一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法 被引量：24

1

作者 曾岳 冯大政 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期769-774,共6页

该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分... 该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分别对人脸3个子部分分别提取特征,然后根据最近邻理论和权值进行分类。经过在ORL人脸库和YALE人脸库的实验研究表明:与2DPCA相比,提高了人脸空间的识别率,压缩了人脸空间的系数,减少了识别时间;在识别的准确率方面,更优于传统的Fisherfaces,IC,Kernel Eigenfaces的算法。 展开更多

关键词 人脸识别 人脸表示 主成分分析法(PCA) 2维主成分分析法(2dpca)

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一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法 被引量：8

2

作者 齐永锋 火元莲 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期910-916,共7页

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而... 为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99%以上. 展开更多

关键词 二维局部保持投影(2DLPP) 二维主成分分析(2dpca) 特征提取 人脸识别

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基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法 被引量：4

3

作者 王玉德 赵焕利 薛乃玉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期3118-3122,共5页

从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分... 从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。 展开更多

关键词 特征提取与识别 分块小波变换 二维主成分分析(2dpca) 支持向量机

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采用分段行-列核2DPCA的高光谱图像降维 被引量：4

4

作者 向英杰 杨桄 +1 位作者 张俭峰 王琪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第12期1107-1113,共7页

二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降... 二维主成分方法计算时间少,降维效果好,被成功应用到高光谱图像降维中。基于二维主成分方法,为挖掘高光谱图像的非线性信息,实现了分段行-列核2DPCA方法的降维,并对比分析了行-列2DPCA方法、分段行-列2DPCA方法和行-列核2DPCA方法的降维效果。利用相关性将高光谱图像划分为5个子空间,通过转换数据结构来实现行和列的核2DPCA变换,最后将行和列结果进行融合得到降维结果。降维结果表明,在较高信息保持率情况下,分段行-列核2DPCA方法具有最高的图像清晰度和边缘强度。不同地物像元像素折线图表明,分段行-列核2DPCA方法能更好地区分不同地物,可以很好地应用于地物分类和目标识别。 展开更多

关键词 核二维主成分分析 分段行-列2dpca 高光谱图像 数据模型转换 降维

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融合相位一致性与二维主成分分析的视觉显著性预测 被引量：3

5

作者 徐威 唐振民 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2089-2096,共8页

为了更加有效地预测图像中吸引视觉注意的关键区域,该文提出一种融合相位一致性与2维主成分分析(2DPCA)的显著性方法。该方法不同于传统的利用相位谱的方式,而是提出采用相位一致性(PC)获取图像中重要的特征点和边缘信息,经快速漂移超... 为了更加有效地预测图像中吸引视觉注意的关键区域,该文提出一种融合相位一致性与2维主成分分析(2DPCA)的显著性方法。该方法不同于传统的利用相位谱的方式,而是提出采用相位一致性(PC)获取图像中重要的特征点和边缘信息,经快速漂移超像素优化后,融合局部和全局颜色对比度,生成低层特征显著图。接着提出利用2DPCA提取图像块的主成分后,计算主成分空间中图像块的局部和全局可区分性,得到模式显著图。最后,通过空间离散度度量分配合适的权重,使两者融合,提取显著性区域。在两种人眼跟踪数据库上与5种经典算法的实验对比结果表明,该算法能更加准确地预测人眼视觉关注点。 展开更多

关键词 图像处理 视觉显著性 人眼关注点预测 相位一致性 2维主成分分析

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双灵活度量自适应加权2DPCA在水下光学图像识别中的应用

6

作者 毕鹏飞 胡志远 +1 位作者 陈璇 杜雪 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4188-4197,共10页

受观测条件和采集场景等因素影响,水下光学图像通常呈现出高维小样本特性且易伴随着噪声信息干扰,导致许多降维方法对其识别过程中的鲁棒表现力不足。为解决上述问题,该文提出一种新颖的双灵活度量自适应加权2维主成分分析方法(DFMAW-2D... 受观测条件和采集场景等因素影响,水下光学图像通常呈现出高维小样本特性且易伴随着噪声信息干扰,导致许多降维方法对其识别过程中的鲁棒表现力不足。为解决上述问题,该文提出一种新颖的双灵活度量自适应加权2维主成分分析方法(DFMAW-2DPCA)应用于水下图像识别。该方法不仅在建立重构误差和方差之间双层关系中同时使用了灵活的鲁棒距离度量机制,而且能够根据每个样本实际状态自适应学习到与之相匹配的权重,有效增强了模型在水下噪声干扰环境下的鲁棒性并实现识别精度的提升。与此同时,该文设计了一个快速非贪婪算法用于最优解的获取,其具有良好的收敛性。通过3个水下图像数据库中进行大量实验的结果表明,DFMAW-2DPCA在同类方法中具有更为杰出的整体性能。 展开更多

关键词 模式识别 鲁棒距离度量 自适应加权 水下光学图像 2维主成分分析

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MEEMD特征掌纹的2DPCA识别方法

7

作者 颜廷秦 刘淑芬 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第10期146-149,共4页

为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量重构掌纹图像,形成掌纹识别图像集.然后利用2DPCA技术进行识别.MEEMD重构掌纹能够突出掌纹细节特征,提高... 为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量重构掌纹图像,形成掌纹识别图像集.然后利用2DPCA技术进行识别.MEEMD重构掌纹能够突出掌纹细节特征,提高识别率.采用香港理工大学掌纹数据库进行实验,将此方法与不包含MEEMD的2DPCA方法进行比较,实验结果说明此方法有较高的识别率和较快的识别速度. 展开更多

关键词 多维集合经验模态分解(MEEMD) 二维主成分分析(2dpca) 掌纹 本征模式函数(IMF)

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基于WBS2的一种多维数据多变点检验方法及其应用 被引量：1

8

作者 毛佳慧 施三支 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2021年第2期136-142,共7页

提出了一种新的多维数据变点检验方法,它适用于具有高度相关性的多维数据并具有快速检测的能力。该方法先通过结合主成分分析和线性投影,将多维数据有效地降成一维数据。利用阶梯状模拟数据进行对比实验,实验结果表明具有轨道交通行人... 提出了一种新的多维数据变点检验方法,它适用于具有高度相关性的多维数据并具有快速检测的能力。该方法先通过结合主成分分析和线性投影,将多维数据有效地降成一维数据。利用阶梯状模拟数据进行对比实验,实验结果表明具有轨道交通行人流数据分布特征的数据适用于WBS2.SDLL方法,由于SDLL仅使用阈值作为次要模型选择标准且不基于惩罚项,使其不需要事先得知数据的最大变点数量。WBS2.90和WBS2.95分别对应检验的置信水平为90%和95%的情况。因此利用WBS2.SDLL方法对降维后的上海地铁一号线上25个站点进出闸机口的行人数据进行变点检验,从而找出地铁上行人数据的突变规律及人流的高峰时间段。同时,一号线上单个站点闸机进出口行人流的变点检验结果也验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 多维数据 变点 主成分分析 WBS2.SDLL 行人流

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基于Gabor小波和改进2DPCA的人脸识别方法

9

作者 李其旭 王嘉梅 赵飞 《中国新通信》 2013年第18期101-102,共2页

在人脸识别中,一般传统方法先用Gabor小波变换提取人脸特征后直接进行主成分分析(PCA)会遇到计算量过大,识别率不高等问题。为了克服这些影响,本文提出先对人脸进行2DGabor小波变换提取人脸特征,再用改进的2DPCA(二维主成分分析)进行降... 在人脸识别中,一般传统方法先用Gabor小波变换提取人脸特征后直接进行主成分分析(PCA)会遇到计算量过大,识别率不高等问题。为了克服这些影响,本文提出先对人脸进行2DGabor小波变换提取人脸特征,再用改进的2DPCA(二维主成分分析)进行降维处理,最后用最近邻法进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验,该方法明显优于传统的2DGabor+PCA等算法。 展开更多

关键词 2D-Gabor 人脸识别 二维主成分分析 特征向量

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基于2DPCA-2DLDA的人脸识别算法

10

作者 华显明 陈勇 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2012年第5期143-145,共3页

提出一种2DPCA-2DLDA方法来对人脸进行识别。该方法同时运用基于行的2DPCA和基于列的2DLDA方法直接在2维图像上进行投影,避免了对大矩阵的计算,同时也充分提取了图像的有效信息,在ORL人脸库上的实验结果表明该方法较优于其他方法。

关键词 人脸识别 矩阵 2维主成分分析 2维线性判别分析

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基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法 被引量：7

11

作者 曹明明 干宗良 +2 位作者 崔子冠 李然 朱秀昌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期777-783,共7页

在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特... 在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用,该文提出一种基于2维主成分分析(2DPCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块,利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元,并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后,利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征,并建立高、低分辨率样本库。最后,在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法,所提算法可有效提高权重的稳定性,减少过拟合效应,其重建人脸图像具有较好的主客观质量。 展开更多

关键词 图像处理 人脸超分辨率重建 邻域嵌入 局部视觉基元 2维主成分分析

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基于分块2DPCA与2DLDA的单训练样本人脸识别 被引量：3

12

作者 覃磊 李德华 周康 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第11期105-110,共6页

二维线性判别分析(2DLDA)在人脸识别已经获得巨大成功,然而用于单训练样本人脸识别问题方法失效,因为每类需要多个样本计算类内散度.对此提出了一种新的基于图像矩阵的分块二维主成分分析+二维线性判别分析(Block 2DPCA+2DLDA)的单训练... 二维线性判别分析(2DLDA)在人脸识别已经获得巨大成功,然而用于单训练样本人脸识别问题方法失效,因为每类需要多个样本计算类内散度.对此提出了一种新的基于图像矩阵的分块二维主成分分析+二维线性判别分析(Block 2DPCA+2DLDA)的单训练样本人脸识别算法.首先将图像进行分块,并按其位置将子图像分成多个样本集,在每个样本集上应用2DPCA算法,进行第一次识别.其次将第一次识别出的已知类别的测试样本并入原单训练样本集中,原单训练样本集成为多训练样本集.最后在新的训练样本集和测试集上应用2DLDA算法作为第二次识别,识别第一次未能识别出的图像.Block 2DPCA+2DLDA算法在ORL人脸数据库上被检测,实验结果表明Block 2DPCA+2DLDA识别结果优于PCA、2DPCA等算法. 展开更多

关键词 单训练样本 人脸识别 二维主成分分析(2dpca) 二维线性判别分析(2DLDA)

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基于Fisher判别法的P2P网络借贷平台信誉等级评价模型 被引量：13

13

作者 冯旭日 张晶晶 《金融理论与实践》 北大核心 2014年第11期51-56,共6页

P2P网络借贷是一种新兴的互联网金融,平台的信誉是影响投资者选择平台的主要影响因素之一。选取成交积分、人气积分、营收积分、分散积分、杠杆积分、透明度、品牌、流动性、收益积分9个影响因素作为判别平台等级预测的评价指标,同时对... P2P网络借贷是一种新兴的互联网金融,平台的信誉是影响投资者选择平台的主要影响因素之一。选取成交积分、人气积分、营收积分、分散积分、杠杆积分、透明度、品牌、流动性、收益积分9个影响因素作为判别平台等级预测的评价指标,同时对这9个评价指标做主成分分析,提取出3个主要成分,用Fisher判别法进行训练预测,建立了基于主成分分析的网络借贷平台信誉等级预测的Fisher判别模型。通过对"网贷之家"公布的37组平台数据作为训练样本数据集进行模型的训练,12组数据作为该预测模型的测试数据,进行网络借贷平台信誉等级的预测,同时通过其他预测模型预测结果的对比,验证了Fisher判别法在网络借贷平台信誉等级的预测中具有较低的误判率,其误判率仅为1/12。 展开更多

关键词 P2P网络借贷 平台信誉 主成分分析 Fisher判别法

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基于2DPCA+PCA与SVM的人脸识别 被引量：19

14

作者 杨梅芳 石义龙 《信息技术》 2018年第2期32-36,共5页

为了提高传统PCA与SVM相结合的人脸识别算法的性能,文中提出了一种基于双向压缩的2DPCA+PCA与遗传算法SVM相结合的人脸识别算法。该算法采用双向压缩的2DPCA与PCA相结合的算法来进行人脸特征提取,有效地减少了特征数量和PCA模型的计算时... 为了提高传统PCA与SVM相结合的人脸识别算法的性能,文中提出了一种基于双向压缩的2DPCA+PCA与遗传算法SVM相结合的人脸识别算法。该算法采用双向压缩的2DPCA与PCA相结合的算法来进行人脸特征提取,有效地减少了特征数量和PCA模型的计算时间;在与SVM相结合时,其训练时间和识别时间都有所降低,且提高了识别率;同时为了进一步提高SVM的性能,文中采用遗传算法来进行SVM参数寻优,并使用交叉测试识别率来作为适应度函数。在ORL人脸库上的实验表明,该算法的性能明显高于传统PCA与SVM相结合的人脸识别算法。 展开更多

关键词 人脸识别 主成分分析 支持向量机 遗传算法 2dpca

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基于2DPCA的矩阵时间序列统计监控及推断

15

作者 高钰乔 夏志明 王丹 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期41-54,共14页

在多元统计过程控制的研究中,越来越多的学者开始关注到矩阵数据的在线监控问题。矩阵数据通常可被拉直为向量数据再进行监控,但拉直操作破坏了矩阵数据的原有结构信息。而2DPCA方法直接对矩阵数据进行特征提取,可保留矩阵的结构特征。... 在多元统计过程控制的研究中,越来越多的学者开始关注到矩阵数据的在线监控问题。矩阵数据通常可被拉直为向量数据再进行监控,但拉直操作破坏了矩阵数据的原有结构信息。而2DPCA方法直接对矩阵数据进行特征提取,可保留矩阵的结构特征。因此,利用2DPCA方法研究矩阵值时间序列的统计监控及推断是有意义的。首先基于2DPCA方法对矩阵数据进行正交投影获取特征,通过融合这些特征构造监控统计量;其次证明了该监控统计量的极限分布为卡方分布,并利用该分布进行统计推断。模拟实验表明:该方法理论正确;当样本容量较大时,该方法相对于同类方法表现更优。 展开更多

关键词 变点 主成分分析 2dpca 矩阵正态分布 卡方分布

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一种基于Gabor小波及互协方差降维运算的人脸识别方法 被引量：9

16

作者 李雅倩 张少伟 +2 位作者 李海滨 张文明 张强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期2023-2027,共5页

针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理... 针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理的特征图像进行降维及特征提取;最后使用最近邻分类器进行分类。在ORL数据库和AR数据库上的实验表明,该方法的降维和识别性能优于传统2DPCA及其改进算法,能兼顾维度简约性和准确性,有效地提高了识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 GABOR小波 2维主成分分析 互协方差矩阵

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三种提取方法对红花椒挥发性成分的影响 被引量：11

17

作者 王雪迪 许朵霞 +2 位作者 王蓓 王少甲 曹雁平 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2021年第2期241-249,共9页

为探究不同提取方法以及不同提取参数对花椒提取物挥发性物质组成的影响,以红花椒为原料,通过油浸法浸提、水蒸气蒸馏及超临界CO2萃取获得花椒提取物,采用固相微萃取与气相色谱质谱联用法测定花椒提取物中挥发性物质种类及含量,并通过... 为探究不同提取方法以及不同提取参数对花椒提取物挥发性物质组成的影响,以红花椒为原料,通过油浸法浸提、水蒸气蒸馏及超临界CO2萃取获得花椒提取物,采用固相微萃取与气相色谱质谱联用法测定花椒提取物中挥发性物质种类及含量,并通过主成分分析法及相对气味活度值评价提取物品质。对三种提取方法鉴定出的挥发性物质总数进行统计,发现油浸法、水蒸气蒸馏法和超临界CO2萃取法提取物中分别鉴定出挥发性物质65种、100种和82种。超临界CO2萃取法得到花椒提取物中挥发性物质含量最高为13909.90μg/mL、水蒸气蒸馏法次之为1152.61μg/mL、油浸法最低为249.38μg/mL,对香气物质进行主成分分析发现各组得分与香气物质总含量在各单因素条件下的变化趋势相同。其中油浸法在料液比1∶5、浸提时间5 h、浸提温度140℃时,水蒸气蒸馏法在料液比1∶10、浸提时间2 h时,超临界CO2萃取法在乙醇添加量7%、乙醇添加比例85%时挥发性物质总含量及香气物质综合得分最高。相对气味活度值结果表明三种提取方法样品关键香气物质不同,油浸法样品中月桂烯对香气贡献最大,水蒸汽蒸馏法样品中芳樟醇与桉树醇对香气贡献最大,超临界CO2萃取法样品中芳樟醇对香气贡献最大。综上所述,提取方法的差异会导致挥发性物质,特别是关键香气物质种类与含量的显著变化,超临界CO2萃取法提取物中挥发性物质与香气物质含量高于其他两种提取方法。 展开更多

关键词 红花椒 油浸法 水蒸气蒸馏法 超临界CO2萃取法 气质联用(GC-MS) 主成分分析(PCA) 相对气味活度值(ROAV)

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基于Sentinel-2卫星数据的南陵—宣城矿集区矿化蚀变信息提取

18

作者 殷梦杰 赵萍 +2 位作者 朱翠翠 申鹏举 赵月娇 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第9期1254-1262,共9页

文章以长江中下游成矿带的南陵—宣城矿集区为研究区,分析Sentinel-2卫星数据波段和研究区主要蚀变矿物光谱特征对应关系,在对植被、水体、建筑物等干扰信息去除的基础上,使用主成分分析(principal component analysis,PCA)法和波段比... 文章以长江中下游成矿带的南陵—宣城矿集区为研究区,分析Sentinel-2卫星数据波段和研究区主要蚀变矿物光谱特征对应关系,在对植被、水体、建筑物等干扰信息去除的基础上,使用主成分分析(principal component analysis,PCA)法和波段比值法进行铁染异常、Al—OH异常、Mg—OH异常及碳酸盐异常信息提取,并通过与研究区已知矿点的叠加分析,与Landsat 8卫星遥感数据提取结果对比。结果表明:在植被覆盖度较高区域,Sentinel-2卫星数据具有更高的空间分辨率,受混合像元影响更小,对于高密度植被信息提取具有较大优势,在干扰信息去除的过程中保留的有效信息更多;从Sentinel-2、Landsat 8卫星数据提取的蚀变异常信息与已知矿点的相关比率分别为69.14%、47.43%,Sentinel-2卫星数据蚀变提取精度优于Landsat 8卫星数据。研究结果可为植被覆盖度较高区域矿产资源遥感调查提供参考,为南陵—宣城矿集区找矿预测提供依据。 展开更多

关键词 Sentinel-2卫星数据 Landsat 8卫星数据 蚀变信息 主成分分析(PCA)法 长江中下游成矿带

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一种用于人脸识别的非迭代GLRAM算法 被引量：5

19

作者 赵扬扬 周水生 武亚静 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期144-150,共7页

利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法.ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别方面都... 利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法.ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别方面都取得了和矩阵广义低秩逼近的迭代算法相近的效果,同时节省了大量的训练时间,而较二维主成分分析,新算法以较大的压缩率取得了更好的图像重建效果和识别率. 展开更多

关键词 人脸识别 数据降维 矩阵的广义低秩逼近 二维主成分分析(2dpca)

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基于图像协方差无关的增量特征提取方法研究 被引量：5

20

作者 王肖锋 孙明月 葛为民 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2768-2776,共9页

针对2维主成分分析(2DPCA)算法无法实现在线特征提取及无法体现完整数据结构信息等问题,该文提出一种基于图像协方差无关的增量式2DPCA(I2DPCA)算法。该算法无需对图像协方差矩阵进行特征值分解奇异值分解,复杂度将大为降低,提高了特征... 针对2维主成分分析(2DPCA)算法无法实现在线特征提取及无法体现完整数据结构信息等问题,该文提出一种基于图像协方差无关的增量式2DPCA(I2DPCA)算法。该算法无需对图像协方差矩阵进行特征值分解奇异值分解,复杂度将大为降低,提高了特征提取速度。针对I2DPCA仅提取了横向特征的问题,又提出一种增量式行列顺序2DPCA(IRC2DPCA)算法,该算法对I2DPCA的特征矩阵再次进行纵向特征提取,保留了图像的横向与纵向结构信息,实现了行列两个方向上的特征提取与数据降维。最后,以自建的物块数据集、通用的ORL和Yale人脸数据集分别进行对比实验,结果表明,该文算法在收敛率、分类率及复杂度等性能方面均得到了显著提高,其收敛率达到99%以上,分类率可达97.6%,平均处理速度为29帧/s,能够满足增量特征提取的实时处理需求。 展开更多

关键词 模式识别 协方差无关 特征提取 增量学习 2维主成分分析

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