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基于组件协同优化剪枝的Transformer图像去雾
1
作者 郭纪新 张婷 《计算机应用》 北大核心 2026年第3期933-939,共7页
基于Transformer的图像去雾算法取得了较好去雾效果,但存在网络参数量大和去雾速度慢的问题。为实现对去雾网络冗余部分的定向修剪,在不影响去雾质量的前提下缩短去雾时间,提出一种基于组件协同优化剪枝的Transformer图像去雾方法 CCOP-... 基于Transformer的图像去雾算法取得了较好去雾效果,但存在网络参数量大和去雾速度慢的问题。为实现对去雾网络冗余部分的定向修剪,在不影响去雾质量的前提下缩短去雾时间,提出一种基于组件协同优化剪枝的Transformer图像去雾方法 CCOP-IDT(Component Collaborative Optimization Pruning Image Dehazing Transformer)。首先,采用5级Transformer构建去雾网络预训练模型;其次,将网络剪枝建模为优化问题,使用费雪信息评估权重参数重要度,并利用黑塞矩阵衡量剪枝组件对网络输出的联合影响,从而建立多种剪枝组件的协同优化方法;最后,采用进化算法求解最优剪枝率序列,从而得到预训练模型的最优子网络。实验结果表明,剪枝后的网络参数量控制在0.476×10~6,相较于剪枝前减少了28.8%,去雾时间缩短了25.0%;在合成有雾数据集RESIDE-6K上,所提方法的峰值信噪比(PSNR)达到29.60 dB,结构相似度(SSIM)达到0.968 7,与剪枝前相比仅分别降低了1.63%和0.46%。可见,在定量和定性评估上,所提方法都表现良好,能够在基本保持量化指标和主观观感的前提下,大幅减少模型参数量,提高图像去雾速度。 展开更多
关键词 图像去雾 transformER 模型剪枝 费雪信息 黑塞矩阵 进化算法
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基于Fisher变换和Bayes分类原理的RC梁柱中节点破坏形态多参数判别方法
2
作者 王素裹 范存喜 郑宜 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第12期107-116,共10页
钢筋混凝土梁柱节点在侧向荷载作用下的多种不同破坏形态对结构性能具有不同的影响,因此准确划分构件的破坏形态是结构性能设计中确定构件变形性能限值的关键。现有研究对梁柱节点不同破坏形态之间尚未明确划分界限,且难以通过单一参数... 钢筋混凝土梁柱节点在侧向荷载作用下的多种不同破坏形态对结构性能具有不同的影响,因此准确划分构件的破坏形态是结构性能设计中确定构件变形性能限值的关键。现有研究对梁柱节点不同破坏形态之间尚未明确划分界限,且难以通过单一参数区分出不同破坏类型对应的区间。基于Fisher变换和Bayes分类原理提出了一种能更准确、更方便应用的考虑多参数影响的梁柱中节点破坏形态判别方法。该方法先通过Fisher判别法寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向最大分离空间投影,从而获得更利于分类的新样本;在此基础上,进一步结合Bayes分类原理对新样本进行分类判别。在中节点破坏形态划分研究中,基于此分类方法,在选取轴压比、剪压比、混凝土强度和配箍特征值4个参数组合的基础上,建立了相应的多参数分类判别方程,达到了较好划分出梁柱中节点破坏形态和明确不同破坏形态对应的区间的目的。此外,还通过对影响因素的敏感性分析,确定了剪压比对梁柱中节点破坏形态的影响权重最大、配箍特征值次之,因此,调整剪压比和配箍特征值是避免该节点产生剪切破坏的有效途径。 展开更多
关键词 钢筋混凝土 梁柱中节点 fisher变换 BAYES分类 破坏形态
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基于高斯核Fisher判别分析与NRBO-BiLSTM的变压器故障诊断
3
作者 包艳艳 马志程 +3 位作者 段军红 刘康 王锋 李宁瑞 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第33期14298-14306,共9页
为解决常规特征作为变压器故障诊断模型输入特征时诊断准确率低的问题,提出一种基于高斯核Fisher判别分析(Gaussian kernel Fisher discriminant analysis,GKFDA)与牛顿-拉夫逊算法(Bewton-Raphson-based optimization,NRBO)优化双向长... 为解决常规特征作为变压器故障诊断模型输入特征时诊断准确率低的问题,提出一种基于高斯核Fisher判别分析(Gaussian kernel Fisher discriminant analysis,GKFDA)与牛顿-拉夫逊算法(Bewton-Raphson-based optimization,NRBO)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)的变压器故障诊断方法。首先,构建了能够反映变压器故障的23维特征量,并采用GKFDA确定了最优特征集;其次,建立了NRBO优化BiLSTM的变压器故障诊断模型;然后,通过算例对所提方法进行了验证,验证结果表明,所提方法的诊断准确率为98.4%,优于常规特征方法和其他优化诊断模型。最后,采用IECTC10数据对所提模型进行了诊断测试,结果表明所提方法在变压器故障诊断上具有较好的泛化性。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 高斯核fisher判别分析 牛顿-拉夫逊优化算法 双向长短期记忆网络
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电-氢-气-热园区综合能源系统低碳化改造系统集成方法
4
作者 周航 王慧媛 +3 位作者 贾宏杰 贾超宇 穆云飞 余晓丹 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第7期27-38,共12页
为促进能源生产和利用的绿色发展,降低社会碳排放量,提高清洁能源消纳,迫切需要推动众多既有园区综合能源系统(PIES)进行低碳化转型。文中提出了一种考虑氢能利用和碳交易的电-氢-气-热PIES低碳化改造系统集成方法。首先,构建总体的系... 为促进能源生产和利用的绿色发展,降低社会碳排放量,提高清洁能源消纳,迫切需要推动众多既有园区综合能源系统(PIES)进行低碳化转型。文中提出了一种考虑氢能利用和碳交易的电-氢-气-热PIES低碳化改造系统集成方法。首先,构建总体的系统集成框架,阐述包含改造前评估和低碳化改造两个阶段的系统集成过程。其次,构建制氢、季节性储氢等氢能设备模型,并引入阶梯碳交易机制。考虑可再生能源和多能负荷的波动性和时序特征,采用基于Fisher最优分割的有序聚类和场景生成方法进行建模。在此基础上,构建系统评估模型来分析制约既有PIES节能减排的薄弱环节。然后,构建低碳化改造随机优化模型,以综合年化成本最低为目标,设置新增、更换、退役等5种改造操作约束和系统运行约束,求解得到最优改造方案。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。结果表明,改造后的既有PIES碳排放量减少了63.79%,运行成本减少了17.23%。 展开更多
关键词 综合能源系统 系统集成 低碳化改造 氢能 阶梯碳交易 fisher最优分割
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基于Hough变换和Fisher准则的垄线识别算法 被引量：28
5
作者 张志斌 罗锡文 +1 位作者 周学成 臧英 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2007年第12期2164-2168,共5页
为了提高农业机械自主作业视觉导航的精度,基于田间作物垄行的特点,首先选择作物的绿色为特征提取垄行结构;然后针对Hough变换原理提取垄线存在的问题,根据垄线点空间关系,运用Fisher准则函数进行反压缩处理,并将Fisher准则函数值作为... 为了提高农业机械自主作业视觉导航的精度,基于田间作物垄行的特点,首先选择作物的绿色为特征提取垄行结构;然后针对Hough变换原理提取垄线存在的问题,根据垄线点空间关系,运用Fisher准则函数进行反压缩处理,并将Fisher准则函数值作为垄线样本点疏密程度和方向势大小的度量,优化了Hough变换识别多垄线的条件,得出了多垄识别统一模型。试验结果表明,作物垄线定位的准确性、适应性均得到提高,而且能够避免较大面积杂草等影响,从而克服了传统Hough变换提取多垄线的不足,对农田机器视觉导航应用具有一定参考价值。 展开更多
关键词 HOUGH变换 fisher准则 垄行识别 视觉导航
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基于小波域Fisher分类器的SAR图像变化检测 被引量：9
6
作者 辛芳芳 焦李成 +1 位作者 王桂婷 万红林 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期173-178,共6页
给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以... 给出了一种无监督SAR图像变化检测算法,它不需要分布假设,而是通过联合灰度直方图的分布特性进行判别.算法利用自适应边缘检测提取训练数据,通过Fisher分类器对联合直方图进行判别分析,得到不同小波层待检测点隶属度,并根据邻域关系以及上下文进行融合,得到最终检测结果.对真实SAR图像进行检测,得到了较好的检测结果. 展开更多
关键词 SAR图像 变化检测 fisher分类器 小波变换
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基于Fisher变换的多尺度图像识别方法及其车形识别应用 被引量：1
7
作者 刘怡光 游志胜 +1 位作者 曹丽萍 蒋欣荣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期1603-1611,共9页
该文提出了一种图像识别方法.该方法首先对识别图像进行多尺度小波分解,把不同尺度的分解结果组织为分解向量,再对分解向量作Fisher变换.在Fisher变换域内依据最小绝对距离(或相对距离)识别图像.该方法主要依据小波分解低频分量进行识... 该文提出了一种图像识别方法.该方法首先对识别图像进行多尺度小波分解,把不同尺度的分解结果组织为分解向量,再对分解向量作Fisher变换.在Fisher变换域内依据最小绝对距离(或相对距离)识别图像.该方法主要依据小波分解低频分量进行识别运算,对噪声不敏感;同时识别结果已经融合多尺度的识别运算,故目标图像大小对识别结果影响较弱.实践证明,该方法正确识别率高,鲁棒性强. 展开更多
关键词 fisher变换 多尺度 图像识别 车形识别 小波分解
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基于Fisher变换的Bayes判别方法探索 被引量：4
8
作者 杜子芳 刘亚文 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第3期73-79,共7页
判别分析是三大多元统计分析方法之一,在许多领域都有广泛的应用。通常认为距离判别、Fisher判别和Bayes判别是三种不同的判别分析方法,本文的研究表明,距离判别与Bayes判别是两种实质的判别方法,前者实际依据的是百分位点或置信区间,... 判别分析是三大多元统计分析方法之一,在许多领域都有广泛的应用。通常认为距离判别、Fisher判别和Bayes判别是三种不同的判别分析方法,本文的研究表明,距离判别与Bayes判别是两种实质的判别方法,前者实际依据的是百分位点或置信区间,后者实际依据的是概率。而著名的Fisher判别,只是依据方差分析的思想,对判别变量进行线性变换,然后用于距离判别,其实不能算是一种实质的判别方法。本文将Fisher变换与Bayes判别结合起来,即先做Fisher变换,再利用概率最大原则做Bayes判别,得到一种新的判别途径,可进一步提高判别效率。理论与实证分析表明,基于Fisher变换的Bayes判别,适用场合广泛,判别效率最高。 展开更多
关键词 Bayes判别 fisher变换 判别效率
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用小波变换和Fisher判别对人脸进行特征提取 被引量：2
9
作者 赵韩 姜康 +1 位作者 曹文钢 孙丙宇 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期278-280,共3页
提出了一种用小波变换和核函数Fisher判别对人脸进行特征提取的方法.同传统的特征提取方法相比,用核函数Fisher判别进行特征提取,不仅可以对人脸图像进行维数压缩,而且还可以有效利用提样本的类别信息.同时,用小波变换对人脸图像进行预... 提出了一种用小波变换和核函数Fisher判别对人脸进行特征提取的方法.同传统的特征提取方法相比,用核函数Fisher判别进行特征提取,不仅可以对人脸图像进行维数压缩,而且还可以有效利用提样本的类别信息.同时,用小波变换对人脸图像进行预处理以降低计算复杂度.同传统的Fisher变换相比,可以较好地解决人脸识别这一非线性问题.实验结果表明方法是有效的. 展开更多
关键词 核函数fisher判别 小波变换 特征提取 人脸识别
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基于Fisher比的Bark小波包变换的语音特征提取算法 被引量：6
10
作者 王晓华 屈雷 +1 位作者 张超 蒋细伟 《西安工程大学学报》 CAS 2016年第4期452-457,共6页
为解决MFCC特征参数在噪声环境中识别率低的问题,提出一种基于Fisher比的Bark小波包变换特征提取算法.首先采用小波包变换构造Bark滤波器代替三角形的Mel滤波器.其次采用Fisher对Bark滤波后的特征参数进行选择,去除大量干扰信息,节省特... 为解决MFCC特征参数在噪声环境中识别率低的问题,提出一种基于Fisher比的Bark小波包变换特征提取算法.首先采用小波包变换构造Bark滤波器代替三角形的Mel滤波器.其次采用Fisher对Bark滤波后的特征参数进行选择,去除大量干扰信息,节省特征匹配的时间.仿真实验表明,该算法明显提高系统的识别率和鲁棒性. 展开更多
关键词 fisher BARK 小波包变换 MFCC 说话人识别
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基于向量小波变换及Fisher算法的红外弱小目标检测 被引量：5
11
作者 徐永兵 裴先登 夏涌 《红外技术》 CSCD 北大核心 2004年第1期17-20,24,共5页
提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法 ;即利用向量小波的优良性质 ,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理 ;而后对经向量小波变换得到的高频图像利用Fisher算法进行分割 ,最终将目标从背景中分离出来。通过理论分析和大量实验 ,表明... 提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法 ;即利用向量小波的优良性质 ,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理 ;而后对经向量小波变换得到的高频图像利用Fisher算法进行分割 ,最终将目标从背景中分离出来。通过理论分析和大量实验 ,表明了算法是有效的 ,并证明该算法能够快速稳定的检测出信噪比小于等于 展开更多
关键词 向量小波变换 fisher算法 红外弱小目标 目标检测 信噪比
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一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析 被引量：4
12
作者 陈才扣 高林 杨静宇 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期17-18,60,共3页
引入空间变换的思想,提出了一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析,与KFDA不同的是,该方法只需在一个较低维的空间内执行,从而较大幅度地降低了求解最优鉴别矢量集的计算量,提高了计算速度。在ORL标准人脸库上的试验结果验证了所提方法的... 引入空间变换的思想,提出了一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析,与KFDA不同的是,该方法只需在一个较低维的空间内执行,从而较大幅度地降低了求解最优鉴别矢量集的计算量,提高了计算速度。在ORL标准人脸库上的试验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 空问变换 核fisher鉴别分析 特征抽取 人脸识别
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改进Fisher判别分类的遥感影像变化检测 被引量：3
13
作者 陈科 张保明 谢明霞 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期160-162,96,共4页
Fisher判别分类的好坏关键在于训练样本集选取的精度和在降维过程中样本特征信息的损失程度,基于此问题,本文根据不同时相同一地区的遥感影像的差值影像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征获得其一维和二维直方图,针对差值影... Fisher判别分类的好坏关键在于训练样本集选取的精度和在降维过程中样本特征信息的损失程度,基于此问题,本文根据不同时相同一地区的遥感影像的差值影像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征获得其一维和二维直方图,针对差值影像无噪和带噪两种情况,根据直方图信息选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性变换,使其映射到高维空间中,利用映射后的训练样本求得Fisher判别规则。实验结果表明:与基于原训练样本的Fisher判别分类和基于寻找更多的样本特征的Fisher判别分类方法生成结果相比,在差值影像无噪和带噪情况下,本文提出的方法具有更好的变化检测精度和抗噪性。 展开更多
关键词 fisher判别分类 变化检测 非线性变换 直方图
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基于Fisher判别分析的贝叶斯分类器 被引量：14
14
作者 曹玲玲 潘建寿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期162-164,共3页
针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向... 针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法。该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向最大分离空间投影,以获得新样本,并采用贝叶斯分类器对新样本进行分类。实验结果表明,在给定的数据集上,该贝叶斯分类器的分类正确率较高,分类性能较好。 展开更多
关键词 贝叶斯分类器 投影变换矩阵 fisher线性判别分析 特征向量
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基于改进Fisher Ratio的RBF网络在油浸变压器故障诊断中的应用 被引量：5
15
作者 孙晓云 刘东辉 +1 位作者 梁永春 李爱华 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期73-76,共4页
针对Fisher Ratio不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用改进Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,并采用改进的Fisher比算法完成基于DGA的油浸变压器故障诊断。结果表明,该方法能极大地简化网络结构,提高了... 针对Fisher Ratio不能使网络结构得到最大优化这一缺点,提出应用改进Fisher Ratio方法选择RBF网络隐层节点数及径向基函数中心,并采用改进的Fisher比算法完成基于DGA的油浸变压器故障诊断。结果表明,该方法能极大地简化网络结构,提高了分类能力和收敛精度。与改良电协研法相比,具有较好的故障识别效果。 展开更多
关键词 改进fisher Ratio方法 油浸变压器 故障诊断 结构优化
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基于S变换与核Fisher的模拟电路故障诊断 被引量：2
16
作者 于辉 谭阳红 关万琳 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第9期2412-2415,共4页
故障特征的有效提取和分类器的设计是模拟电路故障诊断的两个至关重要的环节,为此,提出了一种基于S变换与核fisher相结合的模拟电路故障诊断新方法,首先利用S变换对原始数据进行时频分析,其次利用奇异值分解对提其降维去冗处理,选取最... 故障特征的有效提取和分类器的设计是模拟电路故障诊断的两个至关重要的环节,为此,提出了一种基于S变换与核fisher相结合的模拟电路故障诊断新方法,首先利用S变换对原始数据进行时频分析,其次利用奇异值分解对提其降维去冗处理,选取最佳表示故障的特征量,最后对特征量进行核fisher判别分析,把非线性数据映射到一个高维空间,在高维空间对其进行线性分类处理,完成故障的识别和定位;实例仿真结果表明,该方法能够准确有效地实现故障定位,具有更高的诊断准确率和良好的应用前景。 展开更多
关键词 S变换 核fisher 故障诊断 模拟电路
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用离散小波变换建立的Fisher判别法对海上溢油的鉴别 被引量：5
17
作者 刘晓星 魏其功 +4 位作者 王思童 黄义 张婷婷 齐超越 李佳 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期3479-3484,共6页
采用恒波长同步荧光光谱法检测分析8种燃料油、7种中东原油、14种非中东原油的荧光特征,结合离散小波变换以及Fisher判别法建立海上溢油油种鉴别的模型。29种油样风化前后均在波长(280±2),(302±2),(332±2)和(380±2... 采用恒波长同步荧光光谱法检测分析8种燃料油、7种中东原油、14种非中东原油的荧光特征,结合离散小波变换以及Fisher判别法建立海上溢油油种鉴别的模型。29种油样风化前后均在波长(280±2),(302±2),(332±2)和(380±2)nm处有典型的荧光峰,但在(380±2)nm处风化油样的荧光强度的离散度过大,该波长不适于油种鉴别。在db7小波基函数下对29种原始油样荧光谱图进行6层分解,提取d3细节系数特征,确定波长(255±2),(280±2),(302±2),(332±2)和(354±2)nm处的小波系数并用于Fisher判别模型建立。29种油样在(280±2)nm处均有极值点,燃料油小波系数位于44.06±5.62之间,原油位于22.47±5.12之间,此波长处的小波系数可区分燃料油与原油。建立的Fisher判别模型不仅能区分燃料油和原油还能进一步区分中东原油,Wilks's lambda分布所对应的P值分别为0和0.02,表明模型是可行的。模型验证结果显示,对风化后的建模油样的鉴别正确率达到96.6%,对非建模23种油样鉴别正确率达到95.7%。由于建模油样风化前后的修正余弦相似度为0.91~0.98,因而以未风化油样建立的油种鉴别模型同样适用于风化后油样的辨别。 展开更多
关键词 荧光特性 离散小波变换 fisher判别 燃料油 原油
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基于小波分析与KFisher的人脸与虹膜融合和识别 被引量：3
18
作者 甘俊英 柳俊峰 邵盼 《现代电子技术》 2009年第22期96-98,101,共4页
小波变换将样本图像分解为低频分量和高频分量,去除其高频分量,用低频分量来做人脸识别能有效削弱光照的影响;核方法可以将非线性可分的低维样本空间变换为线性可分的高维空间;人脸与虹膜融合包含更多有用的鉴别信息。因此,先用离散小... 小波变换将样本图像分解为低频分量和高频分量,去除其高频分量,用低频分量来做人脸识别能有效削弱光照的影响;核方法可以将非线性可分的低维样本空间变换为线性可分的高维空间;人脸与虹膜融合包含更多有用的鉴别信息。因此,先用离散小波变换(DWT)分别获取人脸与虹膜的低频分量;然后,核Fisher辨别分析(KFDA)提取人脸与虹膜融合后的KFDA特征;最后,采用最小距离分类器(KNN)完成识别。基于ORL人脸数据库与CASIA虹膜数据库的实验结果表明,该方法实现了人脸与虹膜的特征融合识别,有效地提高了识别率,克服了Fisher算法的"小样本"效应,为多生物特征身份识别提供了一种新途径。 展开更多
关键词 人脸识别 虹膜识别 离散小波变换 核fisher辨别分析 特征融合
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基于SIFT特征和Fisher的人脸识别方法 被引量：7
19
作者 崔世林 田斐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期195-197,共3页
针对人脸识别中特征提取和特征分类问题,提出一种基于SIFT特征和Fisher鉴别的人脸识别新方法。采用具有旋转、缩放、平移、光照不变性及部分仿射不变性的SIFT特征作为初级特征,利用Fisher线性鉴别方法再次提取初级特征,从而得到样本的... 针对人脸识别中特征提取和特征分类问题,提出一种基于SIFT特征和Fisher鉴别的人脸识别新方法。采用具有旋转、缩放、平移、光照不变性及部分仿射不变性的SIFT特征作为初级特征,利用Fisher线性鉴别方法再次提取初级特征,从而得到样本的二次特征,通过比较二次特征之间的欧氏距离,得到识别结果。实验结果表明,新的方法具有99.65%的正确识别率,高于Fisher方法和核Fisher方法,识别速度和Fisher方法相当。 展开更多
关键词 SIFT特征 fisher线性鉴别 错误接受率 ADABOOST算法
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基于轮廓波变换和核Fisher判别分析的人脸识别 被引量：1
20
作者 王彩霞 赵祖轩 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第2期235-238,共4页
Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频... Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频系数与核Fisher判别分析相结合进行人脸识别的识别率和识别时间。实验表明,Contourlet变换的低频系数与核Fisher判别分析相结合,有优异的识别率,也减少了识别时间;高频成分有一定的识别性能,但识别率较低。将低频成分与高频方向子带相结合能获得最优的识别率。 展开更多
关键词 小波变换 CONTOURLET变换 核fisher判别分析(KFDA) 人脸识别
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