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基于概率神经网络的寄生虫卵显微图像识别 总被引:2,自引:0,他引:2
病原体(虫卵)检测是诊断寄生虫病的最常用和最可靠的方法。该文对寄生虫卵显微图像的自动识别进行了研究,设计了一个基于概率神经网络的分类器。通过对血吸虫等9种寄生虫卵的显微图像进行自动识别,取得了平均正确识别率为99.23%的较好结果。 相似文献
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提出了一种基于最小分类错误(Minimum classification error,MCE)准则的线性判别分析方法(Linear discriminant analysis,LDA),并将其应用到连续语音识别中的特征变换.该方法采用非参数核密度估计方法进行数据概率分布估计;根据得到的概率分布,在最小分类错误准则下,采用基于梯度下降的线性搜索算法求解判别分析变换矩阵.利用判别分析变换矩阵对相邻帧梅尔滤波器组输出拼接的超矢量变换降维,得到时频特征.实验结果表明,与传统的MFCC特征相比,经过本文判别分析提取的时频特征其识别准确率提高了1.41%,相比于HLDA(Heteroscedastic LDA)和近似成对经验正确率准则(Approximate pairwise empirical accuracy criterion,aPEAC)判别分析方法,识别准确率分别提高了1.14%和0.83%. 相似文献
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该文实现了线性判别分析在汉语连续语音识别系统中的应用。通过将多帧原始特征联合后进行特征选择,特征之间的帧间相关性得到了有效的利用,从而提高了语音的识别率。实验结果表明,系统误识率下降16.90%。 相似文献
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基于线性判别分析的特征选择 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新颖的基于特征抽取的特征选择方法,将特征选择问题建模为在子空间中的搜索问题,采用线形判别分析(LDA)的投影思想,对LDA施加一定的限制将其转换为对子空间的搜索优化问题,从而通过解LDA的优化问题得到特征选择的解,进一步把特征选择问题推导简化为对特征的评分和排序过程.通过在UCI机器学习库和Reuters-21578文本数据集上的实验,验证了该方法以较少的特征获得了比全部特征更好的分类结果. 相似文献
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针对传统线性判别分析中存在的小样本问题及对TensorLDA算法中两个投影矩阵不能同时计算、低维特征提取不充分的问题,文中研究并实现了张量子空间下的张量线性判别分析(TensorLDA)算法。并且提出了h-TensorLDA算法,即先用单位矩阵初始化,再利用优化准则求另一个投影矩阵,并进行多次迭代的改进方法。采用ORL数据库测试算法的性能,在ORL人脸数据库上It—TensorLDA比TensorLDA的平均识别率高1.88%,比Fisherfaces的平均识别率高3.03%。因此,文中算法有效避免了小样本问题,提高了人脸识别效果。 相似文献
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基于部件的级联线性判别分析人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出一种基于人脸部件表示的级联线性判别分析人脸识别方法。该方法将人脸图像划分为具有交叠区域的多个部件,对每个部件应用线性判别分析以寻找该部件的判别方向,然后对所有部件应用线性判别分析以寻找总体最优判别方向。以从该级联线性判别分析提取的特征作为人脸描述。在FERET人脸库上的人脸识别和人脸确认的实验结果表明,该方法优于传统的基于全局图像的Fisherface方法。 相似文献
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基于线性判别分析和支持向量机的步态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)的步态识别方法.应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对人体轮廓进行水平和垂直投影,将垂直和水平投影向量合成为一维步态数据向量.通过线性判别分析对步态数据进行特征提取和压缩,对得到的识别量应用支持向量机进行步态的分类和识别.应用上述方法在CMU步态数据库上进行了实验,实验结果表明本文所提的步态识别方法具有较高的识别性能. 相似文献
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基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别 总被引:1,自引:0,他引:1
基于小容量数据集的手势识别是人机交互技术研究中的一个重要课题。本文提出了一种基于线性判别分析和自适应K近邻法的手势识别方法。首先,应用高斯背景建模方法从包含目
标交互者的训练视频集中提取各类手型图像,并调整到相同尺度来构建手势训练集。然后,通过改进的线性判别分析对训练数据进行特征提取。最后提出一种自适应K近邻法对实时交互过程中得到的手型信息进行分类和识别。应用上述方法自建小型手势库进行实验和比较分析,结果显示与现有的手势识别算法相比,本文方法具有更高的识别率。 相似文献
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基于增强Gabor特征和直接分步线性判别分析的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
Gabor特征能从不同方向和尺度有效表示人脸图片的局部特征,但是利用传统Gabor特征的方法却忽略原始人脸图片所包含的全局特征。文中把Gabor特征和原始图片信息结合起来,构成增强的Gabor特征,并结合直接分步线性判别分析算法,提出一种人脸识别方法。在Yale、ORL和Georgia Tech人脸库的仿真实验结果表明,相对于传统Gabor特征,增强Gabor特征能够有效提高人脸识别率。 相似文献
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改进的线性判别分析及人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效解决传统LDA(线性鉴别分析)的小样本规模问题,提出一种改进的LDA算法。首先对样本进行无损降维;然后在Fisher准则基础上,用散度矩阵差代替散度矩阵的比值,避免对类内矩阵求逆的同时也降低了计算复杂度,实现有效的特征抽取;最后实现对人脸的识别。实验结果表明,该算法是有效的,优于传统LDA方法。 相似文献
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在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA, PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子空间上,用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,与PCA相比,PCA+FLD的识别率最多提高1.18%。2DFLD识别率最高达到99.34%,比PCA+FLD提高7.61%,特征提取仅耗时0.047 s。 相似文献
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小波变换后的低频子带图像既去除了某些表情变化,又减小了数据量,而图像的频谱特征则具有良好分类特性,因此两者结合后得到的频谱脸在人脸识别方面具有相当高的应用价值。先利用小波变换和Fourier变换求得原始人脸图像的频谱脸(Spectrofaces),再对频谱脸继续求取各自的本征脸(Eigenface)和LDA(Linear Discriminant Analysis)特征作为分类特征,并利用了不同的分类方法进行识别。实验是利用ORL人脸库进行的,实验结果证明了比起直接利用空间域上原始图像的识别方法来说,基于频谱的方法可以有效提高识别率。 相似文献