应用奇异值分解(SVD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价腾冲地块锡钨和铅锌多金属找矿靶区 被引量：4

1

作者 郑澳月 费金娜 +3 位作者 陈永清 宁妍云 曹一琳 赵鹏大 《地学前缘》 北大核心 2025年第1期283-301,共19页

成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成... 成矿元素或元素组在一个地质单元中的富集是成岩和成矿地质过程多阶段作用的产物。基于水系沉积物地球化学数据,主成分分析(principal component analysis,PCA)可识别成矿元素组。奇异值分解(singular value decomposition,SVD)可将成矿元素组主成分得分进一步分解为两个部分:(1)成矿元素组合区域异常分量,能够表征在地壳演化过程中,由各种地质作用(岩浆作用、沉积作用和/或变质作用)形成的有利于成矿的高背景区域;(2)成矿元素组合局部异常分量,能够表征成矿作用引起的,叠加在成矿元素组合区域异常分量之上的成矿元素组合局部异常分量,应用局部异常分量能够识别找矿靶区。本次研究,首先基于国家1∶200000水系沉积物地球化学数据,应用主成分分析建立不同类型的成矿元素组;其次,利用SVD从成矿元素组的主成分得分中识别出不同类型成矿过程引起的成矿元素组合局部异常分量;最后,应用局部异常分量识别找矿靶区。最终在腾冲地块圈定15处找矿靶区,其中Sn-W找矿靶区8处,Pb-Zn-Ag找矿靶区7处。预测Sn-W潜在资源量915 Mt,Pb-Zn-Ag潜在资源量792 Mt。 展开更多

关键词 SVD PCA 成矿元素组合异常分量 地球化学块体 锡钨和铅锌多金属矿 腾冲地块 西南地区

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基于分块PCA的人脸识别 被引量：14

2

作者 孙鑫 刘兵 刘本永 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第27期80-82,共3页

设计了一种基于分块主分量分析(Block-PCA)的人脸识别方案。预处理阶段,首先将一幅脸像按不同方位划分为大小相同的数个子块,对各子块进行能量归一化和傅氏变换,以消除部分光照影响并估算子块的频谱。在此基础上进行分块PCA,提取各子块... 设计了一种基于分块主分量分析(Block-PCA)的人脸识别方案。预处理阶段,首先将一幅脸像按不同方位划分为大小相同的数个子块,对各子块进行能量归一化和傅氏变换,以消除部分光照影响并估算子块的频谱。在此基础上进行分块PCA,提取各子块主分量特征,再将子块的主分量特征整合为整体特征,最后采用最近邻判决准则进行分类识别。对ORL人脸数据库的实验结果表明所设计方案是有效的。 展开更多

关键词 人脸识别 傅氏变换 能量归一化 分块主分量分析 最近邻判决准则

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面向时延数据的分块PCA红外人脸识别 被引量：5

3

作者 谢志华 伍世虔 +1 位作者 方志军 卢宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第6期1292-1295,共4页

时延数据下的高识别性能是红外人脸识别系统应用的基础,提出一种基于分块PCA的红外人脸识别方法,提高红外人脸识别系统对时延数据识别率.为了充分利用图像的局部特征,对图像进行大小分块,并对各分块图像进行主成分分析;然后,为了缓解外... 时延数据下的高识别性能是红外人脸识别系统应用的基础,提出一种基于分块PCA的红外人脸识别方法,提高红外人脸识别系统对时延数据识别率.为了充分利用图像的局部特征,对图像进行大小分块,并对各分块图像进行主成分分析;然后,为了缓解外部环境温度对识别的影响,通过训练学习不同温度下的红外人脸数据,去除每个图像块受环境温度影响较大的特征值.最后,为了结合整体特征,并将余下的特征值组合成特征向量用于识别.实验结果表明,本文提出的方法可以提高红外人脸识别系统对时延数据的识别率. 展开更多

关键词 时延数据 分块PCA 标准差 红外人脸识别 归一化

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船体分段测量点数据与CAD模型自动匹配方法研究 被引量：10

4

作者 管官 申玫 +1 位作者 林焰 纪卓尚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期580-584,共5页

为了能准确分析船体分段的建造误差,给出合理的建造精度评价,船体分段测量点数据与CAD模型的精准匹配是关键.针对目前船厂通常采用全站仪进行测量,提出一种以全站仪测得的船体分段测量点集为处理对象,自动进行测量点数据与CAD模型匹配... 为了能准确分析船体分段的建造误差,给出合理的建造精度评价,船体分段测量点数据与CAD模型的精准匹配是关键.针对目前船厂通常采用全站仪进行测量,提出一种以全站仪测得的船体分段测量点集为处理对象,自动进行测量点数据与CAD模型匹配的算法.该算法分粗匹配与精匹配两部分,粗匹配采用主元分析(PCA)法来缩小测量点集与CAD模型点集间的错位,通过搜索最近点法来确定对应点对;精匹配以粗匹配的结果作为初始位置,采用欧拉旋转理论对测量点集进行旋转和平移调整使匹配结果最优.实例表明,该算法不需要明确测量点与CAD模型点的对应关系,能自动匹配二者,准确地评价船体分段建造精度,为后续装配提供依据. 展开更多

关键词 船体分段测量 主元分析(PCA) 欧拉旋转 自动匹配 粗匹配 精匹配

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分块PCA加权与FLD结合的血流图红外人脸识别方法 被引量：3

5

作者 谢志华 伍世虔 +2 位作者 方志军 杨寿渊 卢宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第10期2069-2072,共4页

传统红外人脸识别方法都是基于全局特征的识别方法,为了充分利用人脸的局部特征,提出一种基于血流图的分块PCA+FLD的红外人脸识别方法.通过血流模型把红外温谱图转换成血流图,能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之... 传统红外人脸识别方法都是基于全局特征的识别方法,为了充分利用人脸的局部特征,提出一种基于血流图的分块PCA+FLD的红外人脸识别方法.通过血流模型把红外温谱图转换成血流图,能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之间类内距.基于各个分块的类间距与类内距比值大小(RD),分块PCA加权可以自适应地提取更适合识别的人脸局部特征,同时还可以缓解Fisher线性判别的小样本问题(零空间问题).实验表明,分块PCA+FLD并不会减少整体特征提取中有用识别信息的提取,而且可以突出局部特征对识别贡献,提高本方法的识别率. 展开更多

关键词 红外人脸识别 血流图 Fisher线性判别(FLD) 分块PCA

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煤矿调度室员工自动签到系统的设计 被引量：3

6

作者 袁小平 陈羲梅 +1 位作者 张明涛 姚万华 《工矿自动化》 北大核心 2012年第9期94-97,共4页

针对煤矿采用的打卡记名等常规考勤方法存在的考勤信息不准确问题,采用人脸识别技术设计了一种煤矿调度室员工自动签到系统,介绍了系统的总体设计方案及人脸识别算法。该系统首先采集人脸图像并进行预处理,然后采用Adaboost算法进行人... 针对煤矿采用的打卡记名等常规考勤方法存在的考勤信息不准确问题,采用人脸识别技术设计了一种煤矿调度室员工自动签到系统,介绍了系统的总体设计方案及人脸识别算法。该系统首先采集人脸图像并进行预处理,然后采用Adaboost算法进行人脸检测,最后采用POEM+分块PCA算法及最近邻法分类器对采集到的人脸图像进行识别,以实现调度室员工的自动签到功能,并对考勤状况加以记录,为员工考核提供依据。 展开更多

关键词 煤矿调度室 考勤 自动签到 人脸检测 人脸识别 POEM 分块PCA

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一种基于分块小波的人脸识别算法 被引量：11

7

作者 杨淑平 易国栋 +1 位作者 袁修贵 刘再明 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1902-1909,共8页

提出一种基于分块小波的人脸识别新算法。在充分考虑提取局部特征,又克服小样本问题的基础上,提出分块小波的概念。首先,对小波分解后的低频子图进行分块,提取局部特征,从而降低图像维数并除去冗余噪声;将其先后进行PCA和LDA变换,得到... 提出一种基于分块小波的人脸识别新算法。在充分考虑提取局部特征,又克服小样本问题的基础上,提出分块小波的概念。首先,对小波分解后的低频子图进行分块,提取局部特征,从而降低图像维数并除去冗余噪声;将其先后进行PCA和LDA变换,得到组合特征向量;最后,根据KNN的快速分类能力及SVM在少数类别分类上的优势,提出KNN+SVM融合分类器对组合特征向量进行分类识别。研究结果表明:该方法识别率高,识别速度快,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 分块小波变换 PCA+LDA KNN 支持向量机 分类器组合

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一种基于图像区域分块的SIFT快速配准方法 被引量：6

8

作者 张红民 张见双 +1 位作者 罗永涛 陈柏元 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第4期341-344,共4页

针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法在特征提取与描述时计算量大、实时性差的问题,提出一种基于区域分块的SIFT的快速配准方法。首先,将匹配图像和待匹配图像分割成若干均匀的子图,通过计算每个子图的信息熵值与设定阈值比较来确定局... 针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法在特征提取与描述时计算量大、实时性差的问题,提出一种基于区域分块的SIFT的快速配准方法。首先,将匹配图像和待匹配图像分割成若干均匀的子图,通过计算每个子图的信息熵值与设定阈值比较来确定局部子图的特征类型;对筛选出来的特征区域的子图进行特征提取和生成PCA-SIFT描述子,对筛选出来的平坦区域直接跳过,不进行检测。实验结果表明:提出的方法在保证配准精度90%以上的情况下,计算时间减少了15%~25%左右,提高了图像配准的速度。 展开更多

关键词 SIFT 区域分块 PCA-SIFT 图像配准

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基于分块DCT+FLD加权的血流红外人脸识别方法 被引量：1

9

作者 谢志华 王征孜 +2 位作者 何翠群 罗桂华 甘贇 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期82-87,共6页

为了充分利用人脸的局部特征,提出了一种基于分块DCT和分块FLD相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,得到更加稳定的人脸生物特征。然后为了缓解小样本问题和充分利用图像的局部鉴别信息,对血流图做分... 为了充分利用人脸的局部特征,提出了一种基于分块DCT和分块FLD相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,得到更加稳定的人脸生物特征。然后为了缓解小样本问题和充分利用图像的局部鉴别信息,对血流图做分块DCT和分块FLD,最后为了利用整体的统计特征,提出了基于欧式距离的Fisher加权准则,对分块特征加权得到最终的识别。实验结果表明,相比于传统的基于整体特征的识别方法(PCA+FLD),该方法得到了较好的识别结果。 展开更多

关键词 红外人脸识别 血流图 分块FLD 分块DCT Fisher加权准则

原文传递

基于分布式ICA-PCA模型的工业过程故障监测 被引量：11

10

作者 衷路生 何东 +1 位作者 龚锦红 张永贤 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期4546-4554,共9页

提出基于分布式ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)模型的工业过程故障监测方法,适合于复杂工业过程难以自动划分子块及过程数据存在非高斯信息的情况。首先,对过程数据进行PCA分解,并在PCA主成分... 提出基于分布式ICA-PCA(independent component analysis-principal component analysis)模型的工业过程故障监测方法,适合于复杂工业过程难以自动划分子块及过程数据存在非高斯信息的情况。首先,对过程数据进行PCA分解,并在PCA主成分不同的方向上构建不同的子块,把原始特征空间自动划分为不同子空间。然后,对各个子块采用ICA-PCA两步信息提取的策略,提取出高斯信息和非高斯信息,并构建新的统计量和统计限。最后,通过Tennessee Eastman(TE)过程的仿真实验,验证所提出故障监测模型的有效性和可行性。 展开更多

关键词 复杂工业过程 自动划分子块 非高斯 ICA-PCA 故障监测

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基于形状自适应PCA的三维块匹配图像去噪 被引量：11

11

作者 杨娟 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 胡英杰 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第3期241-244,共4页

三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果... 三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果证明,该算法能够有效去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值性噪比和结构相似度,且在保持图像的边缘等细节信息方面性能较好,图像视觉效果有明显改善。 展开更多

关键词 形状自适应图像块 主成分分析 三维变换处理 稀疏性 图像去噪

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基于改进的加权分块2D-PCA人脸识别技术的研究 被引量：3

12

作者 余元辉 邓莹 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期500-504,共5页

比较了PCA(Principal Component Analysis)和2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis)人脸识别算法。在2D-PCA的基础上提出了一种改进算法,即基于整体区域、感兴趣区域与非感兴趣区域的加权分块2D-PCA算法。该算法借助权... 比较了PCA(Principal Component Analysis)和2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis)人脸识别算法。在2D-PCA的基础上提出了一种改进算法,即基于整体区域、感兴趣区域与非感兴趣区域的加权分块2D-PCA算法。该算法借助权值的动态调整,最终实现了最优解。基于知名脸库ORL设计实验来验证文中提出的改进的加权分块2D-PCA算法。分析试验结果表明,发现本算法识别率达到97.5%,较PCA算法提高21.66%,较2D-PCA算法提高10.08%,进一步证实本算法较PCA和2D-PCA显著提高了人脸识别的准确率。 展开更多

关键词 人脸识别 PCA 2D-PCA 分块PCA 特征矩阵

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近邻类加权结构稀疏表示图像识别算法 被引量：1

13

作者 胡正平 赵淑欢 +1 位作者 彭燕 王宁 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第8期891-900,共10页

针对如何将近邻、子空间学习与稀疏表示结合起来解决基于稀疏表示的图像识别问题,本文综合考虑子空间中样本的类内散度小,类间散度大,且同类中所有样本对重构某一给定样本的影响相似(即表示系数相似),因此按类而非样本处理的思想更符合... 针对如何将近邻、子空间学习与稀疏表示结合起来解决基于稀疏表示的图像识别问题,本文综合考虑子空间中样本的类内散度小,类间散度大,且同类中所有样本对重构某一给定样本的影响相似(即表示系数相似),因此按类而非样本处理的思想更符合基于类重构误差进行分类的算法要求,为此提出一种基于近邻类加权结构稀疏表示算法用于图像识别。该算法首先利用线性类重构误差选取k个最近邻类,并将其对应的系数作为权值对投影后的近邻类加权,其次在投影子空间上,用k个类的加权训练样本集对测试样本进行结构稀疏表示,最后根据最小类重构误差得出分类结果。在AR,Yale B,MNIST,PIE数据库上的实验结果表明该方法在训练样本数较少的情况下获得较高的识别率且具有一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 稀疏分类 加权近邻类 线性表示 PCA 结构稀疏

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结合图像纹理特征的森林郁闭度遥感估测 被引量：28

14

作者 吴飏 张登荣 +1 位作者 张汉奎 武红敢 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期48-53,共6页

在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回... 在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回归模型中。结果表明:结合图像纹理特征的方法比传统的只基于光谱或地形特征的方法在估测精度上有较大提高,判别系数R珔2从0.737提高到0.805,估测精度从81.03%提高到84.32%。 展开更多

关键词 郁闭度 纹理 灰度共生矩阵 面向地块 主成分分析 逐步线性回归

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基于主成分分析的分块视频噪声估计 被引量：5

15

作者 肖进胜 朱力 +2 位作者 赵博强 雷俊锋 王莉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1618-1625,共8页

噪声估计在视频去噪领域具有重要的研究意义.实际生活中的噪声都是未知的,然而现存的视频去噪算法通常都假定视频的噪声水平是已知的,本文提出一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的分块视频噪声估计算法.首先,基于... 噪声估计在视频去噪领域具有重要的研究意义.实际生活中的噪声都是未知的,然而现存的视频去噪算法通常都假定视频的噪声水平是已知的,本文提出一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的分块视频噪声估计算法.首先,基于帧间进行块匹配寻找相似块,得到差分图像以消除视频运动的影响;其次,将正态分布函数作为阈值函数简化噪声估计算法模型;最后,设置明确迭代指标使得估计的结果更加精确,且降低了计算复杂度.主观视觉效果和客观指标对比表明,本文提出的基于主成分分析的分块视频噪声估计算法比其他优秀的噪声估计算法误差小同时鲁棒性高,能准确地估计视频噪声. 展开更多

关键词 视频噪声估计 块匹配 正态分布 主成分分析

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基于分块ST与主成分分析的三维掌纹识别 被引量：8

16

作者 白雪飞 高楠 +1 位作者 张宗华 王向军 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期631-637,共7页

针对现有三维掌纹身份认证技术样本容量小和识别速度慢的问题,提出一种基于曲面类型(surface type,ST)和主成分分析的三维掌纹识别新方法.该方法利用分块ST图像的直方图获得更加精细的掌纹特征信息;通过预先降维和主成分分析法相结合,... 针对现有三维掌纹身份认证技术样本容量小和识别速度慢的问题,提出一种基于曲面类型(surface type,ST)和主成分分析的三维掌纹识别新方法.该方法利用分块ST图像的直方图获得更加精细的掌纹特征信息;通过预先降维和主成分分析法相结合,大幅减少后续运算量以及三维信息量;最后依据特征主成分分析的最近邻距离对比,完成身份认证.实验结果表明,该方法能在35,ms内完成三维掌纹的4,000次匹配,从而实现大样本条件下特定样本的快速甄别.与已有的三维掌纹识别方法相比,本文提出的方法不仅能够克服传统方法的小样本局限性,而且可降低运算量和数据冗余;在实现大样本身份识别的同时,兼具更高的识别精度、速度和鲁棒性. 展开更多

关键词 三维掌纹识别 曲面类型(ST) 分块直方图 主成分分析法

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冠心病患者胸部手术后硬膜外自控镇痛防治心肌缺血效果观察 被引量：4

17

作者 胡双飞 钱军 严蔚 《浙江医学》 CAS 2006年第5期331-333,共3页

目的观察冠心病患者胸部手术后硬膜外自控镇痛(PCEA)防治心肌缺血的效果。方法对13例行食管癌或肺癌根治术的患者术后予PCEA,观察其围术期血流动力学指标、血清肌钙蛋白(cTnⅠ)和心电图的变化,以视觉模拟评分法评估镇痛效果,并与肌注哌... 目的观察冠心病患者胸部手术后硬膜外自控镇痛(PCEA)防治心肌缺血的效果。方法对13例行食管癌或肺癌根治术的患者术后予PCEA,观察其围术期血流动力学指标、血清肌钙蛋白(cTnⅠ)和心电图的变化,以视觉模拟评分法评估镇痛效果,并与肌注哌替啶镇痛(MI)者进行比较。结果PCEA组镇痛效果明显优于MI组(P<0.01);血流动力学指标比MI组更平稳(P<0.05);血清cTn1水平明显低于MI组(P<0.05);术后10和24hST段压低导联数和ST段压低值总和趋于减少,且较MI组明显减少(P<0.05)。结论冠心病患者胸部手术后PCEA镇痛效果明显,对防治心肌缺血性损伤有确切的效果。 展开更多

关键词 病人自控镇痛 胸部硬膜外阻滞 冠心病 心肌缺血

暂未订购

基于MB-LBP算子和Multilinear PCA算法的人脸识别 被引量：12

18

作者 杨海燕 刘国栋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4733-4735,4739,共4页

针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PC... 针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PCA算法对提取的人脸特征进行降维;最后用最近邻分类器进行人脸识别。在FERET人脸库上进行验证,实验结果表明,该方法的识别率高于传统PCA、分块PCA、LBP和PCA相结合的方法。 展开更多

关键词 MB-LBP算法 MULTILINEAR PCA算法 特征提取 人脸识别

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基于矩阵完备投影的快速主分量分析算法 被引量：2

19

作者 郭志波 杨静宇 +1 位作者 刘华军 严云洋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期628-632,共5页

主分量分析是模式识别中经常采用的一种方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵需要将图像展开成向量形式,因而造成其协方差矩阵维数和计算量太大,同时由于没有注意到图像矩阵中像素之间空间相关性,使得抽取的图像特征并不是优秀... 主分量分析是模式识别中经常采用的一种方法,但是由于经典的主分量分析在处理图像矩阵需要将图像展开成向量形式,因而造成其协方差矩阵维数和计算量太大,同时由于没有注意到图像矩阵中像素之间空间相关性,使得抽取的图像特征并不是优秀的,为此提出了一种基于矩阵完备投影的快速主分量分析算法(FMPCA),该算法不仅大大降低了分析过程中的计算量,而且发挥了图像矩阵行和列之间的空间特性,从而提高了整体性能。通过对NUST603、Yale和ORL图像库进行的实验证明,该算法不仅具有快速提取图像特征的能力,而且综合性能优于相应的一些主分量分析方法。 展开更多

关键词 主分量分析 矩阵完备投影 特征抽取 街区距离

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一种基于类间类内双权重图像分块PCA的人脸识别技术 被引量：4

20

作者 施志刚 《杭州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第1期89-93,共5页

提出一种将加权分块图像和主成分分析(PCA)相结合的人脸识别方法.该方法首先根据同类训练样本的平均图像与所有训练样本平均图像的距离以及类内训练样本图像与该类平均图像的距离,分别定义类间和类内图像加权函数,以获得每个训练样本图... 提出一种将加权分块图像和主成分分析(PCA)相结合的人脸识别方法.该方法首先根据同类训练样本的平均图像与所有训练样本平均图像的距离以及类内训练样本图像与该类平均图像的距离,分别定义类间和类内图像加权函数,以获得每个训练样本图像的权重;然后将训练样本图像分块,构建所有同位置加权分块图像空间;接着基于新的样本空间对所有同位置图像分别采用PCA方法提取特征;最后用最近邻分类器实现模式分类.实验结果显示该方法较普通MPCA方法有效提高了识别率. 展开更多

关键词 加权分块图像 类间 类内 主成分分析 同位置 提取特征

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