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特征融合与BP神经网络结合的刀具磨损预测 被引量:1
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作者 郭宏 徐延 +1 位作者 伊亚聪 胡孔耀 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期108-111,116,共5页
通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在... 通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在时域、频域和时频域内分析并提取特征,再将融合后的各类传感器特征使用Pearson相关系数和主成分分析(PCA)实现数据降维,最后将降维后的融合特征输入搭建好的BP神经网络,通过非线性仿真分析,从而实现刀具磨损量的预测。案例验证表明:与单一传感器预测相比,提出的多传感器特征融合的刀具磨损预测方法误差最小,且决定系数R2达到0.993。 展开更多
关键词 传感器 特征提取 小波去噪 PCA BP神经网络 磨损预测
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Integrated spatiotemporal data mining and DInSAR for improved understanding of subsidence related to groundwater depletion impacts 被引量:1
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作者 Jalal KARAMI Fatemeh BABAEE +1 位作者 Pouya MAHMOUDNIA Mohammad SHARIFI KIA 《Journal of Geographical Sciences》 2025年第3期598-618,共21页
Population growth leads to increased utilization of water resources.One of these resources is groundwater,which has steadily declined each year.The depletion of these resources brings about various environmental chall... Population growth leads to increased utilization of water resources.One of these resources is groundwater,which has steadily declined each year.The depletion of these resources brings about various environmental challenges.The present study aimed to explore the relationship between groundwater fluctuations and land subsidence in the Malayer Plain,Iran,focusing on quantifying subsidence resulting from groundwater extraction.Using Sentinel-1 satellite data(2014–2019)and monthly piezometric measurements(1996–2018),the analysis revealed an average deformation velocity of–6.3 cm yr–1,with accumulated subsidence of–32 cm over the 2014–2019 period.The maximum subsidence rate reached 10.3 cm yr–1 in areas of intensive agricultural activity.A wavelet-PCA spatiotemporal analysis of groundwater fluctuations identified critical multi-scale patterns strongly correlated with subsidence trends.Regression analysis between subsidence rates and groundwater fluctuations at various wavelet decomposition levels explained 75%of the variance(R2=0.75),indicating that intermediate-scale groundwater declines were the primary drivers of subsidence.Furthermore,land use analysis using Landsat data(1999–2021)revealed a 6230-ha increase in irrigated farmland,contributing to heightened groundwater extraction and subsidence rates.These findings highlight the critical need for sustainable groundwater management to mitigate the risks of continued subsidence in the region. 展开更多
关键词 spatiotemporal wavelet-pca analysis SUBSIDENCE INTERFEROMETRY piezometric data Malayer Plain
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特征降维下基于LSSA-SVM的转子系统故障诊断模型
3
作者 史宗帅 亚森江·加入拉 +1 位作者 崔鹏飞 靳鹏飞 《机电工程》 北大核心 2025年第3期463-471,500,共10页
针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,... 针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,采用小波分析技术对原始的转子振动信号进行了去噪处理,通过提取信号的时域特征以精确表征不同的转子故障状态,确保了该特征在噪声干扰下仍能清晰反映故障模式;然后,采用PCA对所提取的高维特征进行了降维处理,有效减少了冗余信息和噪声干扰,保留了最具代表性的关键特征,从而提高了特征提取的效率与诊断的可靠性;最后,设计了Levy飞行策略,对SSA进行了改进,得到了改进后的麻雀搜索算法(LSSA),以优化SVM的参数选择,进一步提升了分类器的泛化能力,利用改进的算法增强了该模型在复杂、有噪声环境下的诊断性能。研究结果表明:通过在多个含噪声的转子故障数据集上进行实验,该方法的故障诊断准确率达到了98.5%,相较于传统诊断方法,其具有更强的鲁棒性和较高的诊断精度,特别是在有噪环境中的优势更为明显。该方法有效解决了噪声干扰对故障诊断精度的影响问题,显著提高了转子故障诊断的准确性和稳定性,为实际工程中的转子故障诊断提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 莱维飞行 改进的麻雀搜索算法 支持向量机 主成分分析 主成分分析特征降维 小波阈值函数去噪
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融合全局和局部特征的人脸识别 被引量:28
4
作者 胡敏 程天梅 王晓华 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第9期817-822,共6页
提出一种从全局和局部两个方面共同表征人脸的算法。首先,Gabor小波能够从不同方向不同尺度上有效表征人脸特征,它突出了人脸的局部显著性。而主成分分析(principal component analysis,PCA)方法提取的是人脸的轮廓信息,弥补了Gabor小... 提出一种从全局和局部两个方面共同表征人脸的算法。首先,Gabor小波能够从不同方向不同尺度上有效表征人脸特征,它突出了人脸的局部显著性。而主成分分析(principal component analysis,PCA)方法提取的是人脸的轮廓信息,弥补了Gabor小波在人脸全局特征提取方面的不足。运用PCA提取人脸全局特征,Gabor小波提取特征并通过PCA降维后作为其局部特征,将它们融合后作为人脸的总特征进行人脸识别。实验结果表明,提出的融合全局和局部特征的人脸识别效果要优于对单一特征的人脸识别。在同一个人3幅图像作为训练样本的情况下,算法的识别率最高能达到96.79%。 展开更多
关键词 人脸识别 GABOR小波 主成分分析 特征融合
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小波分解与PCA方法的掌纹特征提取方法 被引量:14
5
作者 苑玮琦 黄静 桑海峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第12期3671-3673,共3页
提出了一种新的掌纹特征提取方法,其目的在于在不降低识别率的情况下,提高掌纹特征提取速度。首先将原始掌纹图像进行小波分解,获得低分辨率的掌纹图像;其次通过主成分分析(PCA)方法获得一个低维子空间,即"特征掌";最后通过... 提出了一种新的掌纹特征提取方法,其目的在于在不降低识别率的情况下,提高掌纹特征提取速度。首先将原始掌纹图像进行小波分解,获得低分辨率的掌纹图像;其次通过主成分分析(PCA)方法获得一个低维子空间,即"特征掌";最后通过将训练、测试样本在该"特征掌"上投影来提取掌纹特征。实验结果表明,所提出方法与单一PCA方法比较,在同样识别率情况下,特征提取速度明显提高。 展开更多
关键词 小波分解 主成分分析 特征提取 掌纹识别
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一种广义小波神经网络的结构及其优化方法 被引量:7
6
作者 丁勇 刘守生 胡寿松 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期125-128,共4页
从理论上分析了小波神经网络节点过多及鲁棒性差的原因 ,基于主成份分析 (PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络 (EWNN)及其优化方法 .仿真结果表明 ,用该方法设计的广义小波神经网络 ,其非线性逼近能力及稳定性... 从理论上分析了小波神经网络节点过多及鲁棒性差的原因 ,基于主成份分析 (PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络 (EWNN)及其优化方法 .仿真结果表明 ,用该方法设计的广义小波神经网络 ,其非线性逼近能力及稳定性都明显优于普通小波神经网络 . 展开更多
关键词 小波框架 主成分分析 广义小波神经网络 学习算法 优化方法
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一种基于小波PCA的高光谱图像特征提取新方法 被引量:12
7
作者 倪国强 沈渊婷 徐大琦 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期621-624,共4页
针对高光谱图像数据量大、数据维数高、光谱信息丰富的特点,提出一种基于小波分解的主成分分析(PCA)降维的特征提取新方法.该方法充分利用小波变换的优势,在光谱域内针对每个像元进行降维,既减少了数据量,还能保留光谱信号的差别;PCA方... 针对高光谱图像数据量大、数据维数高、光谱信息丰富的特点,提出一种基于小波分解的主成分分析(PCA)降维的特征提取新方法.该方法充分利用小波变换的优势,在光谱域内针对每个像元进行降维,既减少了数据量,还能保留光谱信号的差别;PCA方法充分利用像元间的相关性,保留不同类在相邻像元间的局部空间信息,弥补了空间域内小波变换类间可分性较差的问题.实验结果表明,小波分解与PCA相结合的特征提取方法能够有效地提高高光谱数据分类效率及分类精度. 展开更多
关键词 高光谱 小波分解 主成分分析(PCA) 特征提取 特征降维
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基于改进SVM分类器的动作识别方法 被引量:14
8
作者 王见 陈义 邓帅 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期12-17,共6页
利用智能手机加速度传感器信号,提出一种改进的动作识别方法以降低传统动作识别方法的复杂程度,提高识别率。在特征提取时用盲选法,即用PCA(principal component analysis)进行特征值的降维和去除多维间的干扰,而所选特征没有对应的物... 利用智能手机加速度传感器信号,提出一种改进的动作识别方法以降低传统动作识别方法的复杂程度,提高识别率。在特征提取时用盲选法,即用PCA(principal component analysis)进行特征值的降维和去除多维间的干扰,而所选特征没有对应的物理意义;并在分类识别中将遗传算法应用到SVM(support vector machine)分类器参数优化中。通过实验表明,该方法能够对日常的走路、站立、跑及上下楼等动作进行准确的识别。 展开更多
关键词 小波去噪 PCA 遗传算法 SVM 动作识别
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一种基于分块小波的人脸识别算法 被引量:11
9
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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基于补偿距离评估-小波核PCA的滚动轴承故障诊断 被引量:13
10
作者 王宏超 陈进 董广明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第18期87-90,94,共5页
提出基于补偿距离评估技术-小波核PCA的滚动轴承故障诊断方法。将补偿距离评估技术用于滚动轴承时、频域故障特征向量降维,将降维后故障特征向量作为小波核PCA的特征向量。将分类结果与未进行补偿距离评估技术降维直接进行小波核主元分... 提出基于补偿距离评估技术-小波核PCA的滚动轴承故障诊断方法。将补偿距离评估技术用于滚动轴承时、频域故障特征向量降维,将降维后故障特征向量作为小波核PCA的特征向量。将分类结果与未进行补偿距离评估技术降维直接进行小波核主元分析结果比较表明,前者分类效果紧致性及计算效率更高。为突出小波核主元分析方法优势,将其与常用RBF核函数主元分析方法比较表明,前者聚类效果紧致性更高。 展开更多
关键词 补偿距离评估技术 小波核 主元分析 滚动轴承 故障诊断
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基于Gabor小波和PCA的人脸识别 被引量:12
11
作者 陈海霞 崔茜 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期77-80,共4页
针对人脸识别中采集到的图像由于受光照、表情变化、脸部部分遮挡等因素影响而导致识别率低的问题,将Gabor小波多尺度、多方向的滤波特性和主成分分析(PCA)的降维特性相结合,提出一种对脸部整体特征进行提取的GPCA算法.通过将该算法应用... 针对人脸识别中采集到的图像由于受光照、表情变化、脸部部分遮挡等因素影响而导致识别率低的问题,将Gabor小波多尺度、多方向的滤波特性和主成分分析(PCA)的降维特性相结合,提出一种对脸部整体特征进行提取的GPCA算法.通过将该算法应用于ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库中的人脸识别,证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 GABOR小波 PCA GPCA
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面向提高图像分辨率的遥感数据融合新算法 被引量:9
12
作者 陈豪 俞能海 +1 位作者 刘政凯 张荣 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第10期1534-1539,共6页
在遥感应用研究中 ,数据融合技术有着非常广泛的应用 .主分量分析方法 (principal component analysis,简称 PCA)是一种经典的遥感数据融合技术 ,在主分量分析方法的基础上 ,将小波变换与其结合起来 ,提出了一种新的基于小波叠加的 PCA... 在遥感应用研究中 ,数据融合技术有着非常广泛的应用 .主分量分析方法 (principal component analysis,简称 PCA)是一种经典的遥感数据融合技术 ,在主分量分析方法的基础上 ,将小波变换与其结合起来 ,提出了一种新的基于小波叠加的 PCA融合算法 (adding wavelet coefficients principal component analysis,简称 AWPCA) .实验证明 ,与原来的 PCA和 IHS方法相比 ,基于小波叠加的 PCA融合算法进一步提高了融合信息的质量 。 展开更多
关键词 遥感 数据融合 图像分辨率 小波变换
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基于融合熵特征的辐射源信号识别 被引量:15
13
作者 余志斌 陈春霞 金炜东 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2010年第1期34-38,共5页
针对相近雷达辐射源信号难以识别的问题,一种新的雷达辐射源信号识别方法被提出。该方法基于小波包分解,用主成分分析法融合含有信号类别特性的小波包重构系数特征,并将融合特征的能量熵和概率熵构成特征向量,基于支持向量机实现信号的... 针对相近雷达辐射源信号难以识别的问题,一种新的雷达辐射源信号识别方法被提出。该方法基于小波包分解,用主成分分析法融合含有信号类别特性的小波包重构系数特征,并将融合特征的能量熵和概率熵构成特征向量,基于支持向量机实现信号的分类识别。在较大信噪比(SNR)范围内,使用该方法能获得满意的正确识别率,当SNR为5dB时,十分近似的线性调频信号正确识别率达到了91%,实验结果证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 小波包 PCA融合特征 雷达辐射源信号 概率熵 能量熵
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多光谱图象的真实感融合 被引量:16
14
作者 金剑秋 王章野 +1 位作者 江照意 彭群生 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2002年第9期926-931,共6页
多光谱信息融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱信息特征组合到一起 ,并利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性 ,以得到对景物更全面、清晰的描述 ,其真实感成像是指融合后的图象能保留原多光谱图象目标在特定条件下的... 多光谱信息融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱信息特征组合到一起 ,并利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性 ,以得到对景物更全面、清晰的描述 ,其真实感成像是指融合后的图象能保留原多光谱图象目标在特定条件下的光谱特征 .针对用同一种方法来融合不同场景图象存在的问题 ,通过分析现有融合方法的优缺点和它们适用的场合 ,提出了一种综合的图象融合方法 .该方法对相关性较弱 ,且互补性明显的图象对 ,采用一种新的基于人类视觉系统 HVS的自适应加权平均的融合方法来进行融合 ,这样能突出目标的光谱特性 ;而对于相关性较强的图象对 ,则根据场景目标距离的远近 ,分别采用小波变换和主成份分析来进行融合 .实验表明 ,该方法能适合于不同类型的场景 ,其得到的融合结果优于用单种方法进行融合的结果 ,也有利于对目标的探测和识别 . 展开更多
关键词 多光谱图象 多光谱信息融合 真实感成像 HVS 小波变换 主成份分析 图象融合 多光谱探测器
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ETM+遥感影像融合方法的土地覆盖分类精度的研究 被引量:6
15
作者 张海霞 卞正富 陈秋成 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第1期62-65,共4页
采用小波变换、小波和PCA相结合、小波和HIS相结合等遥感影像融合方法对Landsat7 ETM+多光谱与全色影像进行融合和土地覆盖分类研究,并结合影像的光谱统计参数和融合影像分类精度对这些方法进行评价,结果发现这3种融合方法均能不同程度... 采用小波变换、小波和PCA相结合、小波和HIS相结合等遥感影像融合方法对Landsat7 ETM+多光谱与全色影像进行融合和土地覆盖分类研究,并结合影像的光谱统计参数和融合影像分类精度对这些方法进行评价,结果发现这3种融合方法均能不同程度地提高影像的分类精度。其中,第3种方法所得融合影像与原多光谱影像的相关系数最大,均方差、相关系数和信息熵最大,影像所含信息量最多,光谱特性保持较好;清晰度较高,在空间细节信息的表现能力上较优,所以融合影像的分类精度最高。因此,小波和HIS相结合的融合方法更适合ETM+融合影像的土地覆盖分类研究。 展开更多
关键词 遥感影像融合 小波变换 小波-HIS融合 小波-PCA融合 土地覆盖分类 评价
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基于小波的人脸去光照识别算法研究 被引量:5
16
作者 许高凤 丁士圻 +1 位作者 郭丽华 王大成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期4362-4366,4371,共6页
研究了面部图像的多级小波分解与重构,分析了光照、表情等变化对小波分解低频近似系数的影响,指出了光照变化对小波低频近似系数影响最大,表情和个体差异的影响次之。在此基础上提出应用PCA变换的方法来重建光照影响小的小波低频近似分... 研究了面部图像的多级小波分解与重构,分析了光照、表情等变化对小波分解低频近似系数的影响,指出了光照变化对小波低频近似系数影响最大,表情和个体差异的影响次之。在此基础上提出应用PCA变换的方法来重建光照影响小的小波低频近似分量,以此来替换原图的小波低频近似系数,再通过小波重构得到去光照人脸。在识别时,运用特征脸的方法对重构脸进行了特征提取与识别研究,在AR人脸库上进行了测试,并对不同小波基进行了比较,结果表明该方法能有效地去除光照等因素影响,识别效果得到了较大地提高。 展开更多
关键词 小波重构 PCA 人脸识别 图像处理
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澜沧江流域干旱变化的时空特征 被引量:51
17
作者 李斌 李丽娟 +4 位作者 李海滨 梁丽乔 李九一 柳玉梅 曾宏伟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期87-92,I0002,共7页
干旱是澜沧江流域的突出自然灾害,研究气候变化背景下的流域干旱变化特征具有重要科学意义与应用价值。该文基于澜沧江流域及其周边35个气象站点1960-2005年的日降水数据,利用多时间尺度下的标准化降水指数(SPI)分析了流域干旱变化的时... 干旱是澜沧江流域的突出自然灾害,研究气候变化背景下的流域干旱变化特征具有重要科学意义与应用价值。该文基于澜沧江流域及其周边35个气象站点1960-2005年的日降水数据,利用多时间尺度下的标准化降水指数(SPI)分析了流域干旱变化的时空特征。研究发现,主成份分析与K-means聚类的多元统计方法可分别将流域在空间上分为4个具有不同干旱演化特征的区域,2种分区方案具有很高的空间一致性。对划分的4个区域典型站点的小波分析表明,流域干旱变化的周期一般在3~6a。研究结论可为相关部门的决策提供参考。 展开更多
关键词 降水 干旱 PCA 小波分析 时间序列分析 标准化降水指数 K-MEANS
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基于小波函数的核主元特征约简方法研究 被引量:5
18
作者 郭磊 陈进 +1 位作者 朱义 赵发刚 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期287-291,共5页
提出一种基于小波核函数的核主元特征约简方法。核函数是核主元分析的关键,将Mexican hat小波函数引入核主元分析中,以增强核主元分析的非线性映射能力。用转子在正常、油膜涡动、不平衡和径向碰摩状态下的实验数据对该方法进行了检验,... 提出一种基于小波核函数的核主元特征约简方法。核函数是核主元分析的关键,将Mexican hat小波函数引入核主元分析中,以增强核主元分析的非线性映射能力。用转子在正常、油膜涡动、不平衡和径向碰摩状态下的实验数据对该方法进行了检验,比较了主元分析、核主元分析与小波核主元分析的效果。结果表明,小波核主元分析方法能有效地区分转子故障模式,更适合于故障诊断中的非线性特征约简。 展开更多
关键词 核主元分析 小波核 特征约简 故障诊断
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基于BP神经网络的主分量分析人脸识别算法 被引量:12
19
作者 赵立强 张晓华 +1 位作者 高振波 张洪亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第36期226-229,共4页
提出了基于BP神经网络的主分量人脸识别算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为BP神经网络的输入,由BP神经网络和后验概率转换器构成... 提出了基于BP神经网络的主分量人脸识别算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为BP神经网络的输入,由BP神经网络和后验概率转换器构成人脸识别器。针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有较高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 BP神经网络 主分量分析(PCA) 小波变换
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基于加权小波分解的人脸识别算法研究 被引量:3
20
作者 苏士美 王燕 王明霞 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2014年第1期5-9,共5页
小波变换能有效地将图像分解成高频和低频信息.现有的人脸识别算法多数都是基于小波分解后的低频信息,没有充分利用高频信息.PCA是人脸识别中被广泛使用的一种算法,它具有实现简单、正面图像识别率高等优点,但PCA算法计算量大,且易受光... 小波变换能有效地将图像分解成高频和低频信息.现有的人脸识别算法多数都是基于小波分解后的低频信息,没有充分利用高频信息.PCA是人脸识别中被广泛使用的一种算法,它具有实现简单、正面图像识别率高等优点,但PCA算法计算量大,且易受光照、表情变化等因素的影响.基于加权小波分解和PCA算法提出一种新的人脸识别算法,对小波二级分解后的低、高频子分量进行加权融合,以便充分利用人脸的细节信息,并分别给PCA前三个最大主分量赋予一个新权值,来弥补传统PCA算法对光照、表情变化敏感的缺点.实验结果表明提出的人脸识别算法在识别率和训练时间方面都得到了明显的改进. 展开更多
关键词 小波分解 人脸识别 离散小波变换
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