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概率核主成分分析及其应用
被引量：
6
1
作者
张九龙
邓筱楠
张志禹
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第4期165-167,共3页
主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和概率主成分分析(PPCA)是已经取得广泛应用的特征提取方法。提出一种基于概率核主成分分析(PKPCA)的检测液晶屏幕亮点的方法。作为对PPCA的一种非线性扩展,PKPCA在PPCA的基础上引入了核函数方法,...
主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和概率主成分分析(PPCA)是已经取得广泛应用的特征提取方法。提出一种基于概率核主成分分析(PKPCA)的检测液晶屏幕亮点的方法。作为对PPCA的一种非线性扩展,PKPCA在PPCA的基础上引入了核函数方法,因而其捕获模式非线性特征的能力更强。在KPCA和PPCA的基础上推导了PKPCA过程公式,并在检测液晶屏幕亮点的应用中将PKPCA、PPCA、PCA算法进行比较。实验结果表明,PKPCA的检测率和局部信噪比优于其他两者。
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关键词
主成分分析
核主成分分析
概率主成分分析
亮点检测
概率核主成分分析
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职称材料
题名
概率核主成分分析及其应用
被引量：
6
1
作者
张九龙
邓筱楠
张志禹
机构
西安理工大学自动化信息与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第4期165-167,共3页
基金
校青年创新项目(No.116-210806)
文摘
主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和概率主成分分析(PPCA)是已经取得广泛应用的特征提取方法。提出一种基于概率核主成分分析(PKPCA)的检测液晶屏幕亮点的方法。作为对PPCA的一种非线性扩展,PKPCA在PPCA的基础上引入了核函数方法,因而其捕获模式非线性特征的能力更强。在KPCA和PPCA的基础上推导了PKPCA过程公式,并在检测液晶屏幕亮点的应用中将PKPCA、PPCA、PCA算法进行比较。实验结果表明,PKPCA的检测率和局部信噪比优于其他两者。
关键词
主成分分析
核主成分分析
概率主成分分析
亮点检测
概率核主成分分析
Keywords
Principal Component Analysis（PCA）
Kernel Principle Component Analysis（KPCA）
Probabilistic Principal Component Analysis（PPCA）
bright spot detection
Probabilistic Kernel Principal Component Analysis（PKPCA）
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
概率核主成分分析及其应用
张九龙
邓筱楠
张志禹
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
6
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