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- 基于小波特征的星系光谱分类北大核心CSCD摘要：提出了一种新的星系光谱分类方法.首先,对原始光谱进行四级小波分解,选择主要包含谱线信息的第四级小波系数作为光谱的小波特征;然后,利用主分量分析对光谱的小波特征进行特征压缩,得到光谱的识别特征;最后,利用Fisher线性判别分析实现分类.该方法能够在红移值未知的情况下,对流量未定标的星系光谱进行识别.通过实验与其他几种分类方法进行了比较.实验结果表明,本文方法具有较强的鲁棒性,在流量未定标情况下的识别效果优于其他几种分类方法.
- 图像代数特征在面部表情识别中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要：探讨了图像代数特征在面部表情识别中的应用,首先对面部表情图像进行了分割,得到眼睛和嘴巴区域,然后分别对眼睛和嘴巴区域提取不变矩和奇异值特征向量,并进行Fisher线性判别分析,最后训练了支持向量机分类器.实验结果表明该方法取得了比较好的识别效果.
- FLDA 在单样本人脸识别中的应用研究CSCDCSTPCD摘要：随着人脸识别技术的不断发展，单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题，提出一种基于通用框架学习的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式，增加每个类的训练样本总数，有效地运用 FL-DA 方法进行特征抽取，将所有样本投影到特征子空间，再利用最近邻方法完成人脸识别，一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响，提高了识别率。该方法的有效性分别在 ORL 及 Yale 两大人脸库上得到了验证。
- 采用频谱脸和FLD的分量融合彩色人脸识别CSCDCSTPCD摘要：为了充分利用彩色信息而又不使算法过于复杂,提出了一种对彩色人脸图像进行识别的新方法,首先基于HSV空间提取S、V分量,然后分别采用频谱脸与FLD对其进行特征提取,再以两分量的融合特征作为分类依据进行识别.选取典型特征S和V,既保留了彩色信息又降低了复杂度.频谱脸实际上就是小波概貌图像的傅里叶幅度谱,其位移不变性和旋转不变性能有效消除因为人像表情变化和少许掩膜带来的识别误差.通过对ESSEX大学彩色人脸库的识别实验,验证了该方法有很好的识别能力.
- 基于近似梯度算法的Fisher线性判别分析问题的求解研究CSTPCD摘要：Fisher线性判别分析(FLDA,Fisher linear discriminant analysis)是一种经典的线性降维方法,可归结为广义特征值问题的求解,但广义特征值问题的求解的复杂度较高.为了更好地求解FLDA问题,引入了近似梯度下降(PGD,proximal gradient descent)算法,并分析了该算法的收敛性.实验结果表明,相较于求解广义特征值等方法,PGD算法能更高效地求解FLDA问题.
- 基于YCbCr颜色空间和Fisher判别分析的棉花图像分割研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术.本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下,首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距,对样本图像中的各个对象（棉絮、棉枝、土壤等）分类；其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素值；再根据类间离散度最大和类内离散度最小的准则计算出Fisher判别向量和各类的质心；最后按照像素值离各质心最近的准则进行图像分割.结果表明,在YCbCr颜色空间下产生的分割噪声最小,选取此颜色空间,采用贴…查看全部>>
- 基于Fisher判别分析的贝叶斯分类器CSCDCSTPCD摘要：针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法.该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向最大分离空间投影,以获得新样本,并采用贝叶斯分类器对新样本进行分类.实验结果表明,在给定的数据集上,该贝叶斯分类器的分类正确率较高,分类性能较好.
- 一种新的L1度量Fisher线性判别分析研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：Fisher线性判别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis,FLDA)是一种典型的监督型特征提取方法,旨在最大化Fisher准则,寻求最优投影矩阵.在标准Fisher准则中,涉及到的度量为L2范数度量,此度量通常缺乏鲁棒性,对异常值点较敏感.为提高鲁棒性,引入了一种基于L1范数度量的FLDA及其优化求解算法.实验结果表明:在很多情形下,相比于传统的L2范数FLDA,L1范数FLDA具有更好的分类精度和鲁棒性.
- 地采诱发建筑物损害识别的多元判别分析模型北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对采动区建筑物损害程度的影响因素较多且各因素呈现非线性、多重共线性等特点,借鉴统计学理论并结合工程实际,提出采用不同判别准则的多元判别方法对地采诱发建筑物损害效应进行有效识别.综合考虑地质采矿方面和建筑物本身的因素,选取10个影响砖混结构建筑物采动损害程度的因素作为模型的输入,将砖混结构建筑物的损害等级作为模型的输出,以32个建筑物采动损害的工程实例作为学习样本进行训练；依据不同判别准则及Mahalanobis距离判别分析(MDA)…查看全部>>
- 基于模糊CCA的图像特征提取和识别北大核心CSCDCSTPCD