二维主分量分析的脉内调制识别算法研究 被引量：3

1

作者 冀贞海 朱伟强 +1 位作者 赵力 邹采荣 《电光与控制》 北大核心 2009年第11期33-37,共5页

随着雷达信号脉内调制方法日趋复杂,单纯地利用时域或频域的算法来进行信号调制类型的识别已很难奏效。借助于雷达信号的时频分布图像,提出了一种在时频联合域上进行信号识别的新算法。首先揭示了时频分布图像中确实蕴含着信号调制类型... 随着雷达信号脉内调制方法日趋复杂,单纯地利用时域或频域的算法来进行信号调制类型的识别已很难奏效。借助于雷达信号的时频分布图像,提出了一种在时频联合域上进行信号识别的新算法。首先揭示了时频分布图像中确实蕴含着信号调制类型的本质特征,然后详细阐述了利用二维主分量分析来提取时频分布图像特征参数的算法,最后对算法进行了仿真,并从识别率、算法复杂度以及硬件需求和训练时间3个角度进行了比较。结果表明,该算法提取的特征参数具有很好的鲁棒性,可以取得较高的识别率,同时可以降低硬件需求,缩短训练时间。 展开更多

关键词 时频分布图像 雷达 二维主分量分析 脉内调制识别

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基于特征选择的二维主分量分析 被引量：1

2

作者 于建江 王琪 徐春明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第2期71-73,共3页

提出了一种基于分类性能的二维主分量特征选择方法。即将二维主分量分析中图像总体散布矩阵的特征向量在二维线性鉴别分析的目标函数上进行投影,并选择分类性更好的特征向量进行投影。另外,为了保持原有的二维主分量分析主特征的优点,... 提出了一种基于分类性能的二维主分量特征选择方法。即将二维主分量分析中图像总体散布矩阵的特征向量在二维线性鉴别分析的目标函数上进行投影,并选择分类性更好的特征向量进行投影。另外,为了保持原有的二维主分量分析主特征的优点,对最后的投影特征向量进行组合,也就是最后的投影特征向量选取对图像重建和图像分类分别起着重要作用的特征进行组合。在XM2VTS标准人脸库上的试验结果表明,所提出的方法融合了两种具有互补性的图像并行特征,在识别性能上优于传统的二维主分量分析方法。 展开更多

关键词 二维主分量分析 特征选择 特征融合 人脸识别

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概率二维主分量分析

3

作者 卿湘运 王行愚 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期353-359,共7页

二维主分量分析是一种直接面向图像矩阵表达方式的特征抽取与降维方法.提出了一个基于二维主分量分析的概率模型.首先,通过对此产生式概率模型参数的最大似然估计得到主分量(矢量);然后,考虑到缺失数据问题,利用期望最大化算法迭代估计... 二维主分量分析是一种直接面向图像矩阵表达方式的特征抽取与降维方法.提出了一个基于二维主分量分析的概率模型.首先,通过对此产生式概率模型参数的最大似然估计得到主分量(矢量);然后,考虑到缺失数据问题,利用期望最大化算法迭代估计模型参数和主分量.混合概率二维主分量分析模型在人脸聚类问题上的应用表明概率二维主分量分析模型能作为图像矩阵的密度估计工具.含有缺失值的人脸图像重构实验阐述了此模型及迭代算法的有效性. 展开更多

关键词 主分量分析 二维主分量分析 期望最大化算法 缺失数据

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一种基于PSO权重优化的加权二维主分量分析方法

4

作者 徐春明 《大连民族学院学报》 CAS 2009年第3期264-266,共3页

针对二维主分量分析中图像协方差矩阵的估计问题,在二维主分量分析的基础上给出了一种新的加权图像协方差估计方法,运用粒子群优化算法对权重参数进行并行优化,以抽取更有效的分类特征。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,识别性能优于... 针对二维主分量分析中图像协方差矩阵的估计问题,在二维主分量分析的基础上给出了一种新的加权图像协方差估计方法,运用粒子群优化算法对权重参数进行并行优化,以抽取更有效的分类特征。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,识别性能优于二维主分量分析。 展开更多

关键词 二维主分量分析 加权 PSO算法 特征抽取 人脸识别

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基于双向二维加权主分量分析的面部表情识别

5

作者 韩金玉 尤奎军 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第3期320-323,共4页

将二维主分量分析方法与加权的方法相结合,给出了一种双向二维加权主分量分析方法用于面部表情特征提取,该方法从水平和垂直两个方向对图像矩阵进行降维处理,大幅降低了所提取的特征数目;且考虑到面部不同部位包含不同的表情信息这一特... 将二维主分量分析方法与加权的方法相结合,给出了一种双向二维加权主分量分析方法用于面部表情特征提取,该方法从水平和垂直两个方向对图像矩阵进行降维处理,大幅降低了所提取的特征数目;且考虑到面部不同部位包含不同的表情信息这一特点,对各个特征赋予不同的权重系数.经实验验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 表情识别 特征提取 二维主分量分析 双向二维加权主分量分析

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一种双向压缩的二维特征抽取算法及其应用 被引量：8

6

作者 张生亮 谢永华 杨静宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期63-64,66,共3页

针对二维主分量分析(2DPCA)在最优投影轴上的投影是一个向量,其抽取出的图像特征是一个矩阵,特征数据量大,不便于直接分类的弱点,提出了一种特征抽取新方法。首先用2DPCA作一次横向压缩,对抽取出的特征矩阵再作一次2DPCA进行纵向压缩。... 针对二维主分量分析(2DPCA)在最优投影轴上的投影是一个向量,其抽取出的图像特征是一个矩阵,特征数据量大,不便于直接分类的弱点,提出了一种特征抽取新方法。首先用2DPCA作一次横向压缩,对抽取出的特征矩阵再作一次2DPCA进行纵向压缩。这样抽取出的特征数量大大减少,可加快分类速度。ORL人脸库的试验结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 二维主分量分析 特征抽取 人脸识别

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基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究 被引量：3

7

作者 郭春妮 高瑜翔 黄坤超 《无线电工程》 2019年第12期1099-1102,共4页

手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高。为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,... 手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高。为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,2DDPCA)结合KNN的识别算法,并使用MINIST手写数据集进行了仿真实验验证,结果表明,该算法与2DPCA相比,在识别速度相当的情况下,识别率可提高近3个百分点。 展开更多

关键词 手写数字识别 K最近邻 二维主分量分析 二维双向主分量分析 识别率

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一种新的SAR图像目标识别预处理方法 被引量：20

8

作者 胡利平 刘宏伟 吴顺君 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期733-737,共5页

针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出了一种有效的SAR图像预处理方法.首先通过自适应阈值分割、形态学滤波及几何聚类处理获得干净平滑的目标图像,再采用幂变换来增强图像质量,然后提取图像的主分量分析(PCA)、二维主分量分析(2DPCA... 针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出了一种有效的SAR图像预处理方法.首先通过自适应阈值分割、形态学滤波及几何聚类处理获得干净平滑的目标图像,再采用幂变换来增强图像质量,然后提取图像的主分量分析(PCA)、二维主分量分析(2DPCA)特征来进行识别.基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合上述预处理,PCA,2DPCA的识别性能均可达到96.5%以上. 展开更多

关键词 合成孔径雷达 目标识别 主分量分析 二维主分量分析

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对单训练样本的人脸识别问题的研究 被引量：13

9

作者 张生亮 陈伏兵 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第2期225-229,共5页

现在许多人脸识别算法都是在假定每个人提供了多幅训练样本的情况下展开的,对每人只有一幅训练图像的识别问题研究得很少,而实际中往往每人只提供了一幅图像。本文对这一问题进行了研究,给出了一些生成虚拟训练样本的方法;提出了基于类... 现在许多人脸识别算法都是在假定每个人提供了多幅训练样本的情况下展开的,对每人只有一幅训练图像的识别问题研究得很少,而实际中往往每人只提供了一幅图像。本文对这一问题进行了研究,给出了一些生成虚拟训练样本的方法;提出了基于类间散度最大的二维主分量分析方法,在 ORL 库上用单训练样本取得了75.28%的识别结果。 展开更多

关键词 主分量分析(PCA) 二维主分量分析(2DPCA) FISHERFACE 虚拟样本

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基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别 被引量：5

10

作者 胡利平 刘宏伟 +1 位作者 尹奎英 吴顺君 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期2322-2327,共6页

给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析... 给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析(2DPCA)相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 运动和静止目标获取与识别 主分量分析 二维主分量分析

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融合2DDCT、2DPCA和2DLDA的人脸识别方法 被引量：5

11

作者 廖正湘 陈元枝 李强 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第9期237-239,288,共4页

二维主分量分析(2DPCA)是人脸识别中的一种非常有效的特征提取方法。二维线性判别(2DLDA)方法具有很好的分类效果。在研究这两种理论的基础上提出一种基于2DDCT(二维离散余弦变换)与2DPCA+2DLDA相结合的人脸识别方法,并在0RL人脸库上分... 二维主分量分析(2DPCA)是人脸识别中的一种非常有效的特征提取方法。二维线性判别(2DLDA)方法具有很好的分类效果。在研究这两种理论的基础上提出一种基于2DDCT(二维离散余弦变换)与2DPCA+2DLDA相结合的人脸识别方法,并在0RL人脸库上分别对单一的方法与相融合的方法进行识别比较研究。实验结果表明,提出的方法不仅提高了识别率,而且减少了训练与分类时间。 展开更多

关键词 二维主分量分析 二维线性判别分析 特征提取 离散余弦变换

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一种基于Gabor小波和2DPCA的掌纹识别改进算法 被引量：10

12

作者 苏滨 姜威 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第1期242-245,共4页

提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA... 提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA与Fisher线性判别FLD(Fisher Linear Discriminate)结合起来,利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行掌纹识别。基于PolyU掌纹库的实验结果表明,该方法不仅有更高的识别率,而且维数更低。 展开更多

关键词 掌纹识别 GABOR小波变换 二维主分量分析 主分量分析 FISHER线性判别

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基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法 被引量：7

13

作者 温福喜 刘宏伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第8期201-203,共3页

提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更... 提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 二维主分量分析 二维线性可分性分析 分类器融合

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基于2DPCA和支持向量机的人脸检测研究 被引量：1

14

作者 张晓煜 普杰信 黄心汉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第21期194-196,199,共4页

提出一种基于二维主分量(2DPCA)分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先采用2DPCA分析方法滤去大量非人脸窗口,之后用支持向量机对通过的窗口进行检测。由于在通过2DPCA分析方法的子空间内训练S... 提出一种基于二维主分量(2DPCA)分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先采用2DPCA分析方法滤去大量非人脸窗口,之后用支持向量机对通过的窗口进行检测。由于在通过2DPCA分析方法的子空间内训练SVM,降低了分类器的训练难度。并且和传统的PCA方法相比,2DPCA直接采用二维图像矩阵表示人脸,进行特征提取,提高了计算效率。实验对比数据表明该算法大大提高了检测速度,降低了虚警率。 展开更多

关键词 人脸检测 二维主分量分析 支持向量机

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一种基于2DPCA的人耳识别方法 被引量：3

15

作者 陈春兰 曾黄麟 《现代电子技术》 2008年第20期151-152,155,共3页

针对人耳识别问题,提出一种二维主分量分析(2DPCA)的人耳识别方法,该方法不需要预先将图像转换为一维向量,而是基于图像矩阵,直接计算图像协方差矩阵的特征向量作为人耳特征提取,大大加快特征提取的速度,从根本上克服了传统PCA在进行图... 针对人耳识别问题,提出一种二维主分量分析(2DPCA)的人耳识别方法,该方法不需要预先将图像转换为一维向量,而是基于图像矩阵,直接计算图像协方差矩阵的特征向量作为人耳特征提取,大大加快特征提取的速度,从根本上克服了传统PCA在进行图像特征提取时耗时过多的缺点。并通过BP神经网络进行分类识别。实验结果表明,应用2DPCA方法提取人耳图像特征,可以大大提高识别效果。 展开更多

关键词 人耳识别 主分量分析 二维主分量分析 BP神经网络

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基于多通道Gabor滤波和2DPCA的虹膜识别算法 被引量：1

16

作者 何威 周克 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2013年第6期21-24,120,共5页

为提高虹膜识别系统的识别率和识别时效性,设计了基于多通道Gabor滤波和二维主分量分析(2DPCA)的虹膜识别算法。利用多通道Gabor滤波器对采集的虹膜进行特征提取。由于得到的特征向量矩阵的维数通常较大,会影响特征匹配和虹膜识别的运... 为提高虹膜识别系统的识别率和识别时效性,设计了基于多通道Gabor滤波和二维主分量分析(2DPCA)的虹膜识别算法。利用多通道Gabor滤波器对采集的虹膜进行特征提取。由于得到的特征向量矩阵的维数通常较大,会影响特征匹配和虹膜识别的运算速度,因而需要对特征矩阵进行降维处理。2DPCA算法能有效地克服传统虹膜识别系统中的"维数危机"问题,在保留虹膜特征主分量的基础上,降低虹膜匹配运算量,提高虹膜系统的识别效率。虹膜识别采用差异度匹配法,通过阈值比较得到识别结果,对容量不等的各类虹膜图库均具有良好的适应性。实验中对容量为50的虹膜图库进行了算法测试,系统的最低识别率达到了88%,识别时间仅为传统非降维识别方法的一半。理论分析和实验结果表明,该算法对虹膜纹理的特征提取精度高,识别率高,识别速度快。 展开更多

关键词 多通道Gabor 二维主分量分析 差异度匹配 虹膜识别

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基于多频带2D-PCA的虹膜识别算法 被引量：2

17

作者 董钦科 王相海 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第10期280-283,共4页

近年来,二维主分量分析(2D-PCA)和离散小波变换作为图像分析的两种有效方法,受到人们的广泛关注。结合以上两种方法,提出了一种多频带2D-PCA虹膜识别快速算法。该算法首先对虹膜图像做预处理,然后将预处理后的图像做2维离散小波变换,取... 近年来,二维主分量分析(2D-PCA)和离散小波变换作为图像分析的两种有效方法,受到人们的广泛关注。结合以上两种方法,提出了一种多频带2D-PCA虹膜识别快速算法。该算法首先对虹膜图像做预处理,然后将预处理后的图像做2维离散小波变换,取小波系数的两个中频子带作为2D-PCA的输入空间;在训练阶段,求得训练样本输入空间的特征空间并由此得到训练样本的特征向量,形成样本特征库;在识别阶段,计算得到未知样本特征向量;同时为了提高特征向量对图像旋转的鲁棒性,在该阶段进行了基于不同起始角度的归一化处理。最后采用Hamming距离,对未知样本的特征向量在特征库中进行多模板匹配,通过K临法则和阈值法得到识别结果。实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 虹膜识别 二维主分量分析 小波 HAMMING距离 旋转不变

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广义二维PCA和稀疏表示的红外行人目标检测 被引量：2

18

作者 陈良 高陈强 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2014年第2期243-247,共5页

红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析(principal component analysis,PCA)和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算... 红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析(principal component analysis,PCA)和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算法主要由2个阶段组成:第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果。实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果。 展开更多

关键词 红外图像 广义二维主分量分析 稀疏表示 行人检测

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基于加强步态能量图在非规范视角的步态识别研究

19

作者 肖文 钟秀锋 《现代电子技术》 2012年第6期138-140,共3页

提出了一种基于加强步态能量图的非规范视角步态识别方法,解决了非规范视角下步态识别难题。视角转换方法将视角统一,采用背景减除法提取人体轮廓,引入步态周期检测方法确定步态周期,根据人体骨架参数模型得到加强步态能量图(E-GEI),最... 提出了一种基于加强步态能量图的非规范视角步态识别方法,解决了非规范视角下步态识别难题。视角转换方法将视角统一,采用背景减除法提取人体轮廓,引入步态周期检测方法确定步态周期,根据人体骨架参数模型得到加强步态能量图(E-GEI),最后运用2DPCA方法提取特征向量,并采用最近邻域法分类。实验结果表明:E-GEI在各个视角下比普通的GEI在识别效果要更好。 展开更多

关键词 步态识别 加强步态能量图 二维主分量分析 非规范视角

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基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别 被引量：11

20

作者 王燕霞 张弓 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2012年第3期308-313,共6页

通过对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的统计特性分析,提出一种基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别算法,有效地解决了图像域稀疏表示识别算法存在的高维问题。由低维高精度的广义二维主分量特征构成过完备字典,基... 通过对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的统计特性分析,提出一种基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别算法,有效地解决了图像域稀疏表示识别算法存在的高维问题。由低维高精度的广义二维主分量特征构成过完备字典,基于Fisher线性判别准则对该字典进行学习优化,使得类内更紧凑,类间更分开,同时降低了稀疏求解的复杂度。求解测试样本在优化字典下的稀疏表示系数,根据系数矢量的能量特征完成分类识别。MSTAR(moving and stationany target acquisition and recognition)实测SAR图像数据实验的结果表明,该方法稀疏求解复杂度低。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR)图像 广义二维主分量分析(G2DPCA) 目标识别 稀疏表示 移动和静止目标获取与识别(MSTAR)

原文传递