量集,实现了统计不相关特征的抽取;分析了算法的收敛性和终止条件.文中使用核方法把线性SSVM推广到非线性SSVM,通过KPCA方法把非线性SSVM优化问题转换到低维空间中的等价优化问题,在低维空间抽取不相关非线性特征.仿真结果证明了文中算法的有效性. 展开更多

关键词 散度支持向量机(SSVM) 分类 特征抽取 统计不相关边界鉴别向量 主元分析(PCA)

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统计不相关最优鉴别分析的理论与算法 被引量：8

7

作者 杨健 杨静宇 刘宁钟 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期179-182,共4页

该文分析了Fisher准则函数所对应的广义特征方程的特征向量的性质 ,在此基础上揭示了具有统计不相关性的最优鉴别矢量集的本质 ,即为广义特征方程的d个最大的特征值所对应的满足共轭正交条件的特征向量。指出了统计不相关的最优鉴别分... 该文分析了Fisher准则函数所对应的广义特征方程的特征向量的性质 ,在此基础上揭示了具有统计不相关性的最优鉴别矢量集的本质 ,即为广义特征方程的d个最大的特征值所对应的满足共轭正交条件的特征向量。指出了统计不相关的最优鉴别分析是经典的Fisher线性鉴别分析的进一步发展。在ConcordiaU niversityCENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了所提出算法的有效性。 展开更多

关键词 最优鉴别 统计不相关 线性分析 特征抽取 数字识别 鉴别矢量 Fisher准则函数

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不相关最佳鉴别矢量集的有效算法 被引量：1

8

作者 陈伏兵 王文胜 +1 位作者 谢永华 杨静宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第6期31-33,共3页

线性鉴别分析中处理小样本问题的方法有两类:①在模式识别之前,通过降低模式样本特征向量的维数达到消除奇异性的目的;②发展算法获得低维鉴别特征。将这两种方法结合起来,解决了高维小样本情况下基于广义Fisher线性鉴别准则的不相关最... 线性鉴别分析中处理小样本问题的方法有两类:①在模式识别之前,通过降低模式样本特征向量的维数达到消除奇异性的目的;②发展算法获得低维鉴别特征。将这两种方法结合起来,解决了高维小样本情况下基于广义Fisher线性鉴别准则的不相关最优鉴别矢量集的求解问题,给出了抽取最优鉴别矢量的有效算法。 展开更多

关键词 特征抽取 小样本问题 广义线性鉴别分析 不相关鉴别矢量 人脸识别

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一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法 被引量：1

9

作者 林宇生 王建国 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第12期157-160,共4页

本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有... 本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有统计不相关性。另外,本文还揭示了最大散度差鉴别准则与Fisher准则的内在关系。在ORL与NUST603人脸库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别性能上优于原MSDC特征抽取方法与传统的PCA方法。 展开更多

关键词 最大散度差准则 统计不相关投影空间 最佳鉴别矢量 统计不相关 特征抽取 人脸识别

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不相关鉴别分析改进算法

10

作者 徐勇 朱宁波 +1 位作者 杨强 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第31期95-98,共4页

不相关鉴别分析是一种非常有效并起着重要作用的线性鉴别分析方法,它能抽取出具有不相关性质的特征分量。但是,由于每一个鉴别矢量的得出都要求解一个特征方程,不相关鉴别分析算法一直是计算代价很大的算法,在需求解的鉴别矢量个数较多... 不相关鉴别分析是一种非常有效并起着重要作用的线性鉴别分析方法,它能抽取出具有不相关性质的特征分量。但是,由于每一个鉴别矢量的得出都要求解一个特征方程,不相关鉴别分析算法一直是计算代价很大的算法,在需求解的鉴别矢量个数较多时尤其如此。该文基于一个等效的Fisher准则函数,提出了不相关鉴别分析的另一问题模型。使用Lagrange乘子法,可求出对应该问题模型的“不相关”鉴别矢量解的简洁的表示式。关于CENPARMI手写体阿拉伯数字库和ORL人脸图象库的实验表明,该文提出的不相关鉴别分析改进算法计算效率较原算法有较大提高。 展开更多

关键词 线性鉴别分析 不相关鉴别分析 特征抽取

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性别鉴别的线性可分性分析

11

作者 姚璐 徐勇 李维杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期161-165,共5页

首次从线性可分性的角度探讨了人脸图像的性别鉴别问题。通过对常用线性与非线性特征抽取方法以及一类改进的非线性特征抽取方法的对比分析及不同情况下性别鉴别的实验对比,较全面地考察了各种特征抽取方法所对应的数据的线性可分性及... 首次从线性可分性的角度探讨了人脸图像的性别鉴别问题。通过对常用线性与非线性特征抽取方法以及一类改进的非线性特征抽取方法的对比分析及不同情况下性别鉴别的实验对比,较全面地考察了各种特征抽取方法所对应的数据的线性可分性及分类效果。首次提出从人脸肤色等角度考虑人脸图像的性别鉴别问题,并给出了指示意义较强的鉴别方法与方案建议。 展开更多

关键词 性别鉴别 线性特征抽取方法 非线性特征抽取方法

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无监督模式下统计不相关最佳鉴别平面

12

作者 曹苏群 王士同 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期1859-1862,共4页

统计不相关最佳鉴别平面是一种重要的特征抽取方法,在模式识别领域中具有广泛的应用。然而,统计不相关最佳鉴别平面是基于Fisher准则和总体散布矩阵共轭正交条件的,需要通过样本类别信息计算Fisher最佳鉴别矢量,因而只能用于有监督模式... 统计不相关最佳鉴别平面是一种重要的特征抽取方法,在模式识别领域中具有广泛的应用。然而,统计不相关最佳鉴别平面是基于Fisher准则和总体散布矩阵共轭正交条件的,需要通过样本类别信息计算Fisher最佳鉴别矢量,因而只能用于有监督模式。提出了一种将统计不相关最佳鉴别平面扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是将模糊概念引入Fisher线性判别分析,通过对模糊Fisher准则的优化,在无监督模式下计算出最佳鉴别矢量及模糊散布矩阵,再根据共轭正交约束条件,求得第二条最佳鉴别矢量,进而获得一种基于无监督统计不相关最佳鉴别平面的特征抽取方法。对UCI数据集及CMU-PIE人脸数据库进行实验,结果表明,在样本类别信息缺失的情况下,该方法尽管无法具有与有监督模式下的统计不相关最佳鉴别平面特征抽取方法同样的性能,但当类别差异较大时,能够抽取有利于分类的统计不相关特征,获得优于主成分分析与独立成分分析等常见无监督特征抽取方法的性能。 展开更多

关键词 统计不相关特征 特征抽取 最佳鉴别平面 无监督模式 人脸识别

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基于CCA的增强线性鉴别分析

13

作者 彭倩倩 陈才扣 刘永俊 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期812-815,共4页

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典... 为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 典型相关分析 特征抽取 人脸识别

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基于核的Fisher极小鉴别分析及人脸识别 被引量：3

14

作者 王建国 郑宇杰 杨静宇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期5516-5518,5522,共4页

Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。先前的基于核Fisher鉴别分析算法虽然解决了非线性特征抽取问题,但是其存在最终特征... Fisher鉴别分析被公认为是特征抽取的有效方法之一,但由于其只能抽取线性特征,而对于实际应用中复杂的样本图像分布,抽取非线性鉴别特征显得十分必要。先前的基于核Fisher鉴别分析算法虽然解决了非线性特征抽取问题,但是其存在最终特征维数受类别数限制的问题。为了能够进一步提高特征提取效率,提出了一种基于核的Fisher极小鉴别分析方法,该方法使得最终特征维数不受类别数限制。在Yale和NUST603人脸库上进行了鉴别性能实验,实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 核主成分分析 FISHER鉴别分析 特征抽取 人脸识别 非线性鉴别特征

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基于一种改进的类内散布矩阵的核鉴别分析法

15

作者 薛寺中 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期181-183,共3页

基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果... 基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果表明所提出的方法与其他方法相比具有很好的识别性能。 展开更多

关键词 核鉴别分析 非线性特征抽取 新的核类间散布矩阵 最小距离分类器

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植物成花的分子调控研究进展 被引量：3

16

作者 杨 《热带农业科学》 2004年第5期73-78,共6页

应用经典遗传学分析方法和分子生物学技术,已经鉴别和克隆了一系列重要的与植物成花有关的基因,为深入探讨植物成花的分子机理奠定了基础。本文简述了与该研究领域有关的部分重要内容,包括植物成花转变的突变、植物成花过程中的基因调... 应用经典遗传学分析方法和分子生物学技术,已经鉴别和克隆了一系列重要的与植物成花有关的基因,为深入探讨植物成花的分子机理奠定了基础。本文简述了与该研究领域有关的部分重要内容,包括植物成花转变的突变、植物成花过程中的基因调控途径和控制成花转变的基因的分子特征等,并提出了相关研究的发展趋势。 展开更多

关键词 成花过程 植物 经典遗传学 分子特征 分子机理 分子生物学技术 分子调控 研究进展 相关研究 鉴别

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