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基于MB-LBP和改进的LFDA的人脸识别 被引量：7
1
作者 齐鸣鸣 向阳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第6期266-269,共4页
提出了一种基于多块LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns,MB-LBP)和改进的局部化的Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)的人脸识别算法。该算法利用MB-LBP的局部和整体描述能力强化了标注样本的局部分析... 提出了一种基于多块LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns,MB-LBP)和改进的局部化的Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)的人脸识别算法。该算法利用MB-LBP的局部和整体描述能力强化了标注样本的局部分析和训练样本的全局分析;以每个样本与同类其他样本的欧氏距离均值作为参数,克服了类内散度计算限制;通过参数融合训练样本的总散度信息保持样本的全局结构。实验表明,MB-LBP为局部保持分析和全局保持分析提供了良好的基础;在少量标注样本情况下,改进的LFDA的适应性和识别率明显优于LFDA。 展开更多
关键词 多块LBP 局部Fisher判别分析 全局结构 人脸识别
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基于LFDA和稀疏表示的轴承故障诊断 被引量：1
2
作者 刘师良 周玉国 +2 位作者 董玉新 金钊 卜振飞 《青岛理工大学学报》 CAS 2023年第1期127-132,共6页
由于轴承信号是含有大量噪声的多模态数据,故障识别困难,提出了一种LFDA和稀疏表示算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的多模态轴承故障数据进行LFDA降维处理,提取故障数据的局部Fisher特征,保持了不同类别之间的区分度;其次... 由于轴承信号是含有大量噪声的多模态数据,故障识别困难,提出了一种LFDA和稀疏表示算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的多模态轴承故障数据进行LFDA降维处理,提取故障数据的局部Fisher特征,保持了不同类别之间的区分度;其次,构建自适应特征字典,使用正交匹配追踪算法对故障信号稀疏表示,减少了被测样本数据中包含的噪声,降低了数据的计算复杂度;最后,利用最小重构误差方法对测试样本进行分类。实验结果证明,该方法在诊断精度上优于其他对比方法。 展开更多
关键词 故障诊断 轴承 稀疏表示(SR) 局部Fisher判别分析(lfda) 正交匹配追踪(OMP)
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高光谱影像奇异谱特征提取和分类方法 被引量：3
3
作者 赵莹莹 潘兆杰 +3 位作者 付航 张爱竹 姚延娟 孙根云 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2022年第4期1-9,共9页
针对高光谱影像中地物的尺度复杂多样,并且存在“同物异谱、同谱异物”现象,给影像的解译和分类带来了困难,以及高光谱影像维度过高容易造成分类中的维数灾难等难题,提出了一种结合超像素的改进二维奇异谱分析(two-dimensional singular... 针对高光谱影像中地物的尺度复杂多样,并且存在“同物异谱、同谱异物”现象,给影像的解译和分类带来了困难,以及高光谱影像维度过高容易造成分类中的维数灾难等难题,提出了一种结合超像素的改进二维奇异谱分析(two-dimensional singular spectrum analysis combining with superpixels,S2DSSA),与局部Fisher判别分析(local Fisher discriminant analysis,LFDA)相融合,共同提取影像的光谱-空间特征,并使用支持向量机(support vector machine,SVM)来进行分类,记为S2DSSA-LFDA-SVM的方法。超像素2DSSA将2DSSA作用于每个构造的超像素规则区域,能够自适应地提取地物的空间特征。在其基础上,LFDA进一步挖掘光谱维度的流形结构,实现光谱特征提取和降维。实验结果证明,在两个经典高光谱数据集上,所提出方法的总体精度相比于原始数据分别提升了31.7%和12.9%,相比于其他先进的光谱-空间分类算法有2%~6%不同程度的提升。 展开更多
关键词 高光谱影像 S2DSSA lfda 特征提取 分类
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基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法 被引量：5
4
作者 王永茂 徐正光 赵珊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期633-638,共6页
针对局部Fisher鉴别分析(LFDA)中样本近邻点个数对于最优投影方向的影响以及在度量类间离差度时未考虑不同类别样本近邻点的两点不足之处,该文提出一种基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法,根据样本分布以及样本间的相似度自适应计... 针对局部Fisher鉴别分析(LFDA)中样本近邻点个数对于最优投影方向的影响以及在度量类间离差度时未考虑不同类别样本近邻点的两点不足之处,该文提出一种基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法,根据样本分布以及样本间的相似度自适应计算类内和类间近邻点,依据类内类间近邻点的个数定义局部类内与类间离差矩阵中的权值矩阵,通过最大化局部类间离差度最小化局部类内离差度,得到最优低维子空间。该算法不仅能够保持样本的局部信息,而且能够保持样本的鉴别信息,在人工数据以及标准数据库上的实验表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 模式识别 降维 自适应近邻图 局部Fisher鉴别分析 分类识别
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一种高效的人脸识别算法 被引量：1
5
作者 孙霞 王自强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期134-136,共3页
提出一种基于局部Fisher鉴别分析(LFDA)和优化支持向量机(SVM)的高效人脸识别算法。在综合考虑局部几何结构和类别信息的基础上,利用LFDA将高维人脸数据映射到低维特征空间,避免维数灾难问题。在该低维特征空间中,使用经乘性更新规则训... 提出一种基于局部Fisher鉴别分析(LFDA)和优化支持向量机(SVM)的高效人脸识别算法。在综合考虑局部几何结构和类别信息的基础上,利用LFDA将高维人脸数据映射到低维特征空间,避免维数灾难问题。在该低维特征空间中,使用经乘性更新规则训练的优化SVM对人脸数据进行分类识别。在人脸数据库上的实验结果表明,该算法的运算速度较快,识别准确率较高。 展开更多
关键词 人脸识别 局部Fisher鉴别分析 支持向量机 流形学习 特征提取 乘性更新规则
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基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法 被引量：3
6
作者 陈子鎏 胡高鹏 +2 位作者 王晓明 黄增喜 杜亚军 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第2期489-494,500,共7页
针对支持向量引导的字典学习(support vector guided dictionary learning,SVGDL)的鉴别约束项只体现了大间隔原理,而没有很好地利用数据空间内在结构信息的问题,提出了一种新颖的鉴别性字典学习方法——基于局部类内结构的鉴别性字典... 针对支持向量引导的字典学习(support vector guided dictionary learning,SVGDL)的鉴别约束项只体现了大间隔原理,而没有很好地利用数据空间内在结构信息的问题,提出了一种新颖的鉴别性字典学习方法——基于局部类内结构的鉴别性字典学习方法。该方法结合了大间隔原理和局部Fisher线性鉴别分析作为鉴别约束条件来指导指点学习。通过建立一个局部类内散度矩阵来编码数据空间的分布结构,增强了挖掘同类数据空间局部结构的能力并进一步地表示了编码向量在数据空间中的局部相似性。为了评价提出方法在图像识别上的表现,在几个常见图像数据集上进行了实验。结果表明,提出方法与大间隔方法相比,在平均识别率上有着明显的提高。 展开更多
关键词 字典学习 协作表示 支持向量机 局部Fisher鉴别分析 图像识别
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基于核局部Fisher判别分析的掌纹识别 被引量：8
7
作者 郭金玉 刘玉芹 苑玮琦 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期354-358,共5页
运用核局部Fisher判别分析(KLFDA)进行掌纹识别。为了解决小样本图像识别中特征方程矩阵的奇异性问题,首先运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用KLF-DA提取低维的投影向量;然后将训练图像和待识别图像的核矩阵向投影... 运用核局部Fisher判别分析(KLFDA)进行掌纹识别。为了解决小样本图像识别中特征方程矩阵的奇异性问题,首先运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用KLF-DA提取低维的投影向量;然后将训练图像和待识别图像的核矩阵向投影向量上投影,得到非线性局部判别特征;最后计算特征向量间的余弦距离,进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库对算法进行测试,实验结果表明,与主元分析(PCA)、Fisher判别分析(FDA)、独立元分析(ICA)、核主元分析(KPCA)和局部Fisher判别分析(LFDA)相比,本文算法的识别率(RR)最高为99%,特征提取和匹配总时间0.031 s,满足实时系统的要求。 展开更多
关键词 掌纹识别 核主元分析(KPCA) 局部Fisher判别分析(lfda) 核局部Fisher判别分析 (Klfda)
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