双向二维主成分分析

作品数：36被引量：101H指数：4
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：潘新陈祥涛张前进王科俊郜晓晶更多>>
相关机构：天津大学内蒙古农业大学河南科技大学哈尔滨工程大学更多>>
相关期刊：《计算机仿真》《计算机技术与发展》《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》《中国机械工程》更多>>
相关基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于GASF与MSVM的放射性核素识别方法被引量：1
《西南科技大学学报》2023年第2期78-84,共7页周思益 张江梅 刘灏霖 冯兴华 张草林 
国防基础科研计划(JCKY2020404C004)。
提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM...
关键词：Γ能谱 核素识别技术 格拉姆角和场 双向二维主成分分析 MAHALANOBIS距离 支持向量机 
基于脑电微分熵的警觉度估计方法被引量：4
《计算机应用研究》2022年第8期2347-2351,共5页陈万 蔡艳平 李爱华 杨梅枝 姜柯 
为提高人员警觉度实时估计精度,提出了一种基于微分熵(DE)、改进滑动平均和双向二维主成分分析(TD-2DPCA)的警觉度实时估计方法。首先将总频带以某一带宽分解为多个子频带,在每个子频带提取DE;然后结合警觉度的时间动态特征对传统滑动...
关键词：脑电信号 微分熵 改进滑动平均 双向二维主成分分析 
结合Bi-2DPCA与CNN的美式手语识别被引量：1
《计算机工程》2021年第12期278-284,共7页杨明羽 叶春明 
国家自然科学基金(7184003);上海市科委“科技创新行动计划”软科学重点项目(20692104300);上海理工大学科技发展基金(2018KJFZ043)。
针对现有美式手语(ASL)识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析(Bi-2DPCA)与卷积神经网络(CNN)并基于贝叶斯优化的识别算法。利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用...
关键词：美式手语识别 双向二维主成分分析 卷积神经网络 贝叶斯优化 自动调参 
基于稀疏化双向二维主成分分析的人脸识别
《计算机工程》2019年第12期232-236,共5页张裕平 龚晓峰 雒瑞森 
中国博士后科学基金(2017M612958)
双向二维主成分分析((2D)2PCA)易受异常值影响,鲁棒性差,且所提取的特征向量是非稀疏的。针对上述不足,提出基于L1范数的稀疏双向二维主成分分析方法(2D)2PCA-L1S。在(2D)2PCA目标函数中加入L1范数约束,以提高算法的抗干扰能力,同时引...
关键词：双向二维主成分分析 稀疏化 粒子群优化 支持向量机 人脸识别 
有效的协方差判别学习算法被引量：3
《计算机辅助设计与图形学学报》2019年第10期1847-1857,共11页王秀友 刘华明 范建中 徐冬青 
安徽省高校优秀青年骨干人才项目(gxfx2017072);安徽省自然科学基金(1708085MF155);阜阳市政府—阜阳师范大学横向合作科研项目(XDHX2016020、XDHX201710);安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2018A0345)
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法...
关键词：协方差鉴别学习 黎曼流形 双向二维主成分分析 QR分解 对数欧氏距离 Stein散度 核判别分析 
融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法被引量：11
《智能系统学报》2019年第3期533-540,共8页胡娜 马慧 湛涛 
国家自然科学基金项目(61573132);黑龙江省高校基本科研业务费项目(HDRCCX-201602);黑龙江省高校重点实验室开放基金项目(DZGC201610)
鉴于传统局部二进制模式(local binary pattern, LBP)算法对光照方向的变化非常敏感的问题,本文提出一种融合旋转不变模式的 LBP算子与 B2DPCA技术的手指静脉识别方法。首先提取手指静脉图像子块的LBP纹理谱特征,然后采用双向二维主成...
关键词：手指静脉识别 特征提取 LBP纹理特征 二维主成分分析 双向二维主成分分析 欧氏距离 图像特征向量 降维 
基于分块双向二维主成分分析的人脸目标识别
《计算机技术与发展》2019年第1期114-117,共4页乐新宇 肖小霞 
国家自然科学基金(61472288)
人脸目标识别是目前模式识别、计算机视觉等领域的研究热点问题之一,现有的大多数人脸目标识别算法的条件假设都较为严格,将其应用于现实环境中时,人脸识别的精度较低。针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮...
关键词：人脸识别 双向二维主成分分析 特征提取 局部特征 置信度 
基于离散广义S变换与双向二维主成分分析的内燃机故障诊断被引量：3
《中国机械工程》2018年第8期899-905,共7页张世雄 蔡艳平 石林锁 王旭 
国家自然科学基金资助项目(51405498);中国博士后科学基金资助项目(2015M582642)
针对内燃机气阀机构的故障诊断问题,提出一种将离散广义S变换和双向二维主成分分析(TD-2DPCA)相结合的诊断方法。该方法首先利用离散广义S变换将内燃机缸盖振动信号生成振动谱图像,然后利用TD-2DPCA对图像进行特征提取,有效减小特征系...
关键词：内燃机 离散广义S变换 双向二维主成分分析 分类识别 
基于暂态电流的S变换与(2D)~2PCA的负荷识别被引量：3
《激光与光电子学进展》2018年第8期171-177,共7页吕卫 蔡志强 褚晶辉 
国家自然科学基金(61271069)
针对用户家中电器负荷识别分解问题提出了一种新的特征提取方法。对总线电流进行小波滤波处理,并根据周期差分的方法除去负荷暂态电流的背景电流,获取负荷投切后的暂态电流信号。对负荷的暂态电流进行S变换获取幅值谐波矩阵,并使用双向...
关键词：信号处理 暂态电流 S变换 双向二维主成分分析 模式识别 
Curvelet变换结合(2D)~2PCA的人脸识别算法被引量：2
《南昌大学学报（理科版）》2018年第2期180-183,共4页赵庆敏 彭雪莹 
国家自然科学基金资助项目(61561032;61461029;61703197)
作为一种新的多尺度多方向性的信号分析工具,Curvelet变换不但具有小波变换多尺度和多分辨率的特点,还具有很强的方向性,对包含大量面部轮廓和五官曲线信息的人脸图像能实现最优的稀疏表示。本文提出并实现了一种基于Curvelet变换结合...
关键词：CURVELET变换 小波变换 人脸识别 双向二维主成分分析((2D)^2PCA) 
全选清除导出
共4页<1234>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部