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基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法 被引量：8
1
作者 卢官明 左加阔 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2014年第5期1-8,共8页
提出了一种二维局部保持鉴别分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特征提取算法。该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;... 提出了一种二维局部保持鉴别分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特征提取算法。该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC),从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题。通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 表情识别 特征提取 局部保持投影 二维局部保持鉴别分析 最大间距准则
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基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法
2
作者 赵春晖 陈才扣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期254-257,共4页
在对二维局部保持鉴别分析(2DLPDA)研究的过程中,发现在将样本分块后,对相同位置的块组成的新的样本集独自使用2DLPDA方法,可以有效地将测试样本的类别锁定在一个很小的范围内。由此提出一种基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识... 在对二维局部保持鉴别分析(2DLPDA)研究的过程中,发现在将样本分块后,对相同位置的块组成的新的样本集独自使用2DLPDA方法,可以有效地将测试样本的类别锁定在一个很小的范围内。由此提出一种基于分块二维局部保持鉴别分析的二级人脸识别方法。在第一阶段首先对样本进行分块,然后独立对相同位置块所组成的新样本集进行2DLPDA,并以此提取出测试样本被锁定的类别范围;之后在该缩小的类别范围内,进行二级人脸识别过程。提出两种方案,一种是二级采用协同表示分类(CRC)算法,另一种是二级采用最近邻分类(NNC)算法来对测试样本的类别进行进一步的识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,所提出的方法对于提高识别率有效。 展开更多
关键词 局部保持鉴别分析 协同表示分类 最近邻分类 二级人脸识别
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基于二维相关近红外光谱的老陈醋醋龄鉴别 被引量：4
3
作者 张志勇 韩宁 +4 位作者 周涛 贾丽艳 武同辉 杜鸿志 吴谦 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期389-395,共7页
采用二维相关近红外光谱技术与判别分析(DA)方法相结合鉴别不同醋龄的老陈醋样品。选取5个醋龄共100个老陈醋样品,在室温下采集所有样品的一维近红外光谱。以醋龄作为外扰因素,构建各样品在1001~1830 nm波段范围的二维相关同步谱和异步... 采用二维相关近红外光谱技术与判别分析(DA)方法相结合鉴别不同醋龄的老陈醋样品。选取5个醋龄共100个老陈醋样品,在室温下采集所有样品的一维近红外光谱。以醋龄作为外扰因素,构建各样品在1001~1830 nm波段范围的二维相关同步谱和异步谱,分析其二维相关谱图的光谱特征。基于二维相关同步谱的对角线数据(即自相关谱),建立不同醋龄老陈醋样品的判别分析模型,模型校正集的识别准确率为97.3%,预测集识别准确率为96%。研究结果表明,所提出的方法可提供随醋龄变化的更多光谱特征信息,为老陈醋醋龄快速鉴别提供一种精度高的分类模型。 展开更多
关键词 老陈醋 醋龄鉴别 判别分析 二维相关近红外光谱
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双向二维局部保持鉴别投影应用于人脸识别
4
作者 周慧 陈熙 刘增力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第22期163-167,共5页
双向二维局部保持映射(双向2DLPP)与二维局部保持映射(2DLPP)比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别... 双向二维局部保持映射(双向2DLPP)与二维局部保持映射(2DLPP)比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别式分析(LDA)进行分类,从而形成了一种新的监督算法:鉴别双向二维局部保持投影。理论分析表明,无论在计算量还是内存要求方面,所提鉴别双向二维局部保持投影算法比双向2DLPP和主成分分析+线性判别式分析(PCA+LDA)要少,而且在ORL和Yale数据库上的人脸识别实验表明,新算法的识别性能比双向2DLPP和PCA+LDA算法要好,且具有较少的计算复杂度。 展开更多
关键词 双向二维局部保持映射 线性判别式分析 人脸识别 计算复杂度
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局部和全局加权的二维统计不相关鉴别分析
5
作者 黄明晓 荆晓远 +1 位作者 李力 姚永芳 《计算机技术与发展》 2014年第6期114-117,共4页
传统的统计不相关鉴别分析方法使用样本的均值来估计期望,计算出总体散度矩阵。这些方法在数据不满足高斯分布的情况下会出现大的偏差,影响最优鉴别特征的提取。为了解决该问题,文中结合二维鉴别分析的思想,分别提出了基于局部的二维统... 传统的统计不相关鉴别分析方法使用样本的均值来估计期望,计算出总体散度矩阵。这些方法在数据不满足高斯分布的情况下会出现大的偏差,影响最优鉴别特征的提取。为了解决该问题,文中结合二维鉴别分析的思想,分别提出了基于局部的二维统计不相关鉴别变换(L2DUDT)方法和基于全局加权的二维统计不相关鉴别变换(WG2DUDT)方法。L2DUDT通过用样本的近邻中心来定义每个样本的期望,而WG2DUDT用样本间的欧几里得距离加权来定义期望。基于AR和FERET人脸数据库的实验表明,文中提出的方法与一些相关方法相比,有效地提高了识别性能。 展开更多
关键词 统计不相关鉴别分析 鉴别特征 二维鉴别分析 二维统计不相关鉴别变换
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二维超声征象多参数综合分析对乳腺良恶性肿瘤鉴别诊断的意义 被引量：25
6
作者 王绍文 孙国英 +1 位作者 周静兰 陈洪 《中国医学影像技术》 CSCD 2002年第1期34-36,共3页
目的　探讨二维超声征象多参数综合分析对乳腺良恶性肿瘤鉴别诊断的意义。方法　应用高频二维超声对乳腺恶性肿瘤观察以下指标 :病灶形态 ,病灶边界 ,病灶周围 ,病灶内部 ,病灶后方及有无微小钙化灶 ,同时选择乳腺良性肿瘤作对照组。两... 目的　探讨二维超声征象多参数综合分析对乳腺良恶性肿瘤鉴别诊断的意义。方法　应用高频二维超声对乳腺恶性肿瘤观察以下指标 :病灶形态 ,病灶边界 ,病灶周围 ,病灶内部 ,病灶后方及有无微小钙化灶 ,同时选择乳腺良性肿瘤作对照组。两组病例超声诊断与手术病理诊断结果进行对照。结果　乳腺癌组 3 8个病灶 (71.7% )大体形态不规则 ,41个病灶 (77.4% )边界有毛刺或锯齿状 ,43个病灶 (81.1% )周围无包膜或壁 ,40个病灶 (75 .5 % )内部回声不均匀 ,9个病灶(17.0 % )后方回声衰减 ,17个病灶 (3 2 .0 % )内部有微小钙化灶。超声诊断乳腺癌与手术病理诊断符合率为 95 .3 % (4 1/ 43例 )。结论　二维超声征象多参数综合分析对大多数乳腺恶性肿瘤有助于明确诊断 。 展开更多
关键词 二维超声 综合分析 乳腺肿瘤 鉴别诊断 超声诊断
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基于二维子分类鉴别分析的SAR图像识别方法研究 被引量：12
7
作者 张静 王国宏 +1 位作者 杨智勇 刘福太 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期798-803,797,共7页
本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种... 本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种二维子分类鉴别分析方法,最后利用最近邻分类器对提取的特征投影矩阵进行分类识别.本文利用美国实测的MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明了本文方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 SAR 自动目标识别 二维子分类鉴别分析 图像欧氏距离 特征提取
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半监督的稀疏保持二维边界Fisher分析降维算法 被引量：5
8
作者 李峰 王正群 +1 位作者 周中侠 薛巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期923-931,共9页
针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后... 针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后通过稀疏保持对特征间的稀疏重构性加以约束,所获得的稀疏重构权重保持了局部几何结构,而且也包含了自然鉴别信息.在YALE,ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有很好的分类和识别性能. 展开更多
关键词 稀疏保持 二维边界fisher分析 半监督降维 人脸识别
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核二维子类鉴别分析 被引量：2
9
作者 王莹 李文辉 +2 位作者 傅博 林逸峰 倪洪印 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期992-996,共5页
针对图像数据的多子类线性不可分问题,提出一种快速核二维子类鉴别分析算法(K2DSDA).算法从理论证明K2DSDA等价于基于核样本列(行)向量的2DSDA,并结合快速核样本图像近似定义实现最优判别向量计算,降低了算法复杂度.实验显示,本文算法... 针对图像数据的多子类线性不可分问题,提出一种快速核二维子类鉴别分析算法(K2DSDA).算法从理论证明K2DSDA等价于基于核样本列(行)向量的2DSDA,并结合快速核样本图像近似定义实现最优判别向量计算,降低了算法复杂度.实验显示,本文算法在多个标准人脸库上的分类准确率优于其他鉴别分析算法,这证实了K2DSDA的有效性. 展开更多
关键词 鉴别分析 核方法 二维子类鉴别分析 多子类 线性不可分
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改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法 被引量：2
10
作者 吴斌 王利龙 邵延华 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期904-909,924,共7页
为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影(2DLPP)算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析(2DPCA)和二维线性鉴别分析(2DLDA)的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法.首先,引入样本... 为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影(2DLPP)算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析(2DPCA)和二维线性鉴别分析(2DLDA)的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法.首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取.在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果.在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、(2D)2PCA、(2D)2LDA、(2D)2PCALDA和(2D)2LPP-PCA等算法. 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 二维线性鉴别分析 二维局部保持投影 二维主成分分析
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小波重构与局部DCT的二维主元分析掌纹识别 被引量：3
11
作者 陈晓华 李春芝 蒋云良 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1566-1571,共6页
为了解决掌纹特征提取过程中,手掌的非平面问题导致的伪主线噪音信息并简化运算,对重构的掌纹图像进行了局部离散余弦变换.解决了重构后图像噪音敏感性问题,有效地区分了掌纹主线、掌纹褶纹和乳突纹.由二维主元分析算法获得较稳健的识... 为了解决掌纹特征提取过程中,手掌的非平面问题导致的伪主线噪音信息并简化运算,对重构的掌纹图像进行了局部离散余弦变换.解决了重构后图像噪音敏感性问题,有效地区分了掌纹主线、掌纹褶纹和乳突纹.由二维主元分析算法获得较稳健的识别特征.通过香港理工大学公布的PolyU掌纹数据库的实验,同二维主元分析算法相比,小波重构与局部离散余弦变换的2DPCA掌纹识别算法正确识别率较高,识别效率较高. 展开更多
关键词 掌纹识别 提升小波重构 局部离散余弦变换 二维主元分析
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基于无参数二维判别局部保持投影算法的人脸识别 被引量：2
12
作者 龚劬 王珂 +1 位作者 冉清华 谷雅宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期151-156,共6页
通过向二维局部保持投影(2D-LPP)算法中引入类间约束和类标识信息,得到二维判别局部保持投影(2D-DLPP)算法,使它拥有更多的判别信息。但它却面临复杂的参数选择问题,这使得它在解决识别问题时受到限制。为解决此问题,构造无参数的相似矩... 通过向二维局部保持投影(2D-LPP)算法中引入类间约束和类标识信息,得到二维判别局部保持投影(2D-DLPP)算法,使它拥有更多的判别信息。但它却面临复杂的参数选择问题,这使得它在解决识别问题时受到限制。为解决此问题,构造无参数的相似矩阵,提出无参数的二维判别局部投影(无参数2D-DLPP)算法。在Yale和ORL人脸库上的仿真实验结果表明,该算法与二维判别局部保持投影(2D-DLPP)、二维局部保持投影法(2D-LPP)和二维线性判别分析法(2D-LDA)相比能够取得更高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 特征提取 二维判别局部保持投影 无参数
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二维片上网络局部均匀随机通信性能分析 被引量：2
13
作者 王炜 乔林 +1 位作者 杨广文 汤志忠 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期532-540,共9页
作为对全局均匀随机通信二维片上网络性能分析的延续和深入,首先描述了全局均匀随机通信模式和局部均匀随机通信模式的数学模型,分析了二者的关系;然后用链路数表示通信成本,基于作者独立设计的片上网络路由与通信协议,分析了不同结构... 作为对全局均匀随机通信二维片上网络性能分析的延续和深入,首先描述了全局均匀随机通信模式和局部均匀随机通信模式的数学模型,分析了二者的关系;然后用链路数表示通信成本,基于作者独立设计的片上网络路由与通信协议,分析了不同结构和规模各结构网络性能随局部通信概率变化而变化的规律,并依据几种结构的性能相互关系及结构特点对它们进行了简单分类.结果表明,全局均匀随机通信模式其实是局部均匀随机通信模式的特例,随着局部通信概率的增大,各种结构的网络性能逐步提高;相比较而言,四边形、三角形网眼Mesh网络及其变形结构更适合于在本地通信概率较小或者通信密集型的应用,而当本地通信概率较大或者通信强度较低的情况下应用六边形网眼Mesh及其变形结构、多环相切及其回绕结构可能会取得更好的综合性能. 展开更多
关键词 片上多处理器 二维片上网络 随机通信模式 局部均匀 性能分析
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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
14
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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基于三维荧光光谱结合2D-LDA的食用油掺假鉴别研究
15
作者 姜海洋 崔耀耀 +1 位作者 贾彦国 谌志鹏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3179-3185,共7页
食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、... 食用油掺假行为严重威胁消费者的身体健康并扰乱社会市场秩序。研究有效的食用油掺假鉴别方法对于构建安全、可靠的食品供应链和提升消费者福祉具有重要意义。以食用油中的香油为例开展食用油掺假鉴别方法研究。通过芝麻香精与玉米油、大豆油以及菜籽油三种食用油配制了3类掺假香油;使用FLS920稳态荧光光谱仪采集了这3类掺假香油以及不同品牌香油共计45个实验样本的三维荧光光谱数据;基于2D-LDA方法提取了实验样本的二维特征,并以此为依据采用最近邻分类原理实现了掺假食用油的准确鉴别。将所述方法与平行因子结合非线性判别分析(PARAFAC-QDA)、多维偏最小二乘——判别分析(NPLS-DA)两种方法进行了对比。结果表明,2D-LDA方法能够有效提取掺假香油的二维特征。这些特征能够使不同类别的实验样本在投影子空间中实现最大程度分离;同时可使相同类别的实验样本在子空间中尽可能地紧密聚集,进而使得样本在低维子空间中具有更好的可分性,从而获得了100%的鉴别准确率。而PARAFAC-QDA和NPLS-DA两种方法仅分别获得了85%和95%的鉴别准确率。2D-LDA方法相比于这两种方法在食用油掺假鉴别特别是现场快速检测的实际应用中更具优势和潜力,其鉴别过程与结果更加简捷和精确。研究为现场食品安全监管提供了一种高效可行的新方案。 展开更多
关键词 食用油 三维荧光光谱 二维线性判别分析(2D-LDA) 掺假鉴别
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基于模糊集理论的二维线性鉴别分析新方法 被引量：1
16
作者 郑宇杰 杨静宇 +1 位作者 吴小俊 李勇智 《中国工程科学》 2007年第2期49-53,共5页
二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法... 二维线性鉴别分析(2DLDA)是一种直接基于矩阵的特征提取方法,跳过传统的基于Fisher鉴别准则的线性鉴别分析方法中必须先将二维矩阵转化成一维矢量的过程,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,其识别率优于传统的Fisherface方法。结合模糊集理论,提出了一种新的2DLDA算法———模糊2DLDA(F1DLDA)算法。首先采用FKNN算法得到相应的样本分布信息,并按其对最后得到的特征向量所作的贡献融入到特征抽取过程中,得到有效的样本特征向量集。实验表明,F2DLDA算法的性能优于传统的2DLDA算法和Fisherface方法。 展开更多
关键词 二维线性鉴别分析 模糊二维线性鉴别分析 模糊集理论 特征提取 模糊k近邻
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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
17
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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不同产地稻米的二维相关近红外光谱鉴别 被引量：1
18
作者 戴元丰 代作晓 +1 位作者 郭光智 王迎超 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期331-338,共8页
为了实现针对不同产地稻米样品的无损判别,提出一种基于同步二维相关近红外光谱的欧氏距离判别方法。在分别得到5种稻米样品的标准二维相关谱后,通过计算测试集样品与各个标准相关谱的欧氏距离,根据最小距离原则进行归类判别,经实际测... 为了实现针对不同产地稻米样品的无损判别,提出一种基于同步二维相关近红外光谱的欧氏距离判别方法。在分别得到5种稻米样品的标准二维相关谱后,通过计算测试集样品与各个标准相关谱的欧氏距离,根据最小距离原则进行归类判别,经实际测试正确率达到95%。通过定义区分度系数还可以更精确判断对各类别样品的区分效果。为了比较二维相关方法与常用建模方法的实际效果,在同样的数据基础上进行偏最小二乘判别分析和支持向量机分类的尝试,其最高正确率分别为75%和70%,验证了二维相关方法的有效性。本研究为无损鉴别稻米样品提供了一种新的可能方法,并可为在线检测提供参考。 展开更多
关键词 二维相关光谱 近红外 稻米 欧氏距离 鉴别分析
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二维非线性鉴别分析及人脸识别 被引量：2
19
作者 刘永俊 宋东兴 +1 位作者 何世明 陈才扣 《常熟理工学院学报》 2008年第2期99-103,共5页
二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别... 二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别分析扩展到非线性空间,提出了一种新的二维核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架.最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 二维最大散度差鉴别分析 核方法 二维核最大散度差鉴别分析 人脸识别
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基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别 被引量：1
20
作者 张善文 张传雷 张云龙 《电光与控制》 北大核心 2013年第4期10-12,共3页
由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别。基于二维局部敏感判别分析(2DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法。首先构造类内和类间邻... 由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别。基于二维局部敏感判别分析(2DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法。首先构造类内和类间邻域关系图,计算两个邻域图上的权重矩阵;然后基于Schur分解求出两个正交变换矩阵,得到映射矩阵,对观察数据进行维数约简,由此有效地克服小样本问题。对飞机目标的分类实验结果表明,该方法是有效可行的。 展开更多
关键词 雷达 目标识别 二维局部敏感判别分析 维数约简
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