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基于改进LSDA的人体行为识别算法被引量：1: 1; 作者谢泽奇忽晓伟 +1 位作者张会敏张善文《电视技术》北大核心 2016年第1期117-121,共5页; 提出了一种基于改进的局部敏感判别分析(LSDA)的人体行为识别算法。首先,利用样本间的距离信息重置类内最近邻点集和类间最近邻点集的权值矩阵,保证在最大化目标函数时尽可能保持局部线性重构特性,解决小样本难题;然后,通过Gran-Schmid... 展开更多; 关键词行为识别维数约简局部敏感判别分析正交化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于矩阵表示的局部敏感辨别分析被引量：1: 2; 作者刘小明邓水光 +3 位作者尹建伟陈黎冯志林董金祥《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期290-296,共7页; 局部敏感辨别分析(LSDA)只能处理向量型数据,当处理图像等数据时容易产生奇异性问题,为此提出了一种二维局部敏感辨别分析(2DLSDA)方法,可以直接处理二维图像矩阵,能够避免奇异性问题.通过使用矩阵表示,2DLSDA可以有效地利用图像像素间... 展开更多; 关键词局部敏感辨别分析流形学习 SCHUR分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不相关局部敏感鉴别分析的新生儿疼痛表情识别被引量：5: 3; 作者卢官明左加阔《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2013年第6期1-7,共7页; 针对新生儿疼痛表情识别中的特征提取问题,提出一种不相关局部敏感鉴别分析(Uncorrelated Locality Sensitive Discriminant Analysis,ULSDA)算法。首先,在局部敏感鉴别分析(LSDA)算法的基础上,通过附加投影向量正交性的约束条件,定义了... 展开更多; 关键词表情识别特征提取流形学习统计不相关局部敏感鉴别分析新生儿疼痛; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别被引量：1: 4; 作者张善文张传雷张云龙《电光与控制》北大核心 2013年第4期10-12,共3页; 由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别。基于二维局部敏感判别分析(2DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法。首先构造类内和类间邻... 展开更多; 关键词雷达目标识别二维局部敏感判别分析维数约简; 在线阅读下载PDF 职称材料

局部敏感判别直推学习机: 5; 作者潘俊孔繁胜王瑞琴《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期987-994,共8页; 为了充分挖掘样本内在的几何结构和蕴含的判别信息来指导样本数据分类,提出一种局部敏感的判别直推学习方法.该方法将局部敏感辨析(LSDA)的基本原理引入到直推学习中,在直推学习的正则化框架中同时引入有助于分类的样本局部结构信息和... 展开更多; 关键词局部敏感辨析直推学习图方法正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究被引量：3: 6; 作者徐丽香王云鹏于海洋《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期95-100,共6页; 为简化路网状态表达,最大限度地实现路网信息增值,本文构建了从海量历史交通数据中提取特征参量来表达路网运行状态的模型.模型选取城市区域路网的流量、车速和密度数据,综合考虑交通数据的非线性和相关性,基于自适应邻域选择的局部敏... 展开更多; 关键词城市交通特征提取局部敏感判别分析路网状态自适应邻域选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进LSDA的人体行为识别算法被引量：1: 1; 作者谢泽奇忽晓伟张会敏张善文; 机构郑州大学西亚斯国际学院; 出处《电视技术》北大核心 2016年第1期117-121,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61272333) 河南省科技厅基础与前沿技术研究计划项目(152300410225) +1 种基金郑州大学西亚斯国际学院校级科研项目(2015KYYB07); 文摘提出了一种基于改进的局部敏感判别分析(LSDA)的人体行为识别算法。首先,利用样本间的距离信息重置类内最近邻点集和类间最近邻点集的权值矩阵,保证在最大化目标函数时尽可能保持局部线性重构特性,解决小样本难题;然后,通过Gran-Schmidt正交化方法将特征矩阵进行正交化,可有效地保留原始空间中的高维空间,解决图像特征重建难题;最后在Weizmann行为数据库进行实验,平均正确识别率达到98.21%。试验结果表明,该算法具有良好的分类性能,在不同训练样本个数下,该算法均能获得较高的识别率。; 关键词行为识别维数约简局部敏感判别分析正交化; Keywords behavior recognition dimensionality reduction locality sensitive discriminant analysis orthogonalization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于矩阵表示的局部敏感辨别分析被引量：1: 2; 作者刘小明邓水光尹建伟陈黎冯志林董金祥; 机构武汉科技大学计算机科学与技术学院浙江大学计算机科学与技术学院浙江工业大学之江学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期290-296,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(60703042,60705012) 国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2006AA01Z170,2007AA01Z124) 浙江省自然科学基金资助项目(Y106045); 文摘局部敏感辨别分析(LSDA)只能处理向量型数据,当处理图像等数据时容易产生奇异性问题,为此提出了一种二维局部敏感辨别分析(2DLSDA)方法,可以直接处理二维图像矩阵,能够避免奇异性问题.通过使用矩阵表示,2DLSDA可以有效地利用图像像素间中的空间信息.依据近邻的不同,构造2个分别表示类内近邻关系和类间近邻关系的图,计算2个图上的权重矩阵,基于Schur分解求出2个正交变换矩阵.依据图像的2种展开方式,提出了2种单边2DLSDA算法.在ORL和Yale人脸数据集上的实验结果表明,基于Schur分解的2DLSDA与主成分分析(PCA)、线性辨别分析(LDA)、LSDA相比,能够高效地得到正交变换矩阵,并取得更好的分类效果.; 关键词局部敏感辨别分析流形学习 SCHUR分解; Keywords locality sensitive discriminant analysis （lsda） manifold learning Schur decomposition; 分类号 TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不相关局部敏感鉴别分析的新生儿疼痛表情识别被引量：5: 3; 作者卢官明左加阔; 机构南京邮电大学通信与信息工程学院东南大学教育部水声信号处理重点实验室; 出处《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2013年第6期1-7,共7页; 基金国家自然科学基金(61071167) 江苏省高校优秀中青年教师和校长境外研修计划资助项目; 文摘针对新生儿疼痛表情识别中的特征提取问题,提出一种不相关局部敏感鉴别分析(Uncorrelated Locality Sensitive Discriminant Analysis,ULSDA)算法。首先,在局部敏感鉴别分析(LSDA)算法的基础上,通过附加投影向量正交性的约束条件,定义了ULSDA的目标函数;然后,推导出求解特征子空间正交投影向量的迭代公式;最后,将输入的高维图像数据投影到这个特征子空间,求出特征向量。ULSDA算法不仅继承了LSDA算法所具有的有监督、局部流形结构保持等特性,而且消除了LSDA算法所提取出的鉴别特征的相关性,从而增强了特征的鉴别能力,比LSDA算法具有更好的分类识别能力。在新生儿表情图像库上的疼痛表情识别实验结果表明,提出的ULSDA方法是有效可行的。当每类表情的训练样本图像为150幅时,采用ULSDA算法获得的平均识别率达到了82.07%,优于主成分分析(PCA)、线性鉴别分析(LDA)、局部敏感鉴别分析(LSDA)等特征提取方法。; 关键词表情识别特征提取流形学习统计不相关局部敏感鉴别分析新生儿疼痛; Keywords expression recognition feature extraction manifold learning uncorrelated locality sensitive discriminant analysis neonatal pain; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别被引量：1: 4; 作者张善文张传雷张云龙; 机构郑州大学西亚斯国际学院 Ryerson大学电子与计算机工程系; 出处《电光与控制》北大核心 2013年第4期10-12,共3页; 基金河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B120012); 文摘由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别。基于二维局部敏感判别分析(2DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法。首先构造类内和类间邻域关系图,计算两个邻域图上的权重矩阵;然后基于Schur分解求出两个正交变换矩阵,得到映射矩阵,对观察数据进行维数约简,由此有效地克服小样本问题。对飞机目标的分类实验结果表明,该方法是有效可行的。; 关键词雷达目标识别二维局部敏感判别分析维数约简; Keywords radar object recognition 2D locality sensitive discriminant analysis （2Dlsda） dimensionality reduction; 分类号 V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部敏感判别直推学习机: 5; 作者潘俊孔繁胜王瑞琴; 机构浙江大学计算机科学与技术学院温州大学物理与电子信息工程学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期987-994,共8页; 基金浙江省自然科学基金资助项目(Q12F020047); 文摘为了充分挖掘样本内在的几何结构和蕴含的判别信息来指导样本数据分类,提出一种局部敏感的判别直推学习方法.该方法将局部敏感辨析(LSDA)的基本原理引入到直推学习中,在直推学习的正则化框架中同时引入有助于分类的样本局部结构信息和判别信息,在判别信息指导下构建了类内图和类间图来刻画类内紧性和类间散性,从而在每个局部邻域中进一步最大化类间样本的间隔.同时,用数学的形式给出了目标函数的解析表达,在几个典型数据集上的实验结果表明,相较传统的基于图的半监督学习算法,该方法能取得更高的分类效果.; 关键词局部敏感辨析直推学习图方法正则化; Keywords locality sensitive discriminant analysis transductive learning graph based method regularization; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究被引量：3: 6; 作者徐丽香王云鹏于海洋; 机构北京航空航天大学交通科学与工程学院城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期95-100,共6页; 基金国家自然科学基金(51308021)~~; 文摘为简化路网状态表达,最大限度地实现路网信息增值,本文构建了从海量历史交通数据中提取特征参量来表达路网运行状态的模型.模型选取城市区域路网的流量、车速和密度数据,综合考虑交通数据的非线性和相关性,基于自适应邻域选择的局部敏感判别分析算法,实现城市路网数据特征提取.通过实例验证了模型的有效性.结果表明:本文得到的特征参量能有效地描述路网状态变化的24 h周期性,可直观反映早晚高峰现象及工作日与周末的区别性;与核主成分分析算法比较,模型得到的特征参量具有可分性更好的特点,可以表达宏观路网运行状态,为交通管理者提供决策依据.; 关键词城市交通特征提取局部敏感判别分析路网状态自适应邻域选择; Keywords urban traffic feature extraction locality sensitive discriminant analysis state road network adaptive neighborhood selection~：2015-11-09 ~1~]：2016-01-06~j^B~]：2016-01-25; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进LSDA的人体行为识别算法	谢泽奇忽晓伟张会敏张善文	《电视技术》北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于矩阵表示的局部敏感辨别分析	刘小明邓水光尹建伟陈黎冯志林董金祥	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于不相关局部敏感鉴别分析的新生儿疼痛表情识别	卢官明左加阔	《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心	2013	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别	张善文张传雷张云龙	《电光与控制》北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	局部敏感判别直推学习机	潘俊孔繁胜王瑞琴	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于局部敏感判别分析的路网状态特征提取模型研究	徐丽香王云鹏于海洋	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料