最大散度差鉴别分析

作品数：15被引量：51H指数：4
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基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别被引量：4
《计算机工程与应用》2016年第12期201-204,共4页关学忠 王文锋 张新城 尹廷武 张璐 
提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析(M2DPCA)抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析(WMSD)得到最终的特征图像,采用最近邻分类...
关键词：简单加权小波变换 模块二维主成分分析(M2DPCA) 加权最大散度差鉴别分析(WMSD) 
二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别被引量：2
《火力与指挥控制》2014年第5期101-106,共6页姜晖 刘振 王鹏 
为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴...
关键词：FISHER线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 非参数特征分析 合成孔径雷达 目标识别 
改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别被引量：2
《计算机工程与应用》2014年第2期175-178,197,共5页孔爱祥 王成儒 
提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的...
关键词：模块二维主成分分析(2DPCA) 最大散度差鉴别分析 人脸识别 
两向二维NMSD及其在SAR图像识别中的应用被引量：1
《电子信息对抗技术》2013年第5期48-53,共6页刘振 姜晖 秦立龙 
结合非参数特征分析和最大散度差鉴别分析的思想,提出了两向二维非参数最大散度差((2D)2NMSD)鉴别分析,并用于SAR图像目标识别。首先计算二维图像的非参数散布矩阵,然后使用最大散度差准则求取投影矩阵,最后同时对数据图像矩阵的行方向...
关键词：线性鉴别分析 最大散度差鉴别分析 非参数特征分析 合成孔径雷达 目标识别 
浅谈改进的LBP算法被引量：2
《现代企业教育》2013年第16期262-263,共2页房德峰 
局部二元模式算子法计算简单且易于实现，能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。但是，在光照和噪声等非理想条件下，该算法的识别率会下降。为了减少光照、噪声等对人脸识别性能的影响，在已有局部二值模式（LBP）纹理分析算法的基础...
关键词：人脸识别 局部二值模式 特征提取 最大散度差鉴别分析 
基于模糊决策和MSD的单样本人脸识别算法被引量：4
《计算机工程与应用》2011年第19期200-202,共3页王晓洁 李晓东 
当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度差鉴别分析的单样本人脸识别算法。通过对每个训练样本进行适当的分块,从而获得较多的训练样本个数,在这...
关键词：人脸识别 最大散度差鉴别分析 模糊决策 单训练样本 
基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法被引量：2
《东南大学学报（自然科学版）》2009年第6期1130-1134,共5页李晓东 费树岷 张涛 
国家自然科学基金资助项目(60574006)
为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内...
关键词：二维主成份分析 类内平均脸 差空间 最大散度差鉴别分析 
基于改进的并行特征融合人脸表情识别被引量：2
《广西大学学报（自然科学版）》2009年第5期700-703,713,共5页罗飞 王国胤 杨勇 李振静 
国家自然科学基金资助项目(60773113);重庆市杰出青年科学基金(2008BA2041)
基于信息融合理论和线性鉴别分析,提出了一种改进的并行特征融合人脸表情识别方法。该方法首先将不同表征下的人脸表情特征利用复向量组合起来,构成复特征向量,然后利用具有不同权重的最大散度差鉴别分析方法进行进一步的复特征提取。...
关键词：表情识别 特征融合 最大散度差鉴别分析 
分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别被引量：1
《计算机工程与应用》2008年第34期155-157,162,共4页崔美琳 陈才扣 
江苏省高校自然科学基金(No.05KJB520152;No.07KJB520133)
提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间。接下来再对新模式采用最大散度...
关键词：分块PCA 最大散度差鉴别分析 人脸识别 
新的非线性鉴别特征抽取方法及人脸识别被引量：2
《计算机工程与设计》2008年第6期1519-1521,1550,共4页刘永俊 陈才扣 赵根林 杨静宇 
国家自然科学基金项目(60472060);江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520152)
在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题...
关键词：核非线性鉴别分析 最大散度差鉴别准则 核最大散度差鉴别分析 特征抽取 人脸识别 
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