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基于改进多尺度采样算法的焊缝缺陷图像识别 预览
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作者 尹立航 孙士保 +1 位作者 许烨 章冲 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期1196-1201,共6页
为使焊缝缺陷图像特征提取更完整,提出一种多尺度采样分析的焊缝缺陷识别方法。对原有多尺度算法的符号模式进行改进,使其相比原来增加两个划分区间;利用控制变量法确定焊缝图像识别的最优尺度数为2,最佳邻域像素数为12;提取焊缝图像的... 为使焊缝缺陷图像特征提取更完整,提出一种多尺度采样分析的焊缝缺陷识别方法。对原有多尺度算法的符号模式进行改进,使其相比原来增加两个划分区间;利用控制变量法确定焊缝图像识别的最优尺度数为2,最佳邻域像素数为12;提取焊缝图像的多尺度特征,连接各个尺度下的特征向量用于表示焊缝图像;用最近邻分类器对缺陷图像进行识别;考虑实际生产中缺陷种类的多样性,对缺陷图像做9个不同角度的旋转。综合实验结果表明,该方法具有较高的识别率且具有旋转不变性,实验中对复杂缺陷图像识别率超过91.71%,优于现有方法,能够满足实际需要。 展开更多
关键词 无损检测 缺陷识别 多尺度分析 小波变换 最近分类器
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基于迁移学习的跨公司航天软件缺陷预测 预览
2
作者 哈清华 刘大有(指导) +1 位作者 陈媛 刘逻 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期469-478,共10页
为提高航天软件测试的效率和质量,针对同公司航天软件数量少、研制周期长的特点,提出了一种跨公司航天软件缺陷预测方法。从航天软件背景信息复杂、规模大、功能独立等特征出发,提出基于静态分类缺陷预测的模型构建思想。引入迁移学习方... 为提高航天软件测试的效率和质量,针对同公司航天软件数量少、研制周期长的特点,提出了一种跨公司航天软件缺陷预测方法。从航天软件背景信息复杂、规模大、功能独立等特征出发,提出基于静态分类缺陷预测的模型构建思想。引入迁移学习方法,利用最近邻分类器和数据引力模型,对训练数据的分布特征进行修正,提高训练数据与目标数据的相似性;为提高模型的泛化能力以适应目标数据的多样性,提出在训练数据中加入少量目标数据用于模型训练。将该方法在实际工程中进行应用,实验结果表明,与已有软件缺陷预测方法相比,该方法在保持较低误报率(不高于0.3)的情况下可有效提高召回率(接近0.6),整体可信度得到有效增强(G-measure超过0.6),方法稳定度高,泛化能力较强;本方法在实际工程中对测试规模影响可控,测试效率得到提高。 展开更多
关键词 缺陷预测 迁移学习 最近分类器 数据引力 朴素贝叶斯
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NSCT与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别 预览
3
作者 魏维 杨恢先 +1 位作者 陶霞 曾金芳 《电子产品世界》 2019年第5期41-45,49共6页
针对人脸识别中姿态、光照、表情变化造成的识别率不高的问题,本文提出一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与绝对值型中心对称局部方向模式(ACSLDP)相结合的人脸识别方法。首先,对人脸图像进行非下采样Contourlet变换处理,得到多个不同... 针对人脸识别中姿态、光照、表情变化造成的识别率不高的问题,本文提出一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与绝对值型中心对称局部方向模式(ACSLDP)相结合的人脸识别方法。首先,对人脸图像进行非下采样Contourlet变换处理,得到多个不同尺度不同方向的子带图像,然后计算子带图像绝对值型中心对称局部方向模式,再对每一幅子图像进行分块,利用信息熵对每块子图像进行加权,统计直方图特征信息,将直方图串接起来作为人脸图像的特征向量,最后利用最近邻分类器分类识别。在ORL、YALE和CAS-PEAL-R1人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法人脸有比较强的识别能力,特征维数小,且对姿态、光照、表情变化具有较好鲁棒性。 展开更多
关键词 图像处理 人脸识别 NSCT 绝对值型中心对称局部方向模式 信息熵 最近分类器
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一种基于小波特征贡献率的融合特征的检索算法 被引量:1
4
作者 张丹 王玉德 冯玮 《激光杂志》 北大核心 2018年第1期110-113,共4页
提出了一种基于小波特征贡献率融合特征的图像检索算法。首先,使用Daubechies小波族中的db4小波对人脸图像进行三层小波分解,按照4个分量对图像检索的贡献率进行加权处理。其次,采用主成分分析方法(PCA)获取人脸图像的降维特征。然后... 提出了一种基于小波特征贡献率融合特征的图像检索算法。首先,使用Daubechies小波族中的db4小波对人脸图像进行三层小波分解,按照4个分量对图像检索的贡献率进行加权处理。其次,采用主成分分析方法(PCA)获取人脸图像的降维特征。然后,融合小波加权特征与PCA降维特征,得到图像的检索特征,最后利用最近邻分类器实现图像的分类检索。在ORL、Yale库上进行实验,图像检索准确率分别达到98.75%和96.67%,表明算法具有较好的识别效果,有良好的适应能力。 展开更多
关键词 人脸识别 小波变换 贡献率 主成分分析 加权融合 最近分类器
内燃机振动时频图像的编码特征提取与诊断 预览 被引量:1
5
作者 张世雄 蔡艳平 +1 位作者 石林锁 牟伟杰 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第3期391-395,共5页
针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析(M-2DPCA)相结合的内燃机故障诊断方法。该方法首先利用S变换将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成振动谱图像;然后通过M-2DPCA对图... 针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析(M-2DPCA)相结合的内燃机故障诊断方法。该方法首先利用S变换将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成振动谱图像;然后通过M-2DPCA对图像矩阵进行模块化处理,利用所有样本子图像构建总体散布矩阵,计算最优投影向量,进行图像特征参数提取;最后,利用最近邻分类器进行分类识别,完成诊断。将该方法应用于内燃机气阀机构8种工况下振动信号的诊断实例中,识别率可达到94.17%,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 S变换 M-2DPCA 最近分类器 故障诊断
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结合改进CSLBP和位平面分解的单样本人脸识别
6
作者 杨恢先 张翡 +2 位作者 陈永 刘建 周彤彤 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第7期215-222,共8页
针对单样本环境下传统人脸识别算法识别效果不佳的问题,提出一种结合改进中心对称局部二值模式和位平面分解的单样本人脸识别算法(ICSDBP)。采用改进中心对称局部二值模式算子提取人脸的特征信息得到两幅不同半径的纹理特征图像,将每... 针对单样本环境下传统人脸识别算法识别效果不佳的问题,提出一种结合改进中心对称局部二值模式和位平面分解的单样本人脸识别算法(ICSDBP)。采用改进中心对称局部二值模式算子提取人脸的特征信息得到两幅不同半径的纹理特征图像,将每幅纹理特征图像分解为4幅位平面图像,最后将8幅特征图像串联融合,使用最近邻分类器进行分类识别。在AR、CAS-PEAL和Extend Yale B人脸数据库上的仿真结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度,对光照和表情等变化具有较好的稳健性。 展开更多
关键词 图像处理 人脸识别 单样本 中心对称局部二值模式 位平面分解 最近分类器
基于红外成像技术的铝箔封口密封完整性检测研究 预览 被引量:3
7
作者 赵士龙 李维军 石成江 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2018年第2期80-84,共5页
提出一种检测精度和检测效率高的铝箔封口密封完整性检测方法。首先,采用红外成像技术,获取铝箔封口部位的红外图像。然后,对所获的红外图像进行预处理,并以环形对称Gabor小波对其进行特征提取。最后,用最近邻分类器对所获图像进行识别... 提出一种检测精度和检测效率高的铝箔封口密封完整性检测方法。首先,采用红外成像技术,获取铝箔封口部位的红外图像。然后,对所获的红外图像进行预处理,并以环形对称Gabor小波对其进行特征提取。最后,用最近邻分类器对所获图像进行识别与分类处理。实验证明,此密封性检测方法所运用的环形对称Gabor小波较传统的Gabor变换的算法识别率高、速度快,为后续的铝箔封口生产线中的密封不良产品的自动筛选、剔除提供了技术保证。 展开更多
关键词 铝箔密封性检测 GABOR小波 环形对称Gabor小波 最近分类器
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基于纹理特征的焊缝图像缺陷识别方法 预览
8
作者 孙士保 尹立航 +2 位作者 闫晓龙 贾博文 章冲 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第5期242-246,312共6页
针对射线焊缝图像缺陷识别精确度不高问题,提出一种基纹理特征的焊缝缺陷识别方法。由于缺陷图像存在噪声,用中值滤波对焊缝图像进行降噪;通过分析焊缝图像纹理的全局与局部特征,构造焊缝图像的全局与局部直方图特征;把这两部特征进行... 针对射线焊缝图像缺陷识别精确度不高问题,提出一种基纹理特征的焊缝缺陷识别方法。由于缺陷图像存在噪声,用中值滤波对焊缝图像进行降噪;通过分析焊缝图像纹理的全局与局部特征,构造焊缝图像的全局与局部直方图特征;把这两部特征进行联合用于表示焊缝图像;用最近邻分类器对缺陷图像进行识别。同时,使用多组焊缝缺陷图像数据集测试该方法。另外,为了模拟实际生产中缺陷种类的复杂性,还对缺陷图像进行9个不同角度的旋转。综合实验表明该方法具有较高的识别率且具有旋转不变性。实验中对复杂缺陷图像识别率超过93.96%,优于现有方法,能够满足实际需要。 展开更多
关键词 缺陷识别 射线图像 无损检测 最近分类器
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基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法 预览 被引量:2
9
作者 杨恢先 唐金鑫 +2 位作者 陶霞 姜德财 颜微 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第15期200-205,共6页
针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法(HWOG)。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息... 针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法(HWOG)。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息,将所有分块的直方图串接得到人脸图像HWOG特征,用最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1进行实验,实验结果表明所提算法能有效提高识别率,且对光照、表情和姿态变化有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 韦伯梯度方向直方图 差动激励 最近分类器
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基于改进的SIFT算法交通标志牌的检测与识别 预览 被引量:3
10
作者 张琪 何宁 +1 位作者 池悦 曹珊 《北京联合大学学报:自然科学版》 CAS 2017年第2期59-65,共7页
提出了一种针对自然场景下的标志牌的检测和识别算法,首先对获取的视频进行帧提取,采用图像增强算法对图像进行预处理,进而转换到HSV颜色空间,利用其颜色和形状特征进行检测定位,再根据感兴趣区域的面积特征排除多余目标,最后根... 提出了一种针对自然场景下的标志牌的检测和识别算法,首先对获取的视频进行帧提取,采用图像增强算法对图像进行预处理,进而转换到HSV颜色空间,利用其颜色和形状特征进行检测定位,再根据感兴趣区域的面积特征排除多余目标,最后根据改进的SIFT特征匹配算法,利用最近邻分类器算法进行识别,样本库选用的是自然场景下的道路交通中的数据,通过对比实验发现,该算法在保证检测率的同时大大提高了算法的实时性。 展开更多
关键词 交通标志牌 HSV颜色空间 识别 SIFT算法 最近分类器
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拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别 预览
11
作者 杨恢先 刘凡 贺迪龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期165-170,共6页
针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法(LFCLBP)。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值... 针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法(LFCLBP)。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。 展开更多
关键词 人脸识别 单样本 拉普拉斯滤波 中心对称局部二值模式 最近分类器
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局部方向梯度幅值与相位差分的人脸识别算法 预览 被引量:1
12
作者 杨恢先 姜德财 +2 位作者 谭正华 唐金鑫 颜微 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期217-222,共6页
针对传统人脸识别算法在单训练样本下效果不佳,提出一种局部方向梯度幅值和相位差分相结合的方法(LDGMPD),首先提取图像的梯度幅值与相位,梯度幅值图像与8个Kirsch模板卷积得到每个子邻域的8个边缘梯度值;然后对相位进行局部差分... 针对传统人脸识别算法在单训练样本下效果不佳,提出一种局部方向梯度幅值和相位差分相结合的方法(LDGMPD),首先提取图像的梯度幅值与相位,梯度幅值图像与8个Kirsch模板卷积得到每个子邻域的8个边缘梯度值;然后对相位进行局部差分。局部方向梯度幅值与相位差分仅使用边缘梯度值与相位局部差分值中最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生LDGMPD值。再选取结构对比信息对各LDGMPD人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDGMPD直方图特征,最后利用最近邻分类器分类识别。在AR和CAS-PEAL-R1共享库上进行实验表明LDGMPD在单样本人脸识别具有较好的效果。 展开更多
关键词 人脸识别 单样本 相位差分 边缘梯度 最近分类器
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基于二维子空间的苹果病害识别方法 预览 被引量:2
13
作者 师韵 黄文准 张善文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第22期180-184,共5页
如何准确、实时得到苹果病害信息是苹果病害管理的一个重要研究内容。根据苹果叶片症状准确、快速地诊断苹果病害是预防和控制苹果病害的基础。由于苹果同类病害叶片及其病斑图像的形状、颜色和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式... 如何准确、实时得到苹果病害信息是苹果病害管理的一个重要研究内容。根据苹果叶片症状准确、快速地诊断苹果病害是预防和控制苹果病害的基础。由于苹果同类病害叶片及其病斑图像的形状、颜色和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于苹果叶部病害识别。为此,提出了一种基于二维子空间学习维数约简(2DSLDR)的苹果病害识别方法。该方法将高维空间的观测样本点映射到低维子空间,使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的分类特征。该方法直接作用于叶片图像,不需要计算逆矩阵,从而克服了经典植物病害识别方法中特征提取与选择的难题,避免了经典子空间判别分析中的小样本问题,提高了识别效果。采用该方法对三种常见苹果叶部病害进行识别实验,并与其他苹果病害识别和监督流形学习方法进行比较。实验结果表明,2DSLDR对苹果叶部病害识别是有效可行的,识别精度高达90%以上。 展开更多
关键词 苹果叶部病害识别 苹果病害叶片图像 最近分类器 二维子空间学习维数约简
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双空间局部方向模式的人脸识别 被引量:1
14
作者 杨恢先 刘建 +1 位作者 张孟娟 周彤彤 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第11期1493-1502,共10页
目的 针对传统局部方向模式(LDP)在特征提取的充分性、对光照和噪声等的鲁棒性以及识别时间长短这3方面不能同时取得一个很好的平衡效果,提出了一种双空间局部方向模式(DSLDP)的人脸识别方法。方法 首先,将图像3×3邻域像素... 目的 针对传统局部方向模式(LDP)在特征提取的充分性、对光照和噪声等的鲁棒性以及识别时间长短这3方面不能同时取得一个很好的平衡效果,提出了一种双空间局部方向模式(DSLDP)的人脸识别方法。方法 首先,将图像3×3邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到8个方向的边缘响应值,然后,将近邻边缘响应值之间相应作差,对应8个方向的边缘响应差值,将两组值取绝对值,取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生DSLDP码。最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成DSLDP图,再对DSLDP图进行直方图统计,并利用信息熵对每块进行加权,将所有子块的直方图连接生成人脸特征,再通过PCA进行降维,用最近邻分类器分类识别。结果 在剑桥大学Olivetti实验室(ORL)、Aleix Martinez and Robert Benavente (AR)和中国科学院(CAS-PEAL)的人脸图像数据库进行实验,相比局部方向模式(LDP)、显著型局部方向模式(SLDP)、增强型局部方向模式(ELDP)、局部方向数字模式(LDN)、差值型局部方向模式(DLDP)、中心对称局部方向模式(CSLDP)和梯度中心对称局部方向模式(GCSLDP),DSLDP具有更好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了97.82%的平均识别率,在AR光照、表情、遮挡A和遮挡B库分别取得了98.00%、98.33%、99.33%、87.67%的平均识别率,在CAS-PEAL光照、表情和饰物库分别取得了99.33%、95.33%、90.00%的平均识别率。结论 1)该方法既考虑了近邻边缘响应值的外在变化,也考虑了近邻边缘响应值之间的内在变化,通过将强度空间和梯度空间人脸特征信息结合使人脸特征得到更加充分的提取。2) DSLDP只考虑邻边缘响应值和边缘响应差值的最大值情况,突出了主要边缘梯度信息,同时又避免了不重要信息的干扰,相比同� 展开更多
关键词 局部方向模式 双空间局部方向模式 KIRSCH算子 信息熵 PCA 最近分类器 人脸识别
基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法研究 预览 被引量:3
15
作者 刘馨 穆颖 张斌 《华东交通大学学报》 2017年第2期72-77,共6页
针对传统钢轨检测方法不能满足线路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法,运用投影法和特定区域像素点扫描统计相结合的方法定位扣件位置,使用灰度特征和HOG特征描述扣件特征向量,并利用Chi开方距离分类器进行特征提... 针对传统钢轨检测方法不能满足线路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的钢轨扣件检测算法,运用投影法和特定区域像素点扫描统计相结合的方法定位扣件位置,使用灰度特征和HOG特征描述扣件特征向量,并利用Chi开方距离分类器进行特征提取。实验结果表明,该算法具有一定的有效性和可行性。 展开更多
关键词 计算机视觉 钢轨扣件 HOG特征 最近分类器
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基于特征融合和有监督局部保持投影的蛋白质亚核定位 预览 被引量:1
16
作者 刘树慧 王顺芳 《计算机应用与软件》 2017年第2期251-255,279共6页
传统的蛋白质亚核定位利用单一序列特征表达导致信息不足,且表达与定位孤立导致信息不充分利用,为此利用伪氨基酸组成和位置特异性得分矩阵,收集到氨基酸物理化学特性信息和蛋白质进化信息,从而形成信息丰富的融合表达。在该基础上利用... 传统的蛋白质亚核定位利用单一序列特征表达导致信息不足,且表达与定位孤立导致信息不充分利用,为此利用伪氨基酸组成和位置特异性得分矩阵,收集到氨基酸物理化学特性信息和蛋白质进化信息,从而形成信息丰富的融合表达。在该基础上利用有监督局部保持投影学习数据低维流形,进而得到类间分割、类内保持的低维判别特征。然后依据此数据分布,适用最近邻分类器预测亚核位置。最后在标准数据集上,十折交叉验证的评估结果表明:该方法相较于已有方法在精度上有较大提升。 展开更多
关键词 融合表达 有监督局部保持投影 最近分类器 十折交叉验证
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一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法 预览 被引量:4
17
作者 李懿 刘晓东 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期189-194,共6页
稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,... 稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,结合模糊集合理论,提出了一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法.首先,引入一个非线性函数描述人脸的相似性程度.然后,基于该相似性度量以及最近邻分类器思想,定义一个自适应的模糊隶属度函数来分配人脸对类的隶属程度.而这一过程恰使得这些隶属度是稀疏化的.最后,将稀疏化的模糊隶属度作为训练样本表示测试样本的权值系数,进而重构测试图像.采用MATLAB在ORL和Yale人脸数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性. 展开更多
关键词 人脸识别 模式识别 相似度 模糊隶属度 稀疏表示 最近分类器
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字典学习优化结合二维KCM选择的人脸识别方法 预览
18
作者 唐守军 吴洪武 《湘潭大学自然科学学报》 北大核心 2017年第4期85-88,共4页
针对人脸识别中区域的高阶隐藏非线性结构发现问题,提出了字典学习优化结合2DKrawtchouk矩(KCM)选择的人脸识别方法.首先,利用二维KCM选择提取特征向量;然后,利用字典学习优化得到最优特征矩阵,并将特征进行组合;最后,使用最近邻分类器... 针对人脸识别中区域的高阶隐藏非线性结构发现问题,提出了字典学习优化结合2DKrawtchouk矩(KCM)选择的人脸识别方法.首先,利用二维KCM选择提取特征向量;然后,利用字典学习优化得到最优特征矩阵,并将特征进行组合;最后,使用最近邻分类器完成分类.实验结果表明,相比其他几种方法,该方法获得的平均精度高且鲁棒性更好. 展开更多
关键词 字典学习优化 人脸识别 正交Krawtchouk矩 最近分类器
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改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别 预览 被引量:1
19
作者 王贺 邓茂云 +3 位作者 姜守坤 李明明 宗宇轩 刘富 《吉林大学学报:信息科学版》 CAS 2017年第1期32-36,共5页
针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静... 针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中。重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵。采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别。结果表明,在不增加识别时间的情况下,MB2D-LDA平均识别率比B2D-LDA高2%,证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 手背静脉识别 特征提取 双边二维线性判别分析 最近分类器
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自适应三维形变模型结合流形分析的人脸识别方法 预览 被引量:1
20
作者 王渐韬 赵丽 齐兴斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期232-235,239共5页
为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出自适应3DMM拟合方法;然后,通过三维变换来保留尽可能多的身份信... 为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出自适应3DMM拟合方法;然后,通过三维变换来保留尽可能多的身份信息,将整个图像网格化映射成3D对象,姿态和表情的归一化保证了变换的稳定;最后,利用多流形判别分析计算流形与流形之间的距离,并利用最近邻分类器完成识别。在Multi-PIE,LFW以及自己采集的数据库上的实验验证了所提方法的有效性,在3个数据库上的识别率分别高达99.8%,95.25%,98.62%。所提方法显著改善了人脸识别性能,在约束和无约束环境下均优于其他几种较新的识别方法。 展开更多
关键词 人脸识别 自适应 三维形变模型 多流形判别分析 不可见区域 最近分类器
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