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基于 l_(2,p) 范数的鲁棒核主成分分析
1
作者 李文君 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 2025年第1期75-82,共8页
核主成分分析(KPCA)是数据降维当中有效且常用的方法之一,应用广泛.许多基于l_(1)范数的KPCA算法被提出,虽然解决了经典KPCA易受异常值影响的问题,但都忽略了不能最大限度地减少重构误差以及具有旋转不变性的问题.针对此问题,提出一种基... 核主成分分析(KPCA)是数据降维当中有效且常用的方法之一,应用广泛.许多基于l_(1)范数的KPCA算法被提出,虽然解决了经典KPCA易受异常值影响的问题,但都忽略了不能最大限度地减少重构误差以及具有旋转不变性的问题.针对此问题,提出一种基于l_(2,p)范数的核主成分分析算法(l_(2,p)-KPCA),采用l_(2,p)范数作为重构误差的距离度量,提高了对异常值的鲁棒性.证明了算法的收敛性以及旋转不变性,保留了PCA的旋转不变性.通过数值实验模拟和实验数据的结果表明,提出的l_(2,p)-KPCA比其他降维算法更具有优越性. 展开更多
关键词 主成分分析 l_(2 p)范数 核主成分分析 鲁棒性 数据降维 特征提取
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基于主成分降维的海面散射系数快速预测方法
2
作者 刘悦 董春雷 +1 位作者 孟肖 郭立新 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主... 海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主成分分析(principal components analysis,PCA)降维的海面电磁散射快速预测方法。首先,利用文氏海谱和海面电磁散射模型构建后向散射系数仿真数据集;然后,引入PCA法降低仿真参数维度,提取主要特征;最后,基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)建立非线性回归模型,输入降维数据进行预测,并评估预测结果的精度。通过对比不同降维比例的预测结果,分析了主成分降维对模型性能的影响。结果表明,对仿真参数进行适当降维能够显著增加模型精度,提升模型的解释能力。当降维比例为25%左右时模型精度达到最优,当降维比例大于40%时模型精度显著下降,不利于海面电磁散射预测。 展开更多
关键词 主成分分析(PCA) 海面电磁散射预测 最小二乘支持向量回归机(LSSVR) 半确定性面元法 参数降维
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基于改进二维主成分分析的在线掌纹识别 被引量：36
3
作者 李强 裘正定 +1 位作者 孙冬梅 刘陆陆 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1886-1889,共4页
掌纹识别是生物特征识别技术的新热点,论文提出使用二维主成分分析算法(2D PCA)提取掌纹图像的统计特征,实验表明其泛化能力优于传统主成分分析算法(PCA).在此基础上,论文提出且定义了改进的二维主成分分析,并证明它在保持训练样本图像... 掌纹识别是生物特征识别技术的新热点,论文提出使用二维主成分分析算法(2D PCA)提取掌纹图像的统计特征,实验表明其泛化能力优于传统主成分分析算法(PCA).在此基础上,论文提出且定义了改进的二维主成分分析,并证明它在保持训练样本图像总体散度的同时更有效的提取样本特征.改进的算法在得到99.72%高识别率的同时,大幅降低了原算法的特征维数、识别计算的复杂度,使系统的实用性进一步提高. 展开更多
关键词 掌纹识别 二维成分分析 改进二维主成分分析 主成分分析
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基于二维主成分分析的掌纹识别研究 被引量：24
4
作者 桑海峰 苑玮琦 +1 位作者 张志佳 黄静 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1929-1933,共5页
掌纹作为一种新的生物特征可用来进行人的身份识别。论文提出了将二维主成分分析方法(2DPCA)应用于掌纹识别的特征提取,并在PolyU掌纹数据库上利用最近邻分类器与余弦距离度量进行了相应的实验,得到了99.4%的正确识别率。二维主成分分... 掌纹作为一种新的生物特征可用来进行人的身份识别。论文提出了将二维主成分分析方法(2DPCA)应用于掌纹识别的特征提取,并在PolyU掌纹数据库上利用最近邻分类器与余弦距离度量进行了相应的实验,得到了99.4%的正确识别率。二维主成分分析方法相比主成分分析方法(PCA)方法具有更高的识别率和更快的计算速度,尤其是在小样本训练数据的情况下优势更明显。同时论文也研究了不同应用系统下阈值的选取方法。 展开更多
关键词 二维主成分分析 掌纹识别 主成分分析 特征提取
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二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用 被引量：20
5
作者 陈伏兵 陈秀宏 +1 位作者 高秀梅 杨静宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第8期1767-1770,共4页
提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方... 提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率。此外,2DPCA是分块2DPCA的特例。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 特征抽取 分块二维主成分分析 特征矩阵 人脸识别
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用二维相关近红外谱和多维主成分分析判别掺杂牛奶 被引量：17
6
作者 杨仁杰 刘蓉 +1 位作者 杨延荣 张伟玉 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2352-2358,共7页
为了有效地提取牛奶中微量的掺杂物特征信息,提出了基于二维相关近红外光谱多维主成分分析(MPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别牛奶掺杂物的方法。首先,采集纯牛奶、掺杂尿素牛奶和掺杂三聚氰胺牛奶的一维近红外谱,并对其进行相关计... 为了有效地提取牛奶中微量的掺杂物特征信息,提出了基于二维相关近红外光谱多维主成分分析(MPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别牛奶掺杂物的方法。首先,采集纯牛奶、掺杂尿素牛奶和掺杂三聚氰胺牛奶的一维近红外谱,并对其进行相关计算,构建各样品的二维相关近红外谱。然后,采用多维主成分分析法分析二维相关谱矩阵,压缩数据,提取相关谱的得分矩阵。最后,将提取的得分矩阵输入最小二乘支持向量机,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶及两种掺杂牛奶与纯牛奶的LS-SVM判别模型。用所建模型对测试集未知样品进行了判别,结果显示其判别正确率分别为92.3%,96.2%,92.3%。研究结果表明:所提出的方法不仅有效提取了牛奶中掺杂物的特征信息,而且缩短了建模所需时间,取得了较好的判别效果。 展开更多
关键词 二维相关近红外光谱 多维主成分分析 掺杂牛奶 尿素 三聚氰胺
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基于二维对称主成分分析的人脸识别 被引量：17
7
作者 赵丽红 张西礼 徐心和 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1290-1294,共5页
由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题。主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一。本文把其改进算法二维对称主成分分析应用到人脸识别中。二维对称主成分分析与... 由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题。主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一。本文把其改进算法二维对称主成分分析应用到人脸识别中。二维对称主成分分析与传统主成分分析和对称主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征。实验结果表明,二维对称主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析和对称主成分分析更好的识别性能,对ORL标准人脸数据库的正确识别率达到94%以上。 展开更多
关键词 特征抽取 二维对称主成分分析 主成分分析 人脸识别
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基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法 被引量：15
8
作者 王科俊 刘丽丽 +1 位作者 贲晛烨 陈薇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第12期2503-2509,共7页
为了快速有效地进行步态识别，针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点，提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法。该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓；然后通过人体宽高比的相关信... 为了快速有效地进行步态识别，针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点，提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法。该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓；然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期，再对二值周期序列进行步态能量图像（GEI）合成；最后运用行列相结合的2维主成分分析（（2D）2PCA）方法与加权的2维主成分分析（W（2D）2PCA）方法提取特征主向量，并采用最近邻分类器进行分类。实验结果表明，该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响，而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库中多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果。 展开更多
关键词 步态识别 步态能量图像 2维主成分分析 行列相结合的2维主成分分析 加权的2维主成分分析
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改进的完全二维主成分分析及其在步态识别中的应用研究 被引量：5
9
作者 贲晛烨 安实 +1 位作者 王科俊 王健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2088-2091,共4页
对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中国科学院自动化所提供的CASIA(B)步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较... 对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中国科学院自动化所提供的CASIA(B)步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较大,通过实验可以选取最佳的权值,能够做到提高识别性能。最后针对各个行走状态下的步态,分析了背包步态识别率低的原因。 展开更多
关键词 步态识别 步态能量图 完全二维主成分分析 加权完全二维主成分分析
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基于二维主成分分析的交通标志牌识别 被引量：6
10
作者 唐琎 刘波 +1 位作者 蔡自兴 谢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第11期287-288,294,共3页
提出了将二维主成分分析方法应用于交通标志牌识别的特征提取,并在已建立的两个标志牌的数据库上利用最近邻分类器与欧氏距离度量进行了相应的实验。一个数据库是将标志牌图像二值化后经过一系列的仿真变换得到的,另外一个数据库是选取... 提出了将二维主成分分析方法应用于交通标志牌识别的特征提取,并在已建立的两个标志牌的数据库上利用最近邻分类器与欧氏距离度量进行了相应的实验。一个数据库是将标志牌图像二值化后经过一系列的仿真变换得到的,另外一个数据库是选取不同位置场景经过实地拍摄得到的标志牌图像。本方法对两个图像库的识别都得到了良好的效果。 展开更多
关键词 模式识别 交通标志识别 二维主成分分析 特征提取
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采用Radon变换和二维主成分分析的步态识别算法 被引量：9
11
作者 王科俊 贲晛烨 刘丽丽 《智能系统学报》 2010年第3期266-271,共6页
针对主成分分析算法将图像矩阵转化为向量的维数过高、求取特征向量耗时的问题,综合步态的静态和动态信息,对一个步态周期中的图像进行Radon变换,再通过模板构造,仅用一幅图像来刻画步态特征,接着用二维主成分分析(2DPCA)进行降维.为了... 针对主成分分析算法将图像矩阵转化为向量的维数过高、求取特征向量耗时的问题,综合步态的静态和动态信息,对一个步态周期中的图像进行Radon变换,再通过模板构造,仅用一幅图像来刻画步态特征,接着用二维主成分分析(2DPCA)进行降维.为了验证所提出的算法的有效性,在CASIA步态数据库上进行实验,采用最近邻分类器来测试识别.实验结果表明在特征模板构造时选择合适的频率,采用Radon变换结合列2DPCA进行步态特征提取是有效的. 展开更多
关键词 步态识别 RADON变换 二维主成分分析 模板构造
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基于增强的2维主成分分析的特征提取方法及其在人脸识别中的应用 被引量：6
12
作者 杨万扣 吉善兵 +1 位作者 任明武 杨静宇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期227-232,共6页
为了对图像进行最优压缩,提出了两步2维主成分分析方法进行特征提取,称为增强的2维主成分分析。增强的2维主成分分析首先对图像进行行方向的2维主成分分析,再进行列方向的2维主成分分析。增强的2维主成分分析对图像进行了行方向和列方... 为了对图像进行最优压缩,提出了两步2维主成分分析方法进行特征提取,称为增强的2维主成分分析。增强的2维主成分分析首先对图像进行行方向的2维主成分分析,再进行列方向的2维主成分分析。增强的2维主成分分析对图像进行了行方向和列方向的压缩,因此增强的2维主成分分析比2维主成分分析需要更少的系数来表示图像,需要更少的存储空间和分类时间。在ORL和FERET人脸库上的实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 主成分分析 2维主成分分析 特征提取 人脸识别
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基于二维广义主成分分析的人脸识别 被引量：12
13
作者 祝磊 朱善安 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期264-267,共4页
针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种基于二维广义主成分分析(2DIMPCA)的人脸识别方法.有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量,该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,通过在水平和垂直2个方向上顺序... 针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种基于二维广义主成分分析(2DIMPCA)的人脸识别方法.有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量,该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次广义主成分分析(IMPCA)运算,消除了人脸图像行和列的相关性,大大压缩了特征的维数.选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在AT&T人脸库以及Yale人脸库上的测试结果表明,与主成分分析(PCA)和IMPCA相比,该方法具有更高的识别率和更快的识别速度. 展开更多
关键词 二维广义主成分分析 主成分分析 人脸识别
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广义余弦二维主成分分析 被引量：7
14
作者 王肖锋 陆程昊 +1 位作者 郦金祥 刘军 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2836-2851,共16页
主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一种广泛应用的特征提取与数据降维方法,其目标函数采用L2范数距离度量方式,对离群数据及噪声敏感.而L1范数虽然能抑制离群数据的影响,但其重构误差并不能得到有效控制.针对上述问题,综... 主成分分析(Principal component analysis,PCA)是一种广泛应用的特征提取与数据降维方法,其目标函数采用L2范数距离度量方式,对离群数据及噪声敏感.而L1范数虽然能抑制离群数据的影响,但其重构误差并不能得到有效控制.针对上述问题,综合考虑投影距离最大及重构误差较小的目标优化问题,提出一种广义余弦模型的目标函数.通过极大化矩阵行向量的投影距离与其可调幂的2范数之间的比值,使得其在数据降维的同时提高了鲁棒性.在此基础上提出广义余弦二维主成分分析(Generalized cosine two dimensional PCA,GC2DPCA),给出了其迭代贪婪的求解算法,并对其收敛性及正交性进行理论证明.通过选择不同的可调幂参数,GC2DPCA可应用于广泛的含离群数据的鲁棒降维.人工数据集及多个人脸数据集的实验结果表明,本文算法在重构误差、相关性及分类率等性能方面均得到了提升,具有较强的抗噪能力. 展开更多
关键词 二维主成分分析 广义余弦模型 鲁棒性 范数 降维
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基于改进二维主成分分析及神经网络的人耳识别方法 被引量：3
15
作者 刘嘉敏 刘强 朱晟君 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3357-3359,共3页
针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特... 针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特征维数,最后采用BP神经网络进行分类识别。实验表明,将改进的两级2DPCA算法同BP神经网络相结合,具有较好的实时性,同时节约了特征数据的存储空间,并保持了较好的识别率。 展开更多
关键词 二维主成分分析 人耳特征维数 数据存储空间 BP神经网络 人耳识别
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基于二维主成分分析的运动目标检测 被引量：2
16
作者 王路 王磊 +1 位作者 卓晴 王文渊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第8期206-207,217,共3页
运动目标检测是计算机视觉研究的重要领域,在视频监控和智能交通等领域应用广泛。本文提出了一种自适应的运动目标检测方法。该方法采用二维主成分分析建立背景模型,通过比较重建图像和原图像的差异来检测运动目标。为了自适应动态变化... 运动目标检测是计算机视觉研究的重要领域,在视频监控和智能交通等领域应用广泛。本文提出了一种自适应的运动目标检测方法。该方法采用二维主成分分析建立背景模型,通过比较重建图像和原图像的差异来检测运动目标。为了自适应动态变化的复杂背景,该模型由增量算法在线更新。实验结果表明,提出的方法可以在复杂变化的动态背景环境下进行有效的运动目标检测。 展开更多
关键词 背景建模 运动检测 二维主成分分析
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分块二维主成分分析鉴别特征抽取能力研究 被引量：1
17
作者 陈伏兵 韦相和 +1 位作者 严云洋 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第27期69-72,75,共5页
基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽... 基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPCA和PCA方法,也优于基于Fisher鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法。 展开更多
关键词 线性鉴别分析 特征抽取 二维主成分分析 分块二维主成分分析 人脸识别
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基于主成分和二维差示扫描量热法分析掺假油菜蜜 被引量：2
18
作者 陈桂云 吴威 陈坤杰 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期310-315,共6页
结合主成分分析和二维相关分析方法深入挖掘掺假油菜蜜在30~100℃温度范围的差示扫描量热(differential scanning calorimetry,DSC)曲线,揭示该温度范围掺假对油菜蜜的影响。结果表明,温度微扰下的二维DSC相关谱图和主成分分析结果能相... 结合主成分分析和二维相关分析方法深入挖掘掺假油菜蜜在30~100℃温度范围的差示扫描量热(differential scanning calorimetry,DSC)曲线,揭示该温度范围掺假对油菜蜜的影响。结果表明,温度微扰下的二维DSC相关谱图和主成分分析结果能相互印证,都能深入揭示原始曲线内含的细节信息。掺假对DSC分析中热流率的影响总体是不规则表现。前者在呈现不规则表现的特点上更为直观,后者则能呈现隐藏着的微弱规律。两者结合可用来深入分析掺假油菜蜜样本的DSC特性。 展开更多
关键词 掺假蜂蜜 差示扫描量热法 主成分分析 二维相关分析
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融合相位一致性与二维主成分分析的视觉显著性预测 被引量：3
19
作者 徐威 唐振民 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2089-2096,共8页
为了更加有效地预测图像中吸引视觉注意的关键区域,该文提出一种融合相位一致性与2维主成分分析(2DPCA)的显著性方法。该方法不同于传统的利用相位谱的方式,而是提出采用相位一致性(PC)获取图像中重要的特征点和边缘信息,经快速漂移超... 为了更加有效地预测图像中吸引视觉注意的关键区域,该文提出一种融合相位一致性与2维主成分分析(2DPCA)的显著性方法。该方法不同于传统的利用相位谱的方式,而是提出采用相位一致性(PC)获取图像中重要的特征点和边缘信息,经快速漂移超像素优化后,融合局部和全局颜色对比度,生成低层特征显著图。接着提出利用2DPCA提取图像块的主成分后,计算主成分空间中图像块的局部和全局可区分性,得到模式显著图。最后,通过空间离散度度量分配合适的权重,使两者融合,提取显著性区域。在两种人眼跟踪数据库上与5种经典算法的实验对比结果表明,该算法能更加准确地预测人眼视觉关注点。 展开更多
关键词 图像处理 视觉显著性 人眼关注点预测 相位一致性 2维主成分分析
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基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法 被引量：2
20
作者 赵谦 许新亚 《工矿自动化》 北大核心 2015年第11期56-59,共4页
针对现有边坡监测方法存在监测点少、分辨率低、测量周期长等问题,为了实时监测煤矿边坡的沉降并有效抑制虚警,提出了一种基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法。该方法首先使用三频彩色条纹投影轮廓术快速精确地获取被测边坡的... 针对现有边坡监测方法存在监测点少、分辨率低、测量周期长等问题,为了实时监测煤矿边坡的沉降并有效抑制虚警,提出了一种基于条纹投影和二维主成分分析的边坡监测方法。该方法首先使用三频彩色条纹投影轮廓术快速精确地获取被测边坡的高程信息,然后对其进行二维主成分分析,简化计算量,最后根据被测边坡对应位置不同时刻的欧氏距离来判断边坡是否发生虚警。实验结果表明,该监测方法能有效地监测到边坡的虚警,具有良好的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 边坡监测 条纹投影 二维主成分分析 欧氏距离 虚警
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