题名 融合双向2DLDA和局部SVD的人脸识别
被引量：3
1
作者
刘霄 张建明
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第17期181-183,186,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673190) 江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目(05JDG020)
文摘
针对人脸识别中光照、表情、姿态的影响,提出一种融合双向二维线性鉴别分析和局部对称平均的人脸识别新方法。通过双向二维线性鉴别分析对整幅图像进行特征提取,利用局部奇异值分解对称平均提取图像的局部特征。对2种方法提取到的特征利用基于加权欧式距离的最近邻分类器进行融合识别,在ORL人脸库上的实验结果证明了该方法的有效性。
关键词
双向二维线性鉴别分析 局部奇异值分解 特征融合 加权欧氏距离 人脸识别
Keywords
Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis（B-2DLDA） local singular value decomposition （svd ） fusion of features weighted-Euclidean distance face recognition
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 航迹拓扑序列的SVD相关匹配算法
2
作者
吴泽民 蒋叶金 任姝婕
机构
解放军理工大学通信工程学院 中国人民解放军 解放军理工大学理学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第8期1881-1884,共4页
基金
中国博士后科学基金资助课题
文摘
基本拓扑序列法为适应雷达系统误差需要步进旋转拓扑序列,造成过大的计算量。通过推导系统误差与拓扑序列的近似线性关系,得到了一种基于奇异值分解(singularity value decomposition,SVD)的修正匹配算法,可以一次性地计算出匹配情况下的序列旋转角度,不但极大地提高了计算效率,而且避免了基本拓扑法中选择角度旋转步长的难题。通过仿真测试,SVD算法能减少计算时间90%以上,而且在相同系统误差情况下的正确相关概率和误相关概率性能指标都有较大的提高。
关键词
数据融合 航迹相关 拓扑序列 奇异值分解
Keywords
data fusion track correlation topology sequence singular ity value decomposition （svd ）
分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别
被引量：59
3
作者
王蕴红 谭铁牛 朱勇
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第6期649-653,共5页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划!( 863 -3 17-0 1-10 -99 863 -3 0 6-ZT-0 60 0 6-5 ) 百人计划和中国博士后基金
文摘
提出了一种基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别方法 .该方法首先利用奇异值分解方法 ,求出脸像矩阵的奇异值及奇异值向量 ,分别利用所求得的奇异值及奇异值向量作为特征矢量进行脸像鉴别 ,分别得出基于奇异值和重建误差的鉴别结果 ,此结果以隶属度函数方式表示 .将上述鉴别结果用 L OGISTIC回归方法进行融合 ,得出更为准确的脸像鉴别结果 .该方法克服了“小样本”效应并引入正负样本学习过程 ,提高了正确鉴别率 .利用 ORL人脸数据库进行实验 。
关键词
脸像鉴别 奇异值分解 数据融合 图像识别
Keywords
face identification , singular value decomposition (svd ), data fusion
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 人脸识别方法综述
被引量：84
4
作者
吴巾一 周德龙
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第9期3205-3209,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572077)
文摘
对一系列人脸识别方法进行了综合性描述。首先介绍了人脸识别的概念及其发展历史,指出了人脸识别所面临的主要困难;随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了比较详细的阐述。最后介绍了人脸识别技术在国内外的应用状况。
关键词
人脸识别 主分量分析 奇异值分解 弹性图匹配 非线性建模 隐马尔可夫模型 图像重建与图像融合
Keywords
face recognition principle component analysis singular value decomposition （svd ） elastic graph matching non-linear modal hidden Markov model（HMM） image rebuilt and image fusion
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 垮落煤岩性状识别研究
被引量：7
5
作者
李一鸣 符世琛 李瑞 吴淼
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2017年第2期24-28,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2014CB046300 2014CB046306)
文摘
针对综放工作面垮落煤岩性状识别的技术问题,提出了一种基于连续小波变换和改进奇异值分解的识别方法。采用基于单边Jacobi的奇异值分解(SVD)方法对小波系数矩阵进行分解,得到与小波系数矩阵列向量位置对应的奇异值向量,并将奇异值向量作为神经网络的输入向量来识别落煤和落岩2种工况。现场试验结果表明,基于连续小波变换与SVD得到的奇异值向量可用于识别垮落煤岩,但基于连续小波变换与改进SVD得到的奇异值向量具有更高的识别率。
关键词
煤炭开采 综放工作面 垮落煤岩 煤岩性状识别 连续小波变换 奇异值分解 神经网络 svd
Keywords
coal mining fully mechanized caving face caving coal and rock identification of coal and rock traits continuous wavelet transform singular value decomposition neural network svd
分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
题名 一种基于奇异值分解的动态多传感器数据融合算法
被引量：2
6
作者
杨惠娟 张建秋
机构
复旦大学
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
2004年第3期440-445,419,共7页
文摘
在工业应用中常用一组传感器对同一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量。由于每个传感器位于过程的不同位置 ,它们将不同程度的受到噪声的干扰。为了从被噪声干扰的测量值中获得更准确的测量结果 ,本文提出了一种基于奇异值分解 (SVD)的动态多传感器数据融合算法。由该算法得到的传感器测量结果值最优估计的方差不仅低于传感器组中每一个传感器测量结果的方差 ,而且低于由基于最小均方误差 (MMSE)多传感器数据融合算法得到的估计结果的方差。仿真的结果表明 。
关键词
数据融合算法 多传感器系统 奇异值分解 最小均方估计 单边Jacobi 算法
Keywords
data fusion algorithm multi-sensor system singular value decomposition (svd ) mean square error (MMSE) one-sided jacobi algorithm
分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
