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题名两种基于2DPCA图像融合算法的性能研究
被引量：1
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作者
吴学明
杨武年
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机构
成都理工大学国土资源信息技术与应用国土资源部重点实验室
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2009年第3期127-129,共3页
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文摘
基于2DPCA的图像融合算法是一种新近提出的图像融合技术,它是通过图像矩阵右乘投影矩阵来实现2DPCA分析的。因而,这种算法能够有效利用图像的二维结构信息,具有良好的性能,不仅能够提高融合图像的空间分辨率,而且使光谱信息得到较好保持。提出了一种通过图像矩阵左乘最优投影矩阵来实现2DPCA分析的图像融合算法,即L2DPCA图像融合算法,并将2DPCA算法和L2DPCA算法与经典的BROVEY、PCA和H IS三种图像融合算法进行了对比研究。结果表明:2DPCA算法和L2DPCA算法的性能明显优于这三种经典的算法。
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关键词
图像融合
遥感
2DPCA
l2dpca
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Keywords
image fusion
remote sensing
2DPCA
l2dpca
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的有遮挡人脸识别方法研究
被引量：6
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作者
程晓雅
张雷
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机构
运城学院数学与信息技术学院
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出处
《电子科技》
2022年第1期35-39,共5页
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基金
山西省高等学校科技创新项目(2019L0855)
运城学院科研项目(CY-2019035)。
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文摘
针对传统CNN在有遮挡人脸识别中计算量大的问题,文中以L1-2DPCA为基础,提出了一种用于人脸识别的新型PCANet深度学习网络。该网络以L1-2DPCA学习多个卷积层的滤波器,在卷积层之后,通过二进制散列和逐块直方图进行池化。文中以CNN、PCANet、2DPCANet和L1-PCANet作为比较,在AR和RMFD人脸数据集上测试了文中所提出的网络。结果表明,在所有测试中,文中提出的深度学习网络的识别性能优于其他网络。由于采用L1范数,文中所提出的深度学习网络对异常值和训练图像的变化具有较强的鲁棒性。
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关键词
人脸识别
遮挡
深度学习
L1-2DPCA
二维主成分分析
L1范数
卷积神经网络
鲁棒性
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Keywords
face recognition
occlusion
deep learning
L1-2DPCA
two-dimensional principal component analysis
L1 norm
CNN
robustness
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分类号
TN432
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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