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基于多特征模糊聚类的图像融合方法 总被引:7,自引:1,他引:7
首先利用模糊C-均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行多尺度小波分解;然后利用柯西函数构造区域的模糊相似度,应用模糊相似度及区域信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后利用小波逆变换得到融合图像.采用均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵和互信息5种准则评价融合算法的性能.实验结果表明,文中方法具有良好的融合特性. 相似文献
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基于扰动方法的广义最佳鉴别矢量集求解的一种迭代算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论,改进了郭提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种迭代算法,提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的迭代算法,本文算法的一个突出优点是随着类别数目的增加,计算时间反而缩短;而老算法随着类别数目的增加计算时间随着增加,不仅如此,新算法的识别率不劣于老算法,在ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。 相似文献
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广义DKL变换及其在人脸识别中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
1 引言在模式识别领域中,Fisher线性判别方法有着重大的影响,其基本思想是在Fisher鉴别准则函数取极值的条件下,求得一个最佳鉴别方向,然后再将模式高维特征向量投影到该最佳鉴别方向上,构成一维鉴别特征空间,于是模式鉴别分析就在一维空间中进行。 Foley和Sammon在1970年发展了Fisher线性判别方法,提出了Sammon最佳鉴别平面的技术,并将它用于解决两类问题。Sammon最佳鉴别平面的技术在模式识别领域 相似文献
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用数据挖掘技术分析融合系统的性能 总被引:3,自引:0,他引:3
使用数据挖掘技术对融合系统性能测试结果进行分析 ,以便找出影响融合性能的因素 ,发现各种影响因子间的相互关系 ,通过调整不利因素 ,改进设计方法 ,进一步提高了融合系统的性能 相似文献
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统计不相关最佳鉴别矢量集的本质研究 总被引:6,自引:0,他引:6
对统计不相关最佳鉴别矢量集的本质进行研究,在基于总体散布矩阵特征分解的基础上,构造了一种白化变换,使得变换后的样本空间中的总体散布矩阵为单位矩阵,这样使得传统的最佳鉴别矢量集算法得到的均是具有统计不相关的最佳鉴别矢量集,从而揭示了统计不相关最佳鉴别变换的本质——白化变换加普通的线性鉴别变换。该方法的最大优点在于所获得的最优鉴别矢量同时具有正交性和统计不相关性。该方法对代数特征抽取具有普遍适用性。用ORL人脸数据库的数值实验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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在核等测距映射(kernel ISOMAP)和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时,所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长,且易出现过拟合现象的问题.在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性,且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性. 相似文献
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使用对称正定(symmetric positive definite,简称SPD)矩阵将视觉数据建模到黎曼流形(SPD流形),对于模式识别和机器学习中许多任务有较好的效果.其中,将基于稀疏表示的分类算法扩展到SPD流形上样本的分类任务得到了广泛的关注.本文综合考虑了稀疏表示分类算法的特点以及SPD流形的黎曼几何结构,通过核函数将SPD流形嵌入到再生核希尔伯特空间(reproducing kernel Hilbert space,简称RKHS),分别提出了核空间潜在稀疏表示模型和潜在分类方法.但是,原始的视觉数据在核空间中没有明确的表示形式,这给核空间中的潜在字典更新带来了不便.Nyström是一种可以近似表征核特征的方法.因此,我们利用该方法得到训练样本在RKHS中的近似表示,以更新潜在字典和潜在矩阵.最后,通过在5个标准数据集上的分类实验,验证了该方法的有效性. 相似文献
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