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高效多子空间Skyline查询处理算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机科学与探索》2016,(5):623-634
随着Skyline查询应用的增多,子空间Skyline查询成为热点。针对实际应用中用户从多角度审视某一数据集的需求,充分研究了多子空间Skyline查询问题。在分析现有子空间Skyline查询算法解决该问题不足的基础上,提出了子空间立方体群(subspace skycube group,SSG)结构,并给出了基于该结构的同时计算任意多个子空间Skyline查询的MSSC(multiple subspace skycube)算法。该算法采用子空间候选集(subspace candidate sets,SCS),并充分利用了子空间立方体群结构中各子空间Skyline结果间的共享关系;在此基础上,算法采用求和过滤以及最大值过滤等方法,对数据集进行剪枝和过滤,从而进一步提高算法效率。最后,分别用人造数据和真实数据对算法进行实验,并与现有算法进行比较,结果表明MSSC算法可以高效地解决多子空间Skyline查询问题。 相似文献
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融合多种几何特征的三维人脸识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于对光照、姿态变化的不敏感, 三维人脸识别算法已经受到人们的极大关注, 其中三维人脸特征的表示、获取以及多种表示特征的有效融合仍然是三维人脸识别的核心问题. 本文提出一种三维人脸识别方法, 该方法针对归一化的三维人脸数据, 选取人脸的曲面特征和描述人脸特征相互关系矩阵的主分量特征作为人脸表示特征, 给出了各特征的提取方法及同类特征的相似性度量, 进而提出了一种对各类特征进行加权融合的方法, 即通过分析不同特征的分类识别能力, 根据Fisher的线性判别准则, 以类内和类间特征相似度的均值差与类内和类间的散度平方和之比的大小作为该类特征权重, 在决策层为不同的特征赋予不同的权重. 最后, 基于公开发布的BJUT-3D三维人脸数据库进行了识别性能实验. 实验结果证明, 本文的特征融合方法比一般的加权策略有更好的识别性能. 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(7)
针对Gabor特征维数高难题,提高光照人脸的识别性能,提出一种基于Gabor特征融合和最小二支持向量机的人脸识别算法(Gabor-LSSVM)。首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的多尺度和多方向特征,并将相同尺度不同方向的特征融合,初步降低特征维数;然后采用核主成分分析对融合特征进行选择,进一步降低特征维数;最后采用最小支持向量机建立分类器对人脸进行识别,并采用Yale B和PIE人脸库进行仿真测试。结果表明Gabor-LSSVM的人脸识别正确率和识别效率都得到了提高。 相似文献
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为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。 相似文献
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特征采样和特征融合的子图像人脸识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于特征采样和特征融合的子图像人脸识别方法(RS-SpCCA).首先,对子图像进行特征采样;然后,将全局特征和采样后的特征使用CCA进行信息融合,以获取包含全局特征和局部特征的相关特征;最后,在相关特征上构建分量分类器.在该方法中,特征采样是为了构建更多且多样的分量分类器;而引入特征融合思想是为了充分利用图像的全局特征.AR,Yale和ORL这3个数据库上的实验结果表明,基于特征采样和特征融合的子图像方法(RS-SpCCA)优于单纯的信息融合方法(SpCCA)和特征采样方法(Semi-RS). 相似文献
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为了进一步提高特征提取效率和人脸识别正确率,提出一种融合全局和局部特征的人脸识别算法。引入局部散度矩阵和全局散度矩阵,两者分别表征样本的全局特征和局部特征;基于同类样本尽可能的紧密而异类样本尽可能远离的事实,构造最优化问题,采用支持向量机建立人脸分类器,并通过仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,该算法不仅提高了人脸识别正确率,而且提高了人脸识别效率。 相似文献
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韩璐 《计算机技术与发展》2012,(9):87-90
局部保持投影(locality preserving projection,LPP)和线性鉴别分析(linear discrimin antanalysis,LDA)是两种有效的一维特征提取方法,广泛应用于人脸识别领域。但采用一维特征提取方法时会存在列向量化时样本的结构信息被破坏和样本在提取特征时必须对协方差矩阵进行特征分解,对于高维小样本的问题很容易出现协方差矩阵奇异的问题。文中提出将二维局部保持投影(2DLPP)和二维线性鉴别分析(2DLDA)这两种方法在特征层进行融合并应用在人脸识别。基于人脸库AR上的实验表明,该方法比传统的IJPP和LDA识别性能更高,因此可作为一种新的人脸识别方法。 相似文献
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针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题,以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题,提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征,并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息,以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的;采用一种最大信息量协方差选择的方法,来对协方差矩阵进行估算,以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、 YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表明,提出的特征提取算法以及对贝叶斯分类器的改进取得了比较好的效果,通过对这两个阶段的优化,可以显著提升人脸识别的效果。 相似文献
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本文以人脸识别为目标,重点分析基于子空间分析的人脸特征提取技术.首先介绍人脸识别系统的构成,其次分析人脸识别的关键技术,如人脸检测、特征提取和图像预处理等,重点分析人脸识别的各种算法,根据小波在对图像数据矩阵的处理的高效性,以及LDA训练样本维数少的缺陷,PCA不能利用数据的高阶统计特性,本文将这三种算法进行融合,并用MATLAB进行仿真实验,实验证明该方法的有效性. 相似文献
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首先利用小波变换增强掌纹、人脸图像;然后利用一种新的子空间分析方法——对角离散余弦变换和二维主元判别分析(Diagonal,Discrete Cosine Transform and Two-Dimensional Principle Component Analysis,Dia-DCT+2DPCA)相结合的算法提出了一种掌纹、人脸特征融合的识别方法;最后运用最小距离分类器进行识别。实验结果表明,该文提出的掌纹、人脸特征融合方法实现了特征层融合,有效地提高了身份识别的正确识别率。 相似文献
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根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行仿真实验,仿真结果表明,该方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。 相似文献