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基于双向二维加权主分量分析的面部表情识别
1
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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一种基于PSO权重优化的加权二维主分量分析方法
2
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元分析的人脸表情识别
3
作者 韩金玉 赵瑞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期179-180,184,共3页
提出了一种双向二维加权主元分析方法用于人脸表情特征提取,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;且考虑到人脸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。实验证明... 提出了一种双向二维加权主元分析方法用于人脸表情特征提取,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;且考虑到人脸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。实验证明,与已有的二维主元分析相比较,该方法不但运算速度快,且获得了更高的识别率。 展开更多
关键词 表情识别 特征提取 二维主元分析 双向二维加权主元分析
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二维主分量分析的脉内调制识别算法研究 被引量：3
4
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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一种局部加权的二维主成分分析算法及其在人脸识别中的应用 被引量：2
5
作者 金一 阮秋琦 《智能系统学报》 2007年第3期25-29,共5页
提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法.引入了二维局部加权特征子空间的概念,将各类样本映射到这个局部加权特征子空间,再通过计算测试样本到加权子空间的距离进行样本的分类.使用这种方法在... 提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法.引入了二维局部加权特征子空间的概念,将各类样本映射到这个局部加权特征子空间,再通过计算测试样本到加权子空间的距离进行样本的分类.使用这种方法在ORL人脸库上进行测试,结果表明,经过局部特征加权的二维主成分分析方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能,并且在提高识别率的同时算法的复杂程度并没有明显增加. 展开更多
关键词 二维主成分分析 局部加权 人脸识别 加权特征提取
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基于特征选择的二维主分量分析 被引量：1
6
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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基于双向二维主成分分析的掌纹识别 被引量：4
7
作者 秦娜 金炜东 刘景波 《微计算机信息》 2009年第4期238-239,266,共3页
掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。使用主成分分析对图像向量进行处理,向量维数一般都很高。二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,与一维主成分分析相比能更精确地计算原始数据的协方差矩阵,双向二维主成分分析... 掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。使用主成分分析对图像向量进行处理,向量维数一般都很高。二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,与一维主成分分析相比能更精确地计算原始数据的协方差矩阵,双向二维主成分分析是二维主成分分析的改进算法,将其应用于掌纹识别,通过在水平和垂直2个方向上各执行1次二维主成分分析运算,消除了掌纹图像行和列的相关性,运用新准则选取了更适合于分类的主分量,大大压缩了特征的维数。在香港Poly-technic University的Palmprint Database测试结果表明,该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度。 展开更多
关键词 主成分分析 双向二维主成分分析 掌纹识别
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基于双向二维主成分分析的运动目标跟踪
8
作者 戚培庆 张超 +1 位作者 吕钊 吴小培 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第22期155-159,共5页
为克服二维主成分分析(2DPCA)跟踪效率低的缺点,提出一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)的运动目标跟踪算法。采用双向二维主成分分析作为目标表示的方法建立目标图像子空间,同时在图像均值与协方差矩阵的更新中引入基于目标图像匹... 为克服二维主成分分析(2DPCA)跟踪效率低的缺点,提出一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)的运动目标跟踪算法。采用双向二维主成分分析作为目标表示的方法建立目标图像子空间,同时在图像均值与协方差矩阵的更新中引入基于目标图像匹配程度的自适应增量因子的增量学习的方法进一步提高算法效率。在多个包含动态背景的图像序列上的对比实验结果表明算法能在目标处于部分遮挡的情况下准确跟踪目标,同时算法在效率上高于基于二维主成分分析的目标跟踪算法。 展开更多
关键词 二维主成分分析 双向二维主成分分析 目标跟踪 增量学习
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概率二维主分量分析
9
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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基于主分量分析的机载雷达空时二维自适应处理方法 被引量：1
10
作者 欧阳缮 《桂林电子工业学院学报》 2000年第4期42-46,共5页
通过分析机载预警雷达系统自由度数目与杂波自由度数目的关系 ,空时二维自适应处理可以只在主子空间进行。对于杂波抑制 ,提出了主分量分析实现空时二维自适应处理方法。该方法能以简单的运算求出最合理的系统自由度去抑制杂波 ,达到了... 通过分析机载预警雷达系统自由度数目与杂波自由度数目的关系 ,空时二维自适应处理可以只在主子空间进行。对于杂波抑制 ,提出了主分量分析实现空时二维自适应处理方法。该方法能以简单的运算求出最合理的系统自由度去抑制杂波 ,达到了简化系统设备的目的。文中并就一些实际问题进行了较详细探讨 ,通过模拟实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 机载雷达 空时二维自适应处理 主分量分析
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分块双向二维主成分分析与模糊分类的掌纹识别 被引量：2
11
作者 翟林 潘新 +3 位作者 刘霞 郜晓晶 宁丽娜 韩璠 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第4期149-152,共4页
掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩... 掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩阵进行特征抽取,能够精确计算协方差矩阵的特征向量;分类阶段引入模糊理论,应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验,结果表明,该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。 展开更多
关键词 分块 双向二维主成分分析 模糊分类 掌纹识别
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基于分块双向二维主成分分析的步态识别 被引量：1
12
作者 卢威 陈后金 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第9期232-234,共3页
提出了一种基于步态能量图和分块双向二维主成分分析进行步态特征的算法。首先对图像序列预处理提取运动轮廓,通过分析区域分布直方图检测出运动周期,生成步态能量图描述步态的空间和时间特性,继而使用分块双向二维主成分提取步态特征... 提出了一种基于步态能量图和分块双向二维主成分分析进行步态特征的算法。首先对图像序列预处理提取运动轮廓,通过分析区域分布直方图检测出运动周期,生成步态能量图描述步态的空间和时间特性,继而使用分块双向二维主成分提取步态特征用以分类,最后在USF步态数据库上测试,并与其它几个算法进行比较。实验结果显示,该方法有更高的识别率和更低的计算复杂度。 展开更多
关键词 步态识别 步态能量图 二维主成分分析 分块双向二维主成分分析 特征提取
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基于离散广义S变换与双向二维主成分分析的内燃机故障诊断 被引量：3
13
作者 张世雄 蔡艳平 +1 位作者 石林锁 王旭 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期899-905,共7页
针对内燃机气阀机构的故障诊断问题,提出一种将离散广义S变换和双向二维主成分分析(TD-2DPCA)相结合的诊断方法。该方法首先利用离散广义S变换将内燃机缸盖振动信号生成振动谱图像,然后利用TD-2DPCA对图像进行特征提取,有效减小特征系... 针对内燃机气阀机构的故障诊断问题,提出一种将离散广义S变换和双向二维主成分分析(TD-2DPCA)相结合的诊断方法。该方法首先利用离散广义S变换将内燃机缸盖振动信号生成振动谱图像,然后利用TD-2DPCA对图像进行特征提取,有效减小特征系数矩阵的维数,最后,通过最近邻分类器进行分类识别。将该方法应用于内燃机气阀机构8种工况的诊断实例中,对比不同时频表征及特征提取方法的计算效率和识别精度,结果表明该方法可为内燃机故障诊断提供一条新途径。 展开更多
关键词 内燃机 离散广义S变换 双向二维主成分分析 分类识别
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基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别
14
作者 李汶虹 王建国 田莉萍 《雷达科学与技术》 2014年第6期629-634,638,共7页
针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理... 针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 二维离散小波变换 两向二维主分量分析 概率神经网络
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基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别
15
作者 张裕平 龚晓峰 雒瑞森 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期232-236,共5页
双向二维主成分分析((2D)2PCA)易受异常值影响,鲁棒性差,且所提取的特征向量是非稀疏的。针对上述不足,提出基于L1范数的稀疏双向二维主成分分析方法(2D)2PCA-L1S。在(2D)2PCA目标函数中加入L1范数约束,以提高算法的抗干扰能力,同时引... 双向二维主成分分析((2D)2PCA)易受异常值影响,鲁棒性差,且所提取的特征向量是非稀疏的。针对上述不足,提出基于L1范数的稀疏双向二维主成分分析方法(2D)2PCA-L1S。在(2D)2PCA目标函数中加入L1范数约束,以提高算法的抗干扰能力,同时引入弹性网约束,通过Lasso与Ridge惩罚函数实现稀疏性。在Feret和Yale数据库中进行基于最近邻的人脸分类、人脸重构和基于粒子群优化SVM参数的人脸识别实验,结果表明,相较于2DPCA、(2D)2PCA、(2D)2PCA-L1等主成分分析方法,该方法能准确提取人脸主要信息,人脸识别和人脸重构效果较好。 展开更多
关键词 双向二维主成分分析 稀疏化 粒子群优化 支持向量机 人脸识别
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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
16
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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基于分块双向二维主成分分析的人脸目标识别
17
作者 乐新宇 肖小霞 《计算机技术与发展》 2019年第1期114-117,共4页
人脸目标识别是目前模式识别、计算机视觉等领域的研究热点问题之一,现有的大多数人脸目标识别算法的条件假设都较为严格,将其应用于现实环境中时,人脸识别的精度较低。针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮... 人脸目标识别是目前模式识别、计算机视觉等领域的研究热点问题之一,现有的大多数人脸目标识别算法的条件假设都较为严格,将其应用于现实环境中时,人脸识别的精度较低。针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了一种分块双向二维主成分分析融合局部特征方法。首先,将图像分解为互不重叠的子块,每个子块包含重要的局部信息,利用(2D)2PCA对子块进行特征提取并投影到特征子空间;然后,对每个子块分别设计一个分类器并在一定置信度范围内判别测试样本所属类别;最后,根据所有子块所属类别的置信度之和完成人脸分类。在两个人脸识别数据库上的实验结果表明,相比其他几种人脸识别算法,该方法取得了更高的识别精度。 展开更多
关键词 人脸识别 双向二维主成分分析 特征提取 局部特征 置信度
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基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别
18
作者 叶延亮 徐正光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第31期188-190,共3页
针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投... 针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。 展开更多
关键词 二维主元分析法 双向二维线性鉴别分析方法 改进的双向二维线性判别分析方法 压缩 投影矩阵
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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
19
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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葛藤节肢动物类群结构主分量分析及排序 被引量：1
20
作者 李建丰 田明义 +1 位作者 古德就 孙江华 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期335-337,共3页
利用葛藤节肢动物类群有关的结构指数进行了主分量分析 (PCA) ,构建了评价类群结构的综合指标 (第 1主分量和第 2主分量 ) ,并根据第 1和第 2主分量得分进行二维排序 ,结果表明葛藤节肢动物类群结构在时间系列上保持稳定 ,但在个别时间... 利用葛藤节肢动物类群有关的结构指数进行了主分量分析 (PCA) ,构建了评价类群结构的综合指标 (第 1主分量和第 2主分量 ) ,并根据第 1和第 2主分量得分进行二维排序 ,结果表明葛藤节肢动物类群结构在时间系列上保持稳定 ,但在个别时间点上表现出差异和波动 ;结果还表明 ,多样性指数H′是衡量节肢动物类群结构最重要的指标。 展开更多
关键词 葛藤 节肢动物 类群结构 主分量分析 二维排序
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