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基于模式识别的光纤通信网络异常信号检测研究
1
作者 宋志远 赵建 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期192-197,共6页
为精准检测光纤通信网络中异常信号,为网络故障诊断及信号修复提供依据,保障光纤通信网络的平稳运行,提出基于模式识别的光纤通信网络异常信号检测方法。分析光纤通信网络信号异常模式,构建包含不同异常模式的信号样本数据集;利用经验... 为精准检测光纤通信网络中异常信号,为网络故障诊断及信号修复提供依据,保障光纤通信网络的平稳运行,提出基于模式识别的光纤通信网络异常信号检测方法。分析光纤通信网络信号异常模式,构建包含不同异常模式的信号样本数据集;利用经验模态分解方法去除光纤通信网络信号中的噪声,从去噪信号中提取瞬时频率、裕度、偏斜度以及峭度4个特征向量,用于光纤通信网络信号的特征表示;建立基于最小二乘支持向量机的异常信号检测模型,利用构建的样本数据集对其实施训练,将提取的光纤通信网络信号特征信息输入至训练好的检测模型中,模型输出结果就是光纤通信网络异常信号检测结果,即光纤通信网络信号异常模式。实验表明,该方法可以精准检测出光纤通信网络信号异常模式,在低信噪比条件下检测灵敏度可达91%以上。 展开更多
关键词 模式识别 光纤通信 网络信号 异常检测 特征向量提取 最小二乘支持向量机
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一种基于支持向量机的手写汉字识别方法 被引量：42
2
作者 高学 金连文 +1 位作者 尹俊勋 黄建成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期651-654,共4页
本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量... 本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量机的基本原理 ,然后 ,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题 ,文章进行了分析和阐述 ,并在此基础上 ,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略 .最后 ,针对GB2 312 80的 10 34个汉字类别的 12 0套手写样本 ,进行了实验仿真 .实验结果表明 ,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高 ,其中多项式核函数的支持向量分类器 ,识别率平均提高 3 38% 。 展开更多
关键词 支持向量机 手写汉字识别 特征提取
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基于RBF网络的光学字符提取与识别新方法 被引量：9
3
作者 刘莉 叶玉堂 +4 位作者 谢煜 宋昀岑 蒲亮 张静 陈镇龙 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期145-150,共6页
提出了一种新的基于统计与模糊隶属度的光学字符特征提取方法,可以快速准确地识别受噪声污染的光学字符。相比传统算法,本文方法的特征空间区分度更高,最小类间距离扩大33.2%以上。应用在径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网... 提出了一种新的基于统计与模糊隶属度的光学字符特征提取方法,可以快速准确地识别受噪声污染的光学字符。相比传统算法,本文方法的特征空间区分度更高,最小类间距离扩大33.2%以上。应用在径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络中,在字体字号变化且有背景噪声污染的影响下,识别率高达99%以上,且相比直方图投影法提速75%。理论分析与实验结果表明,与传统方法相比,该算法抗噪能力更强、模式区分度更高、时空复杂度更低,更简约、更全面地覆盖了字符的特征,应用范围广。已应用于实际系统,取得很好的实验结果。 展开更多
关键词 特征提取 隶属度 RBF 神经网络 光学字符识别
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基于Grouplet-RVM的金属断口图像识别方法研究 被引量：9
4
作者 李志农 孙熠 +2 位作者 闫敬文 龙盛蓉 杨艳春 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1347-1353,共7页
Grouplet变换是一种基于图像几何流最佳稀疏表示的正交变换,可以最大限度地利用图像的几何特征。关联向量机具有很好的泛化能力,能对类别的归属给出一种概率度量。结合Grouplet变换和关联向量机的各自优点,提出了一种基于Grouplet-RVM... Grouplet变换是一种基于图像几何流最佳稀疏表示的正交变换,可以最大限度地利用图像的几何特征。关联向量机具有很好的泛化能力,能对类别的归属给出一种概率度量。结合Grouplet变换和关联向量机的各自优点,提出了一种基于Grouplet-RVM识别方法,提出的方法以Grouplet平均能量、Grouplet调和熵和Grouplet峭度为特征量,RVM为识别器,并成功地应用到金属断口图像识别中。实验结果表明,提出的方法是有效的,Grouplet峭度比Grouplet平均能量、Grouplet调和熵对断口图像的纹理变化更敏感,特别适于金属断口的特征提取。与小波-RVM识别方法相比较,提出的方法克服了小波-RVM识别方法只能获取图像有限的方向信息,取得了更高的识别率。和GroupletSVM识别方法相比较,Grouplet-RVM识别方法和Grouplet-SVM识别方法有同样好的识别率,然而,Grouplet-RVM的识别速度明显优于Grouplet-SVM识别方法,特别是随着训练样本的增加,这种优势越明显。 展开更多
关键词 Grouplet变换 关联向量机 特征提取 模式识别 金属断口
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改进的统计不相关最优鉴别矢量集 被引量：8
5
作者 吴小俊 杨静宇 +2 位作者 王士同 Josef Kittler 陆介平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期47-50,共4页
该文对统计不相关最优鉴别矢量集算法进行研究,在分析统计不相关最优鉴别矢量集算法的基础上提出了一种改进的方法。该方法在类内散布矩阵的特征空间中求解统计不相关最优鉴别矢量集。为了加快特征抽取速度,利用基于图像鉴别分析的维数... 该文对统计不相关最优鉴别矢量集算法进行研究,在分析统计不相关最优鉴别矢量集算法的基础上提出了一种改进的方法。该方法在类内散布矩阵的特征空间中求解统计不相关最优鉴别矢量集。为了加快特征抽取速度,利用基于图像鉴别分析的维数压缩方法,对图像数据进行了压缩。在ORL和Yale人脸数据库的数值实验,验证本文所提出的方法的有效性。 展开更多
关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 最佳鉴别矢量集 人脸识别
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基于图像处理的光纤预警系统模式识别 被引量：22
6
作者 孙茜 封皓 曾周末 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期334-341,共8页
针对相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)光纤预警系统对一维信号进行模式识别产生的误报和较低的识别效率,提出基于形态学方法提取时空二维信号特征,并利用相关向量机(RVM)分类器对事件进行分类识别的方法。首先,将Φ-OTDR采集到的时空二维... 针对相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)光纤预警系统对一维信号进行模式识别产生的误报和较低的识别效率,提出基于形态学方法提取时空二维信号特征,并利用相关向量机(RVM)分类器对事件进行分类识别的方法。首先,将Φ-OTDR采集到的时空二维信号当作图像,根据信号在图像上的特征采用图像处理的方法对不同入侵事件信号进行阈值分割。然后,基于本文提出的特征提取方法,利用不同事件区域在幅值、面积、形状以及区域间隔上的差别提取不同信号特征。最后,利用相关向量机分类器对不同事件信号进行识别并采用"一对一"的多分类策略。对3种管道安全事件进行了实验。实验结果表明,本文提出方法的识别精度能够达到97.8%,而算法时间不到1s。与传统模式识别方法相比,提出的算法大幅度地改善了系统性能,且简便易行,能够满足Φ-OTDR光纤预警系统在线实时监测的要求。 展开更多
关键词 光纤光学 光学时域反射计(OTDR) 光纤预警系统 模式识别 形态学 特征提取
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可见光图像中飞机目标的特征选择及提取 被引量：10
7
作者 王树国 黄勇杰 张生 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1056-1059,共4页
针对目前大部分飞机目标识别算法都依赖建立的样本库,导致对样本库外的飞机不能很好识别的问题,分析了可见光图像中飞机目标在模式识别中的特征选择及提取方法.比较几种不同特征选择及提取方法,依据人工判读识别飞机目标的思维方法以及... 针对目前大部分飞机目标识别算法都依赖建立的样本库,导致对样本库外的飞机不能很好识别的问题,分析了可见光图像中飞机目标在模式识别中的特征选择及提取方法.比较几种不同特征选择及提取方法,依据人工判读识别飞机目标的思维方法以及可见光图像的特点,提出了可见光图像中飞机目标的5个典型识别特征的提取方法,最后利用模糊模式识别方法完成对飞机目标的识别.实验结果表明:该算法能够对可见光图像中的飞机目标进行较好识别,准确率较高,平均识别率达到了90%以上. 展开更多
关键词 可见光图像 特征提取 飞机识别 模式识别
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基于SVM增量学习算法的煤矿高压断路器故障模式识别方法 被引量：11
8
作者 耿蒲龙 宋建成 +3 位作者 赵钰 高云广 郑丽君 呼守信 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2198-2204,共7页
高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号... 高压断路器故障模式的准确识别是矿井电网智能化发展过程中的重要支撑环节。针对高压断路器故障数据不易获取且故障样本较少的问题,提出了一种支持向量机与增量学习算法相结合的故障识别方法,确定了以断路器控制回路电流信号、电压信号以及分合闸振动信号为状态监测量,模拟了弹簧松动、铁芯卡涩、供电异常与线圈老化4种常见故障,提取了故障特征量并建立了故障数据样本与增量学习数据样本,采用支持向量机增量学习算法训练得到了故障识别模型,并利用新增数据样本对其进行了验证。结果表明:支持向量机增量学习算法可准确识别上述4种常见故障,并可以通过对新增样本的不断学习进一步提高识别精度。 展开更多
关键词 高压断路器 特征提取 故障模式识别 支持向量机 增量学习算法
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粗糙集理论在字符识别中的应用 被引量：4
9
作者 彭健 汪同庆 +3 位作者 居琰 叶俊勇 杨波 任莉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第11期193-194,277,共3页
介绍了粗糙集理论在字符识别中的应用。首先叙述了粗糙集理论的相关内容，并讨论了粗糙集中的概念和方法与字符识别的关系，然后介绍了几个常用的粗糙集在字符识别中应用的算法并给出了例子。
关键词 粗糙集理论 字符识别 特征提取 特征选择 神经网络 模式分类
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一种改进的快速k-近邻分类算法 被引量：26
10
作者 乔玉龙 潘正祥 孙圣和 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1146-1149,共4页
本文提出了一种新的有效的k近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k近邻的向量,从而可以快速的找... 本文提出了一种新的有效的k近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k近邻的向量,从而可以快速的找到未知样本的k个近邻,使得在保持k近邻法分类性能不变的情况下,分类的效率得到很大地提高.最后,我们以纹理分类为例验证算法的有效性. 展开更多
关键词 K-近邻 小波变换 纹理分类
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一种变形Fisher判别准则函数及最优判别向量集 被引量：6
11
作者 曾宪贵 黎绍发 左文明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第16期19-20,23,共3页
基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判别向量集及文中提出的无约束的最优判别矢量集都已不可行,对此... 基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判别向量集及文中提出的无约束的最优判别矢量集都已不可行,对此提出了一种变形的Fisher判别准则函数,并给出了求解最优判别向量集算法。用ORL标准人脸库进行实验,实验结果表明,提出的两种最优判别向量集都有良好的分类能力。 展开更多
关键词 人脸识别 最优判别向量集 特征提取 模式识别
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基于贝叶斯评判子的字体判断 被引量：5
12
作者 徐蔚然 郭军 潘兴德 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期802-805,共4页
支票中的待识别文字既可能是印刷体 ,也可能是手写体 .由于印刷体与手写体文字的预处理方法和识别算法不同 ,因此准确判断文字的字体 (手写体或印刷体 )是获得高精度识别结果的关键技术之一 .该文根据贝叶斯决策理论的最小错误率判决规... 支票中的待识别文字既可能是印刷体 ,也可能是手写体 .由于印刷体与手写体文字的预处理方法和识别算法不同 ,因此准确判断文字的字体 (手写体或印刷体 )是获得高精度识别结果的关键技术之一 .该文根据贝叶斯决策理论的最小错误率判决规则 ,提出了基于评判子的字体判断方法 .利用贝叶斯评判子 ,该文还提出了一种可分性判据 :评判子散度 ;同时还给出了一种估算评判子函数的方法 .在无拒识情况下 ,对 12 15 8张实际银行支票的测试中 ,该方法的正确率为 99.4 % . 展开更多
关键词 字体判断 文字识别 贝叶斯决策理论 贝叶斯评判子
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基于小波变换和分形维数的车牌汉字识别 被引量：4
13
作者 冯宇 李文举 +2 位作者 孙娟红 赵颖 单家伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期137-138,共2页
提出一种基于小波变换与分形维数的车牌汉字识别方法。对字符图像进行预处理和小波变换,应用改进的微分盒维法计算图像分形盒维值,并构造特征向量,利用支持向量机分类器对字符进行分类与识别。实验结果表明,该方法对模糊字符的识别具有... 提出一种基于小波变换与分形维数的车牌汉字识别方法。对字符图像进行预处理和小波变换,应用改进的微分盒维法计算图像分形盒维值,并构造特征向量,利用支持向量机分类器对字符进行分类与识别。实验结果表明,该方法对模糊字符的识别具有鲁棒性,可提高汉字识别率。 展开更多
关键词 汉字识别 特征提取 小波变换 分形维数 支持向量机
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支持向量机在车牌字符识别中的应用 被引量：17
14
作者 黄志斌 陈锻生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期192-194,共3页
支持向量机(SVM)是由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法。该文在字符特征提取基础上，应用SVM算法对车牌中的英文字符进行识别，克服了一般的SVM算法识别数字位图时缺乏对相邻空间像素相关性考虑的不足，在满足实时性的条件下获得... 支持向量机(SVM)是由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法。该文在字符特征提取基础上，应用SVM算法对车牌中的英文字符进行识别，克服了一般的SVM算法识别数字位图时缺乏对相邻空间像素相关性考虑的不足，在满足实时性的条件下获得高识别率。通过与基于字符特征的BP网络识别方案相比较表明，该方案性能远优于神经网络的性能，可很好地解决神经网络方法中无法避免的局部极值问题。实验讨论了在应用SVM算法对字符进行识别时，核函数K和惩罚因子C的选择对识别率的影响问题。 展开更多
关键词 支持向量机 车牌字符识别 特征提取 BP网络 核函数 惩罚因子 计算机视觉 模式识别
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统计不相关最佳鉴别矢量集的本质研究 被引量：6
15
作者 吴小俊 杨静宇 +2 位作者 王士同 刘同明 Josef Kittler 《中国工程科学》 2004年第2期44-47,共4页
对统计不相关最佳鉴别矢量集的本质进行研究 ,在基于总体散布矩阵特征分解的基础上 ,构造了一种白化变换 ,使得变换后的样本空间中的总体散布矩阵为单位矩阵 ,这样使得传统的最佳鉴别矢量集算法得到的均是具有统计不相关的最佳鉴别矢量... 对统计不相关最佳鉴别矢量集的本质进行研究 ,在基于总体散布矩阵特征分解的基础上 ,构造了一种白化变换 ,使得变换后的样本空间中的总体散布矩阵为单位矩阵 ,这样使得传统的最佳鉴别矢量集算法得到的均是具有统计不相关的最佳鉴别矢量集 ,从而揭示了统计不相关最佳鉴别变换的本质———白化变换加普通的线性鉴别变换。该方法的最大优点在于所获得的最优鉴别矢量同时具有正交性和统计不相关性。该方法对代数特征抽取具有普遍适用性。用ORL人脸数据库的数值实验 。 展开更多
关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 广义最佳鉴别矢量集 人脸识别
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基于多源生物信号的下肢步态相识别 被引量：7
16
作者 张启忠 席旭刚 罗志增 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期895-901,共7页
为提高人体下肢步态相识别的准确性,研究了融合表面肌电信号(s EMG)、膝关节角度和足底压力信号的人体下肢步态相识别方法。首先,将s EMG信号进行小波包分解提取多尺度能量和多尺度模糊熵特征;然后,对提取的s EMG信号特征值采用主成分分... 为提高人体下肢步态相识别的准确性,研究了融合表面肌电信号(s EMG)、膝关节角度和足底压力信号的人体下肢步态相识别方法。首先,将s EMG信号进行小波包分解提取多尺度能量和多尺度模糊熵特征;然后,对提取的s EMG信号特征值采用主成分分析(PCA)方法进行降维处理,并与足底压力特征值和膝关节能量特征值构成一组特征向量;最后,将特征向量输入粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)对人体下肢运动信息进行步态相识别。实验结果表明,所提方法相较于其他方法有较高的识别准确率和有效性。 展开更多
关键词 计量学 肌电信号 步态相识别 特征提取 粒子群优化 最小二乘支持向量机 模式识别
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KL-Bayes方法在故障模式识别中的应用 被引量：4
17
作者 冯辅周 褚福磊 丁汉哲 《振动工程学报》 EI CSCD 1999年第4期499-500,共2页
有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断领域中的关键技术。近年来,国内外很多学者都非常重视自动特征向量选择与提取方法的研究和模式识别方法的探讨。文中提出的KL-Bayes 方法是KL变换特征提取方法与Bayes 逐步判别分... 有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断领域中的关键技术。近年来,国内外很多学者都非常重视自动特征向量选择与提取方法的研究和模式识别方法的探讨。文中提出的KL-Bayes 方法是KL变换特征提取方法与Bayes 逐步判别分析方法的结合,前者可在不改变原始样本空间分布特点的基础上降低特征空间的维数[4],后者是一种集“有效特征选择与状态识别”功能于一身的方法[1]。KL-Bayes方法用于不太复杂的系统故障诊断,如轴承、齿轮箱故障诊断中是非常简单有效的。文中给出了应用实例及分类器自学习前后的分类结果。 展开更多
关键词 故障诊断 模式识别 特征提取 贝叶斯方程
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工程图纸自动输入字符识别的二维隐性马尔可夫模型方法 被引量：8
18
作者 张引 潘云鹤 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期403-406,共4页
在分析了语音识别的一维马尔可夫模型（１Ｄ－ＨＭＭ）方法的基础上，采用二维马尔可夫模型（２Ｄ－ＨＭＭ）方法识别工程图纸中的各类印刷体汉字、较规范的手写仿宋体汉字、英文及阿拉伯数字，适用于多字体、倾斜字符识别等情形，抗噪... 在分析了语音识别的一维马尔可夫模型（１Ｄ－ＨＭＭ）方法的基础上，采用二维马尔可夫模型（２Ｄ－ＨＭＭ）方法识别工程图纸中的各类印刷体汉字、较规范的手写仿宋体汉字、英文及阿拉伯数字，适用于多字体、倾斜字符识别等情形，抗噪声能力强，取得了较高的识别率． 展开更多
关键词 工程图纸 字符识别 维马尔可夫模型 工程设计
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广义统计不相关最优鉴别矢量集的一个理论结果 被引量：4
19
作者 吴小俊 杨静宇 +1 位作者 王士同 Josef Kittler 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1720-1722,共3页
本文对统计不相关最优鉴别矢量集的理论问题进行研究 ,提出了广义统计不相关最优鉴别准则 ,并给出了广义统计不相关最佳鉴别矢量集的一个理论结果 ,研究表明 ,广义统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式与基于Fisher最优鉴别准则的统计不... 本文对统计不相关最优鉴别矢量集的理论问题进行研究 ,提出了广义统计不相关最优鉴别准则 ,并给出了广义统计不相关最佳鉴别矢量集的一个理论结果 ,研究表明 ,广义统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式与基于Fisher最优鉴别准则的统计不相关最佳鉴别矢量集的计算公式完全一样 ,但是以前这一点没有被认识到 .本文的研究丰富了统计不相关最优鉴别分析的特征抽取理论 . 展开更多
关键词 模式识别 特征抽取 鉴别分析 广义最佳鉴别矢量集
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求解广义最佳鉴别矢量集的一种迭代算法及人脸识别 被引量：23
20
作者 郭跃飞 杨静宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期1189-1195,共7页
广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sammon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,它与 Foley- Samm on最佳鉴别矢量集的不同之处在于广义最佳鉴别矢量集从整体上考虑投影集的可分性 ,即样本在广义最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .该... 广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sammon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,它与 Foley- Samm on最佳鉴别矢量集的不同之处在于广义最佳鉴别矢量集从整体上考虑投影集的可分性 ,即样本在广义最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .该文给出了广义最佳鉴别矢量的定义 ,对求解广义最佳鉴别矢量集的已有算法从理论上作了分析 ,指出了其中的不足之处 ,给出了一种迭代算法 ,从理论上证明了迭代结果收敛于精确解 ,并对其误差作了分析 .最后 ,将此方法用于人脸识别 ,结果显示 ,新方法比已有的方法更有效 . 展开更多
关键词 广义最佳鉴别矢量集 人脸识别 迭氏算法
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