B2DPCA

作品数：5被引量：6H指数：2
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相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
相关作者：郭丽陈铁军郭建昌李定珍赵昊更多>>
相关机构：郑州大学南阳理工学院南京航空航天大学电子科技大学更多>>
相关期刊：《电视技术》《太赫兹科学与电子信息学报》《计算机仿真》《液晶与显示》更多>>
相关基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金河南省科技攻关计划江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
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基于B2DPCA与神经网络的MHT检测算法
《计算机仿真》2022年第5期348-351,374,共5页夏百战 骆昊 
2019年度广东省科技厅重点领域研发计划项目(2019B090910001);2020年度中山市科技局社会公益与基础研究项目(2020KF258-39)。
随着信息化时代地快速发展,目标识别成为人工智能领域的重要组成部分,大量的视频图像数据给人工智能识别带来了极大地挑战,于是提出基于B2DPCA与神经网络的移动人体目标检测算法。先通过剩余网络层中较大的学习率对样本集进行训练、较...
关键词：神经网络 投射矩阵 分类性能 网络参数 移动人体目标 
基于投票极限学习机的人脸识别混合算法研究被引量：3
《郑州大学学报（工学版）》2016年第2期37-41,共5页陈铁军 蔡金收 郭丽 
国家自然科学基金资助项目(41174127);教育部博士点基金资助项目(20114101110005)
针对小波分析在处理多维图形时不能充分利用数据本身特有几何特征的缺陷,使用第二代曲波变换(the second generation of curvelet transform,SGCT)方法进行人脸图像的处理,选取具有最大标准差的尺度层系数,以完成对人脸图像的特征提取,...
关键词：曲波变换 B2DPCA 投票 ELM 人脸识别 
基于B2DPCA和极端学习机的人脸识别
《电视技术》2013年第5期175-178,共4页赵永卿 安建成 
介绍一种新的基于双向二维主成分分析(B2DPCA)和极端学习机(ELM)的人脸识别方法,该方法是根据人脸曲波图像分解和一种改进的降维技术,通过B2DPCA生成识别特征集来提高分类精度。该方法还能够有效地提高分类正确率和降低对原型数量的依...
关键词：人脸识别 B2DPCA ELM 降维技术 识别率 
B2DPCA和ELM人脸识别算法研究被引量：2
《液晶与显示》2013年第3期440-445,共6页李定珍 郭建昌 
河南省教育厅科技攻关项目(No.12B510024)
提出一种新型、高效的基于B2DPCA(双向二维主成分分析)和ELM(极端学习机)的人脸识别算法,该算法是根据曲波变换分解人脸图像和一种改进的降维技术,通过B2DPCA生成识别特征集来训练和测试ELM分类器,提高识别精度。通过大量实验,并把实验...
关键词：人脸识别 双向二维主成分分析 极端学习机 降维技术 识别准确率 
基于L1范数B2DPCA的SAR目标特征提取与识别被引量：1
《太赫兹科学与电子信息学报》2013年第1期105-109,共5页赵昊 
航空基金资助项目(2011ZC52034);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目
主成分分析法(PCA)等基于L2范数最小均方准则的目标特征提取方法在合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中得到广泛应用,L2范数易受SAR图像中野值的干扰,影响目标特征提取效果。介绍一种基于L1范数双向二维主成分分析法(B2DPCA-L1)的目标特征...
关键词：合成孔径雷达 L1范数 双向二维主成分分析 特征提取 
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