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独立分量分析在模式识别中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
模式识别中关键的两个环节是模式的特征提取及利用分类器分类识别。采用独立分量分析进行特征提取 ,并比较了最近邻分类器和cos分类器的分类识别性能。利用ORL人脸图像数据库进行实验 ,结果表明独立分量分析与cos分类器相结合可得到更好的识别结果。 相似文献
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基于PCA与改进的最近邻法则的异常检测 总被引:1,自引:0,他引:1
聂方彦 《计算机工程与设计》2008,29(10):2502-2504
提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,先对预处理数据进行标准化变换,然后应用主成份分析(PCA)抽取入侵特征,最后应用一种改进的最近邻分类方法--基于中心的最近邻分类法(CNN)检测入侵.利用KDD Cup'99数据集,将PCA删与PCA NN、PCA SVM、标准SVM进行比较,结果显示,在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维,且在各种方法中,PCA与CNN的结合能得到最优的入侵检测性能. 相似文献
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为了增强最近邻凸包分类器的非线性分类能力,提出了基于核函数方法的最近邻凸包分类算法。该算法首先利用核函数方法将输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间采用最近邻凸包分类器对样本进行分类。最近邻凸包分类器是一类以测试点到各类别凸包的距离为相似性度量,并按最近邻原则归类的分类算法。人脸识别实验结果证实,这种核函数方法与最近邻凸包分类算法的融合是可行的和有效的。 相似文献
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针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。 相似文献
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针对训练样本较少的情况,提出了一种新的人脸识别方法。采用Gabor小波变换得到不同的子图信息,从子图中提取特征;对每个滤波器滤波产生的子图分别进行非负矩阵分解以实现数据降维及特征选择;设计两层分类器完成图像的分类识别,采用基于距离的最近邻分类器对图像进行第一层分类识别,通过对第一层分类结果进行统计记票,获得最终的识别结果。在Yale人脸库中进行实验,实验结果表明,给出的方法有效地提高了人脸识别率。 相似文献
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基于关键帧提取的最近特征线(NFL)聚类算法的镜头检索方法 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种新的聚类方法来支持基于图像或镜头例子的检索。这种方法以最近特征线(Nearest Feature Line,NFL)聚类方法为基础,并根据最近特征线方法的特征,将基于特征空间拐点的关键帧提取过程与聚类方法作为一个整体统一考虑,从而使得最近特征方法性能达到最优。实验结果表明,我们的基于关键帧提取的最近特征线方法与传统的最近特征线方法、最近邻法以及最近中心法相比较,可以获得更高的检索精度。 相似文献
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提出了一种对角离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)和二维主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)相结合的人脸识别方法。该算法首先将人脸图像转换成对角图像,同时利用DCT压缩并重建人脸图像;然后通过2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征;最后运用最近邻分类器进行识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)、受污损ORL及Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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针对人脸识别中在分类器判别时没有充分利用类间差异的问题,提出一种补集零空间(CNS)算法,并进一步提出结合CNS算法与最近空间距离的人脸识别算法——补集零空间与最近空间距离算法(CNSD)。首先,在训练样本中,对每一种类别的人脸样本,构建其子空间并计算其补集的零空间;其次,计算测试样本与所有子空间和补集零空间的距离,找到最小的子空间距离与最大的补集零空间距离对应的类别,将其判别为测试样本的类别。算法在ORL与AR人脸数据集上进行了测试,当训练样本数较小时,CNS算法与CNSD算法识别率远高于最近邻分类器(NN)算法、最近空间距离(NS)算法、最近最远空间距离(NFS)算法;训练样本数较大时,CNS算法与CNSD算法识别率也略高于NN算法、NS算法、NFS算法。实验结果表明,所提算法能充分利用图像的类间差异,提高人脸识别的成功率。 相似文献