题名 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 杨静宇 杨健
机构
南京理工大学计算机科学系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第2期119-123,共5页
基金
国家自然科学基金 ( 60 0 72 0 3 4)资助项目 国家教委博士点基金资助项目
文摘
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。
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
Keywords
kernel Fisher discriminant analysis image matrix feature extraction handwritten digit recognition
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 性别鉴别的线性可分性分析
2
作者
姚璐 徐勇 李维杰
机构
哈尔滨工业大学深圳研究生院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第15期161-165,共5页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60602038) 广东省自然科学基金(the NaturalScience Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.06300862)
文摘
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。
关键词
性别鉴别 线性 特征 抽取 方法非线性特征抽取 方法
Keywords
gender classification,linear feature extraction,nonlinear feature extraction
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于一种改进的类内散布矩阵的核鉴别分析法
3
作者
薛寺中 陈秀宏
机构
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第2期181-183,共3页
文摘
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。
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
Keywords
kemel-based discriminant analysis nonlinear feature extraction new kernel between-class scatter matrix minimum distance classifier
分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
