一种新的基于高斯混合模型的线性判别分析 被引量：2

1

作者 黄国宏 刘刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第27期75-77,共3页

Fisher准则函数的前提条件就是假设每类样本数据满足单峰高斯分布,即各类样本在模式空间的分布近似椭球状,但是当训练样本数据较多且呈多峰分布时,传统的Fisher准则函数并不能准确反映样本数据的分布,显然基于Fisher准则函数的线性判别... Fisher准则函数的前提条件就是假设每类样本数据满足单峰高斯分布,即各类样本在模式空间的分布近似椭球状,但是当训练样本数据较多且呈多峰分布时,传统的Fisher准则函数并不能准确反映样本数据的分布,显然基于Fisher准则函数的线性判别分析得到的最优判别矢量集也不是最优的。针对这种情况,通过引入高斯混合模型的概念,提出了一种新的基于高斯混合模型的线性判别分析方法,同时也给出了在该模型下的最优判别矢量集的直接求解方法,并通过实验证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 线性判别分析 特征提取 Fisher准则函数 高斯混合模型

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基于概率线性判别分析的可扩展似然公式化人脸识别

2

作者 赵芳 马玉磊 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第6期36-41,53,共7页

针对概率线性判别分析(PLDA)方法在训练及似然计算过程中矩阵大小随着标志类采样数量呈平方增长的问题,提出了一种基于概率线性判别分析的可扩展似然公式化方法。首先通过简单变换变量对角化PLDA模型;然后,利用贝叶斯准则和最大期望算... 针对概率线性判别分析(PLDA)方法在训练及似然计算过程中矩阵大小随着标志类采样数量呈平方增长的问题,提出了一种基于概率线性判别分析的可扩展似然公式化方法。首先通过简单变换变量对角化PLDA模型;然后,利用贝叶斯准则和最大期望算法估算潜在变量一阶矩、二阶矩,从而对变换后的PLDA模型进行可扩展训练;最后,通过结合Woodbury矩阵特征存储模型信息,从而将大矩阵转换成低维向量或标量。在FLW及Multi-PIE两大通用人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的同类人脸识别方法,所提方法不仅取得了更高的识别率、更低的半错误率,还大大地降低了训练、似然计算复杂度。 展开更多

关键词 人脸识别 概率线性判别分析 可扩展公式化 贝叶斯准则 最大期望

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基于概率神经网络和线性判别分析的PEMFC水管理故障诊断方法研究 被引量：26

3

作者 刘嘉蔚 李奇 +2 位作者 陈维荣 蒋璐 余嘉熹 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期3614-3621,共8页

为了准确迅速判断质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)水管理子系统故障,提出基于概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)的PEMFC水管理故障诊断... 为了准确迅速判断质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)水管理子系统故障,提出基于概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)的PEMFC水管理故障诊断方法。该方法采用归一化消除原始数据参量之间的量纲影响,使用线性判别分析对归一化后的变量进行特征提取。不但可以将原始实验数据映射到同一区间内,而且能有效降低数据维度。利用概率神经网络对5维故障特征向量实现水管理故障诊断。17086组PEMFC水管理故障样本的诊断结果表明:所提方法能有效识别正常状态、水淹故障和膜干故障共3种水管理健康状态,训练集和测试集的诊断正确率分别为99.80%和93.48%,运算时间仅为14.04s。与BPNN和LDA-BPNN相比:新方法测试集的预测精度分别高出17.47%和2.75%,计算时间分别节省39.83s和28.37s。因此,新方法能快速准确地诊断PEMFC水管理故障。 展开更多

关键词 PEMFC系统 概率神经网络 线性判别分析 故障诊断 数据驱动

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基于分段线性表示和高斯过程分类的股票转折点概率预测 被引量：11

4

作者 李丰 高峰 寇鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第8期2397-2403,共7页

针对股票交易过程中价格转折点的预测问题,提出了一种基于分段线性表示(PLR)与高斯过程分类(GPC)相结合的股票价格转折点预测算法PLR-GPC。该算法通过PLR提取股票历史价格序列的转折点,对转折点进行分类标记,建立基于GPC的股票价格转折... 针对股票交易过程中价格转折点的预测问题,提出了一种基于分段线性表示(PLR)与高斯过程分类(GPC)相结合的股票价格转折点预测算法PLR-GPC。该算法通过PLR提取股票历史价格序列的转折点,对转折点进行分类标记,建立基于GPC的股票价格转折点预测模型,以上述股票历史价格序列对模型进行训练,最终由预测模型对股票价格转折点进行预测,并对预测结果进行概率解释。将PLR-GPC与基于BP神经网络(BPN)的PLR-BPN算法、基于加权支持向量机支持向量机(WSVM)的PLR-WSVM算法进行实验对比:PLR-GPC在预测准确率上高于PLRBPN与PLR-WSVM;在投资收益率上高于PLR-BPN,与PLR-WSVM持平。实验结果表明PLR-GPC在股票价格转折点的预测上是有效的,并且可以应用在实际股票投资交易中。 展开更多

关键词 分段线性表示 高斯过程分类 股票交易信号 概率预测 投资策略 风险偏好

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基于改进的核化聚类判别分析的故障识别 被引量：2

5

作者 李天恩 何桢 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2012年第3期34-41,39-41,共8页

针对一类虽然满足线性判别分析算法(LDA)的三种假设,但仍然导致LDA失效的特殊故障模式,提出运用基于高斯核函数和核化离散差判别分析的一种核化聚类判别分析方法 (KSCDA),通过模拟12种不同样本,证明KSCDA能有效解决该问题,故障识别率最... 针对一类虽然满足线性判别分析算法(LDA)的三种假设,但仍然导致LDA失效的特殊故障模式,提出运用基于高斯核函数和核化离散差判别分析的一种核化聚类判别分析方法 (KSCDA),通过模拟12种不同样本,证明KSCDA能有效解决该问题,故障识别率最大提升从62.5%到100%。且KSCDA优于KSLDA。该问题的解决对实践有一定指导意义。 展开更多

关键词 LDA失效 高斯核函数 核化离散差判别分析 核化聚类判别分析 核化线性判别分析

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基于GMM及多点线性半不变量法的电-热互联综合能源系统概率潮流分析 被引量：28

6

作者 廖星星 吴奕 +4 位作者 卫志农 胡伟 杨梓俊 孙国强 臧海祥 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期55-62,共8页

提出了一种计及相关性的基于高斯混合模型(GMM)的多点线性半不变量法电-热互联综合能源系统概率潮流(PPF)计算方法。构建了电-热互联综合能源系统潮流模型,采用GMM建立电-热互联综合能源系统源荷不确定模型,针对其输出变量的不确定性提... 提出了一种计及相关性的基于高斯混合模型(GMM)的多点线性半不变量法电-热互联综合能源系统概率潮流(PPF)计算方法。构建了电-热互联综合能源系统潮流模型,采用GMM建立电-热互联综合能源系统源荷不确定模型,针对其输出变量的不确定性提出了基于半不变量法的电-热互联综合能源系统PPF计算方法,定量计算出相关输出状态变量的概率密度函数。由于电-热互联综合能源系统中存在非线性问题导致线性化误差增大,采用多点线性的方法来克服这一难题。并且所提PPF方法进一步考虑了电-热负荷之间的相关性。最后,采用Cornish-Fisher级数展开拟合状态变量概率分布,在改进的巴厘岛电-热互联综合能源系统算例中验证了所提方法的快速性、准确性和实用性。 展开更多

关键词 电-热互联综合能源系统 高斯混合模型 概率潮流 半不变量法 多点线性 相关性

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基于数据驱动型多项式混沌逼近的概率潮流计算

7

作者 雷傲宇 蒋友津 +3 位作者 刘承锡 梅勇 罗永建 甄鸿越 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期598-609,共12页

为了分析不确定性因素对电力系统的影响,兼具快速性和准确性的多项式混沌逼近法(polynomial chaos approximation,PCA)被广泛应用于概率潮流计算中。多项式混沌逼近法要求已知随机输入变量的概率密度函数(probability density function,... 为了分析不确定性因素对电力系统的影响,兼具快速性和准确性的多项式混沌逼近法(polynomial chaos approximation,PCA)被广泛应用于概率潮流计算中。多项式混沌逼近法要求已知随机输入变量的概率密度函数(probability density function,PDF),同时随机输入变量需要满足独立条件。针对已知随机输入变量为历史数据的情况,提出了一种数据驱动型多项式混沌逼近(data driven polynomial chaos approximation,DDPCA)的概率潮流方法。首先,DDPCA根据历史数据选择最优的正交多项式,进而确定考虑随机输入变量非线性相关性时的高斯样本,然后结合蒙特卡洛积分计算权重。紧接着,基于高斯样本进行少量的潮流计算,并根据潮流结果和权重求解逼近系数,进而求取随机输出变量的统计特征。将所提方法与点估计法进行了比较,在三个算例上的结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 数据驱动 多项式混沌逼近 高斯样本 概率潮流 蒙特卡洛积分 非线性相关性

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高斯噪声激励下分段线性双稳系统的稳态特性研究 被引量：3

8

作者 郭永峰 申雅君 +1 位作者 魏芳 谭建国 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期757-761,共5页

研究了关联乘性和加性高斯白噪声激励下分段线性双稳系统的稳态特性。通过随机等价变换方法得到了该系统稳态概率密度函数的表达式,讨论了噪声关联性和噪声强度对系统稳态概率密度函数的影响,并通过数值计算发现该系统出现了一些新的随... 研究了关联乘性和加性高斯白噪声激励下分段线性双稳系统的稳态特性。通过随机等价变换方法得到了该系统稳态概率密度函数的表达式,讨论了噪声关联性和噪声强度对系统稳态概率密度函数的影响,并通过数值计算发现该系统出现了一些新的随机现象。研究结果表明,乘性噪声强度、加性噪声强度、噪声互关联强度都能使稳态概率密度函数曲线峰的数目发生改变,这说明系统出现了相变现象,且两关联高斯白噪声对系统稳态概率密度具有相同的影响作用。 展开更多

关键词 分段线性系统 关联高斯噪声 稳态概率密度函数 噪声诱导相变

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一种基于牛顿法的高斯非线性滤波器 被引量：3

9

作者 李言武 张卫明 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期122-127,共6页

针对高斯型非线性滤波器在大初始估计误差和/或小量测误差条件下的估计性能恶化问题,提出一种新的高斯型非线性滤波器设计方法。从优化角度出发,将当前时刻状态视为未知参数,以高斯假设下状态-观测联合概率分布密度的对数作为代价函数,... 针对高斯型非线性滤波器在大初始估计误差和/或小量测误差条件下的估计性能恶化问题,提出一种新的高斯型非线性滤波器设计方法。从优化角度出发,将当前时刻状态视为未知参数,以高斯假设下状态-观测联合概率分布密度的对数作为代价函数,基于一阶线性化和牛顿下降方法推导了迭代观测更新方程,在此基础上设计了一种迭代型高斯非线性滤波器。通过典型仿真算例将所提算法与几种经典滤波器及近期提出的几种迭代型高斯滤波器进行了性能对比。结果表明,算法具有更好的收敛性和准确性,适于大初始误差条件下的非线性滤波问题。 展开更多

关键词 牛顿法 联合概率密度 非线性滤波 高斯假设

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源–荷互动环境下含高比例风电并网的自适应线性化概率潮流计算 被引量：20

10

作者 柳志航 卫志农 +4 位作者 高昇宇 成乐祥 谈康 孙国强 臧海祥 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期3926-3934,共9页

高比例风电大范围波动与柔性负荷随机响应加剧了电力系统不确定性,传统半不变量法计算概率潮流(probabilisticpowerflow,PPF)难以同时处理强随机性和相关性,导致分析结果具有较大误差。提出一种计及源-荷强随机性的自适应线性化半不变量... 高比例风电大范围波动与柔性负荷随机响应加剧了电力系统不确定性,传统半不变量法计算概率潮流(probabilisticpowerflow,PPF)难以同时处理强随机性和相关性,导致分析结果具有较大误差。提出一种计及源-荷强随机性的自适应线性化半不变量法PPF计算方法。考虑源-荷互动随机响应,采用高斯混合模型准确建立源-荷双侧不确定性模型。针对源-荷强随机波动特性,提出自适应线性化处理方式,采用迭代更新波动子区域的方式实现随机波动范围自适应多区域划分,并在划分区域内部线性化以减小潮流全局线性化误差。同时,计及风功率区域相关性,利用自适应线性化半不变量法的解析法获取区域整合重组后状态变量的各阶半不变量。最后,运用C型Gram-Charlier级数拟合状态变量概率分布。对改进IEEE30节点系统进行测试,验证了算法的准确性及有效性,并定量评估了源-荷双侧扰动对系统运行的影响。 展开更多

关键词 源-荷强随机性 高斯混合模型 区域相关性 概率潮流 自适应线性化 半不变量

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非线性随机振动的改进的非高斯闭合法

11

作者 刘任先 《洛阳工学院学报》 1992年第3期1-8,共8页

本文推导了由累积量表示的概率密度展式,这种展式不同于其它文章里的Edgeworth展式。借助于这一展式任何多维系统的概率密度展式都能很容易地写出。本文还推导了具有一般形式的累积量方程。

关键词 非线性振动 随机振动 非高斯闭合法 概率密度

全文增补中

基于state-space-split法的滞回非线性系统随机动力响应分析 被引量：1

12

作者 徐严钢 朱海涛 +1 位作者 柳国环 刘治国 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-7,共7页

采用SSS(state-space-split)法,建立了引入Bouc-Wen滞回模型的杜芬非线性系统在高斯白噪声激励下的概率密度函数(PDF)的近似求解方法,分析了其随机动力响应变化规律。首先,将Bouc-Wen滞回模型引入杜芬非线性系统,分别考虑非线性系统中... 采用SSS(state-space-split)法,建立了引入Bouc-Wen滞回模型的杜芬非线性系统在高斯白噪声激励下的概率密度函数(PDF)的近似求解方法,分析了其随机动力响应变化规律。首先,将Bouc-Wen滞回模型引入杜芬非线性系统,分别考虑非线性系统中的几何非线性和材料非线性对动力响应的影响。随后,对该模型进行了等效线性化(EQL)处理,基于等效线性化法结果,介绍了SSS法的简化方法和计算原理,并通过该方法求解了三维FPK方程的近似联合概率密度函数。最后,将该方法应用于三个案例和一个工程实例,通过求解其概率密度函数分布及动力可靠度验证了提出方法的适用性、可行性和优越性。 展开更多

关键词 state-space-split法 非线性系统 高斯白噪声 概率密度函数 随机振动

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考虑光伏非线性相关性的电力系统概率潮流计算 被引量：12

13

作者 李韵喻 梁有珍 +2 位作者 甄文喜 张光儒 马喜平 《电网与清洁能源》 2019年第6期69-75,共7页

针对目前概率潮流计算中未能全面考虑光伏电源输出功率相关性的不足,从电力系统中的随机特性出发,考虑系统中相邻地区间光伏出力非线性相关性,提出一种光伏并网系统的概率潮流计算方法.该方法采用加权高斯混合分布构建光伏出力的数学模... 针对目前概率潮流计算中未能全面考虑光伏电源输出功率相关性的不足,从电力系统中的随机特性出发,考虑系统中相邻地区间光伏出力非线性相关性,提出一种光伏并网系统的概率潮流计算方法.该方法采用加权高斯混合分布构建光伏出力的数学模型,在此基础上结合拉丁超立方采样算法来提高采样效率,降低潮流计算复杂度.在含有光伏接入的IEEE 14节点系统中进行仿真计算分析,验证所提研究方法相比于传统研究方法的准确性和有效性. 展开更多

关键词 光伏 概率潮流 加权高斯混合分布 非线性相关性

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收入随机干扰下非线性经济周期模型随机响应分析

14

作者 赵君 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期167-179,共13页

经济周期演化具有非常复杂的非线性和随机性特征,对其演化响应研究可以更好地掌握经济周期演化规律.本文首先建立了具有前两个时期收入差的一次方项与三次方项的非线性经济周期动力模型,用于模拟收入对投资的非线性影响,并采用两个互相... 经济周期演化具有非常复杂的非线性和随机性特征,对其演化响应研究可以更好地掌握经济周期演化规律.本文首先建立了具有前两个时期收入差的一次方项与三次方项的非线性经济周期动力模型,用于模拟收入对投资的非线性影响,并采用两个互相独立的高斯白噪声随机函数分别模拟不确定因素干扰与收入随机干扰.然后运用基于短时高斯转移概率密度和Gauss-Legendre积分的路径积分法,求解收入与收入变化率的概率密度函数.最后研究了收入随机干扰和补充储蓄率对非线性经济周期演化的影响.研究表明:随机干扰下的收入早期变化波动显著,后期趋于稳定.收入随机干扰增强显著加大了收入的随机性,使得收入更加难于预测与控制.此外,提高补充储蓄率会降低获得高收入的概率. 展开更多

关键词 随机非线性动力学 经济周期 概率密度 高斯白噪声 随机干扰

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非线性随机响应单侧尾部分布的代理模型算法

15

作者 尹炜浩 杨海婷 +2 位作者 黄滟雯 杨成 吕大刚 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期1485-1492,共8页

对于大型复杂结构的非线性随机响应,随机模拟法是较为实用的工程分析方法。然而对于需要大量样本的尾部概率估计,高昂的计算成本限制了该类方法的应用。为了降低计算成本,开发了基于主动学习的高斯过程代理模型算法,但其主动学习优化策... 对于大型复杂结构的非线性随机响应,随机模拟法是较为实用的工程分析方法。然而对于需要大量样本的尾部概率估计,高昂的计算成本限制了该类方法的应用。为了降低计算成本,开发了基于主动学习的高斯过程代理模型算法,但其主动学习优化策略仍需进一步完善,以满足工程中对单侧尾部概率分布估计精度的需求。为此提出了一种具有智能关注功能的搜索函数,构建了针对工程中事故风险极高的单侧尾部的算法。以地铁隧道环梁和衬砌间复杂粘结滑移行为为例,验证了该算法的有效性。相比原有算法,本文算法对单侧尾部概率的估计误差降低了30%。本文算法能更精确地估计复杂结构随机响应分布的单侧尾部概率,进而估计极端事故的发生概率,为风险测度和防灾管理决策提供量化分析依据。 展开更多

关键词 随机振动 非线性响应 高斯过程代理模型 主动学习 尾部概率

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铁道车辆轴箱振动非高斯特征与分布研究

16

作者 李丰润 吴兴文 +3 位作者 赵明花 池茂儒 张平 李牧皛 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期218-223,277,共7页

以对铁道车辆轴箱振动非高斯特征与分布为对象开展研究。基于列车线路轴箱实测加速度信号,提取由轨道冲击引起的轴箱振动特征非高斯信号。使用多个概率密度函数(Probability Density Function,PDF)模型对实测信号进行拟合,并与实测特征... 以对铁道车辆轴箱振动非高斯特征与分布为对象开展研究。基于列车线路轴箱实测加速度信号,提取由轨道冲击引起的轴箱振动特征非高斯信号。使用多个概率密度函数(Probability Density Function,PDF)模型对实测信号进行拟合,并与实测特征信号的经验分布进行对比,评估各模型对轴箱特征非高斯信号的拟合精度。基于W-H非线性变换模型,建立一种非高斯信号模拟方法。利用模拟信号分析非高斯特征对各模型拟合精度的影响。结果表明:列车在行驶过程中具有非高斯特征,当列车经过轨道焊接接头、道岔与波磨路段时,由于轮轨冲击,非高斯特征明显增大,车轮多边形对信号非高斯特征几乎没有影响;基于W-H模型的非线性变换法,可以在保证模拟信号功率谱与指定功率谱基本一致的情况下,进行不同非高斯特征的信号模拟;高斯混合模型能够对铁道车辆非高斯信号较为准确地拟合;随着模拟非高斯信号峭度与偏度的增大,各模型与经验分布的相对误差也会增大,其中高斯混合模型拟合精度相对较高。 展开更多

关键词 振动与波 非高斯随机振动 高斯混合模型 概率密度函数 轨道特征 非线性变换

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一种基于高斯隐变量模型的分类算法 被引量：6

17

作者 王秀美 高新波 李洁 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2661-2667,共7页

高斯过程隐变量模型是近年来新兴的无监督降维方法,它可以找到高维数据的低维流形结构.但是由于高斯过程隐变量模型是无监督的概率降维方法,所以当数据集中的样本有类别标记信息时,高斯过程隐变量模型不能利用这些监督信息,实现分类的任... 高斯过程隐变量模型是近年来新兴的无监督降维方法,它可以找到高维数据的低维流形结构.但是由于高斯过程隐变量模型是无监督的概率降维方法,所以当数据集中的样本有类别标记信息时,高斯过程隐变量模型不能利用这些监督信息,实现分类的任务.为了使高斯过程隐变量模型可以处理分类任务,文中提出了一种监督的高斯过程隐变量模型分类模型.通过最大化后验似然的方法确定观测数据在隐空间的坐标,同时可以完成分类任务.实验结果证明了该模型可以有效地用于分类. 展开更多

关键词 高斯过程 监督学习 降维 线性判别分析

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非线性克里格法在矿体储量估算中的应用 被引量：9

18

作者 刘修国 尤超 张唯 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期2068-2072,共5页

在对指示克里格和多元高斯克里格估值方法进行研究的基础上,将这2种克里格估值方法用于矿产资源储量估算。首先,利用指示概率模型进行矿化带边界的确定;然后,针对已圈定的矿体,利用多元高斯克里格对矿体内的块体进行品位估值;再分别用... 在对指示克里格和多元高斯克里格估值方法进行研究的基础上,将这2种克里格估值方法用于矿产资源储量估算。首先,利用指示概率模型进行矿化带边界的确定;然后,针对已圈定的矿体,利用多元高斯克里格对矿体内的块体进行品位估值;再分别用有矿化带边界情况下的普通克里格方法和无矿化带边界情况下的多元高斯克里格方法对同一矿体进行估值计算。研究结果表明:有矿化带边界的多元高斯克里格估值方法可以克服无矿化带边界普通克里格估值方法的非平稳性和有矿化带边界普通克里格估值方法的平滑效应对估值结果的影响。 展开更多

关键词 非线性克里格 指示概率模型 多元高斯克里格

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基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）

19

作者 吴金浪 钟凤鸣 +2 位作者 吴强 王亚琼 张笑坛 《电子显微学报》 CAS CSCD 2017年第2期131-141,共11页

本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器... 本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行特征提取,再建立bag-of-words全局特征向量,最后使用支持向量机来进行分类,在进行致密沉积物的分类操作中难度比较大。本文选择了实用LBP特征提取器来提取高反差度的纹理特征,使用梯度直方图特征提取器来提取轮廓特征,同时使用Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取图像中的常规纹理特征,形成超高维度的特征向量使其包含显微镜图像中的全面特征。由于电子显微镜图像不具备色彩信息,纹理信息变得最为重要,又由于在显微镜图像中,尺度基本可知,LBP以及HOG能非常有效地提取高反差轮廓特征以及质地特征。配合两大纹理滤波器组合将可以确保特征向量在强调高反差特征的同时,不会忽略常规纹理信息。在特征提取出来后使用局部Fisher判别分析来降低特征向量的维度,并选择最具有可区分性和有效的特征。LFDA能够进行无指导的降维,并保留最具可分辨性的特征,对于本文提出的算法至关重要。由于在之前产生的特征向量对所有的特征并不进行强弱区分,经过LFDA后,不重要或者具有广泛普遍性的特征将会被舍弃,而最能够代表致密沉积物的特征将得以保留。这保证了之后的分类器训练能够在不牺牲训练速度的前提下,有效地形成分类区间。最后,算法使用了probabilistic boosting tree来对训练样本进行训练,PBT是按照等级划分的决策树,每一个节点是一个强决策器,它具有不易过度训练、高效准确的特征,通过输入LFDA处理后的训练样本特征向量,来学习得到致密沉积物的分类器。为验证本文提出的方法的可行性,一个包含50张电子显微镜图像的数据库被用于实验中。在这50张电子显微镜图像中,每一张都包含不同数量的沉积物区域。沉积物区域的总数约为500处。这些区域被精确标记。如果算法输出的沉积物标记与人工标记区域的重合率达到50%以上,认为该区域被准确识别,否则认为未能识别。在实验中,10张电子显微镜图像被用于神经网络的训练,而其余40张被用于测试。训练样本为100×100分辨率的图像块,只要图像块中包含沉积物区域,则视为正样本,否则视为负样本。为了增加样本个数,所有正样本被进行了旋转、平移、以及放大和缩小等变换。在训练中,一共500个正样本及约15 000个负样本被输入到PBT。实验结果显示,本文提出的方法能够有效地在真实电子显微镜图像中识别致密沉积物,识别效率接近50%。该结果证明利用LBP特征以及Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取显微镜图像特征能够全面概括图像中个体的显著性特征,比起单纯使用SIFT以及SURF具有更高的通用性、鲁棒性以及有效性。对于从显微镜图像中提取出来的高维度特征向量,使用局部Fisher判别分析法能够非常有效地实施降维操作,从而保留了显著性的具有区分功能的特征以便更有效的训练分类器。而probabilistic boosting tree对于只具有少量训练样本的训练任务能够相当有效地收敛且避免过度拟合的情况发生。本文提出的处理流程适用于大多数基于显微镜图像下的目标识别、分类以及再识别任务,且具有速度快、高鲁棒性以及易于扩展等特点,具有较高的实用性。 展开更多

关键词 检测 显微镜图像 梯度直方图 局部二值模式 概率推进树 局部费舍尔线性判别分析

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基于概率神经网络优化DWT-2DLDA的高噪声人脸识别

20

作者 易欣 郭武士 朱海 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期57-60,63,共5页

针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分... 针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分类。在ORL和FEI量大通用人脸数据库及自己搜集的数据库上的实验结果表明,在添加噪声的情况下,识别率也可高达98.9%,相比几种较新的识别方法,本文方法取得更好的识别性能。 展开更多

关键词 概率神经网络 高噪声 人脸识别 二维线性判别分析 离散小波变换

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