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1.
局部保持鉴别分析在人脸识别研究中具有非常重要的地位。在此基础上提出的2DLPDA算法直接在二维空间进行运算,一定程度上提高了性能。但是当样本在光照阴影、遮挡等情况下时,识别率受到很大影响,为此提出一种改进的算法,即分块二维局部保持鉴别分析方法。其将样本分块,以更好地提取样本中的局部近邻特征。这样同一样本的不同分块在选择近邻时,就可能具有来自不同样本的近邻,从而能更好地提取样本的局部特征。最后将局部特征整合为整体作为识别的依据。在AR、YALE及ORL库上验证了算法的有效性。 相似文献
2.
工程实际中,往往通过对比两个AdaBoost算法在相同弱分类器数量条件下的错分率来比较算法性能,这样就忽略了在弱分类器数量增加时,错分率的波动会造成对比不准确的问题。为此,分别针对分类器性能的分类准确率、收敛速度和稳定性,提出了稳态错分率、调节规模、振荡度三个量化指标,构成了一个相对完备的评价体系。实验表明,该评价体系能更全面反映AdaBoost的分类效果。 相似文献
3.
针对可分级视频编码中图像输出质量与编码所需时间的权衡问题,提出了一种可行的层间预测算法.该算法结合空间可分级的层间结构特点,充分利用基本层宏块及其邻域宏块的备选模式,依据其统计规律计算当前增强层待编码宏块可能的最优备选模式,有效地减少参与运动估计运算的模式数量,以达到降低编码时间的目的.通过JSVM的仿真实验,该层间预测算法与传统的层间预测算法相比,在输出图像质量变化较小的前提下,能够大幅降低编码时间,提高编码效率. 相似文献
4.
5.
一种用于宽带信号测向的新算法 总被引:5,自引:0,他引:5
在基于子空间方法的宽带信号测向算法中,聚焦矩阵的构造对测向性能有着重要的影响.本文给出了求聚焦矩阵的一类方法,聚焦前后阵列信噪比没有任何损失.通过对聚焦后的协方差矩阵进行特征值分解,然后进行一维谱峰搜索,获得宽带辐射源来波方向的估计值.把本文算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性,并且给出了方向估计精度、分辨率与信噪比、快拍数、相对带宽之间的关系. 相似文献
6.
在最小均方误差和最小平均绝对误差准则下,实现了顺序形态滤波器结构元素的自适应处理。该滤波器不仅可以有效地抑制信号中的各种噪声,而且较好地保护了信号的几何特征。计算机模拟结果验证了滤波算法的有效性。 相似文献
7.
锂离子电池的健康状态(SOH)是反映电池老化程度的关键指标,但由于电池老化的非线性和不确定性使得SOH难以精确估计,并且受到电池数据收集的高时间成本和容量再生现象的影响,传统的数据驱动方法在历史充放电循环数较少时效果较差.针对上述问题,本文创新性地提出了一种二维支持域直推式学习(2D-RoSTL)建模思路,建立了数据由粗到细的精准划分方法,用于少量充放电循环下的SOH预测.一方面,考虑同型号多块电池的批次特性,利用历史数据和批次数据构造二维支持域扩充模型信息来源,提供了粗范围的大量可供选择的样本;另一方面,首次尝试以直推式学习的方式解决SOH预测的任务,利用离线和在线样本特征空间的信息,对每个样本进行细致划分,提升少量充放电循环情况下模型的预测可靠性.基于NASA的公开数据集,所提出的二维支持域直推式建模方法在4个电池上的预测误差均小于1.56%,实现了对锂电池充放电历史初期及再生点的精确预测. 相似文献
8.
在传统的Shannon/Nyquist采样定理指导下,信号处理往往面临两大难题:A/D转换器技术的限制和海量采样数据的处理压力.压缩感知(CS)理论表明当信号具有稀疏性或可压缩性时,可以通过全局非自适应线性投影的方式,用远低于Shannon/Nyquist采样定理要求的频率获取信号的全部信息.以CS理论为基础的压缩成像(CI)技术在近年来得到了快速的发展.在概述CS理论的基础上,着重介绍了CI技术的原理及其发展状况,并从稀疏分解、观测矩阵的构造和重建算法3个方面对其关键问题进行了分析.CI系统可以显著节省感光器件的数量,避免了传统成像技术"先采样再压缩"方式带来的资源浪费. 相似文献
9.
研究景物图像特征提取,光照环境因素变化时,室外场景光学成像也随之发生很大变化,景物特征复杂,严重影响了景物识别的精度.为了解决上述问题,提出一种高斯模型与区域生长相结合的景物识别算法.先提取图像区域的底层视觉特征以及空间位置特征,并通过高斯分布为每类景物建立模型,然后根据模型测试图像中区域属于每一类景物的概率,把概率值较大的区域加入到模型中,更新模型参数,最后,把概率值较大的区域作为种子点进行区域生长得到景物识别的结果.采用Matlab 7.0软件对Pasadena 数据库中景物进行仿真识别.结果表明识别目标景物的有效性,为复杂场景下景物识别提供了一种有效的算法. 相似文献
10.