FISHER判别

作品数：590被引量：2918H指数：22
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基于改进Fisher判别准则的卷积神经网络设计被引量：2
《计算机工程》2020年第11期255-260,266,共7页徐小雨 赵龙章 程晓月 何志超 
国家自然科学基金(61403189)。
传统卷积神经网络(CNN)在建模过程中由于数据样本量不足容易出现过拟合现象,且对随机数据泛化能力较差。为此,设计一种结合改进Fisher判别准则与GRV模块的卷积神经网络(FDCNN)。使用CNN学习从输入图像到多维欧式空间的映射关系,采用基...
关键词：卷积神经网络 FISHER判别准则 损失函数 离散度 泛化能力 
基于Fisher判别字典学习的可拒识模式分类模型被引量：1
《计算机工程》2016年第4期202-208,共7页廖重阳 张洋 屈光中 毕云云 
安徽省自然科学基金资助项目(128085MF91)
针对模式分类任务中测试样本存在未知类别输入的问题,在稀疏表示分类技术的基础上提出一种可拒识模式分类模型。该模型在字典学习的目标函数中加入Fisher判别约束,使样本在该字典下分解的系数具有较大的类间散度和较小的类内散度,将训...
关键词：可拒识 字典学习 FISHER判别分析 基于稀疏表示的分类 流形 最大线性块 
EEG信号动态演化过程的研究
《计算机工程》2013年第9期206-209,213,共5页姜慧 周霆 
福建省教育厅基金资助项目(JA08006);福州大学科研启动基金资助项目(022240)
脑电图(EEG)信号的研究是诊断脑疾患的重要手段。以癫痫脑电为例,针对癫痫发作过程的复杂性,对其演化过程进行研究。利用本征正交分解(POD)对EEG信号实行特征压缩,选取能够反映EEG脑电病理特征的多个变量,通过改进的Fisher判别方法判别...
关键词：脑电图 本征正交分解 FISHER判别 特征压缩 动态演化 
基于核函数的逆Fisher人脸识别被引量：1
《计算机工程》2011年第21期179-181,共3页陈佳佩 卢元元 
国家自然科学基金资助项目(61070252)
传统Fisher判别方法存在小样本问题,而逆Fisher判别方法的识别率较低。为此,提出一种基于核函数的逆Fisher人脸识别方法,在逆Fisher准则的基础上引入核函数映射,选取合适的核函数在高维空间里提取人脸图像特征。实验结果表明,该方法能...
关键词：人脸识别 逆Fisher判别 特征提取 核函数 
基于Fisher判别分析的贝叶斯分类器被引量：14
《计算机工程》2011年第10期162-164,共3页曹玲玲 潘建寿 
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...
关键词：贝叶斯分类器 投影变换矩阵 FISHER线性判别分析 特征向量 
基于Fisher块对角LNMF的彩色人脸识别被引量：5
《计算机工程》2010年第16期24-26,共3页王成章 白晓明 
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(10801004);中央财经大学学科建设基金资助项目;首都经济贸易大学校级基金资助重点项目(2010XJZ002)
为提高对彩色人脸的识别率,提出一种基于Fisher块对角局部非负矩阵分解(LNMF)的识别算法。采用块对角矩阵编码彩色图像不同通道的颜色信息,在LNMF算法中增加块对角约束和Fisher判别约束,对不同通道的颜色信息同时进行计算并融入人脸的...
关键词：人脸识别 非负矩阵分解 FISHER判别 
基于高维映射Fisher判别分析的图像分割被引量：1
《计算机工程》2010年第2期194-196,200,共4页谢明霞 郭建忠 陈科 
国家"863"计划基金资助项目(2009AA12Z228);国家科技支撑计划基金资助项目(2007BAH16B03)
为提高Fisher判别分析的质量,对图像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征进行两步聚类分析,根据聚类结果选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性...
关键词：FISHER判别分析 图像分割 非线性变换 两步聚类 
一种变形Fisher判别准则函数及最优判别向量集被引量：6
《计算机工程》2005年第16期19-20,23,共3页曾宪贵 黎绍发 左文明 
基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法,另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数(即小样本问题),类内散布矩阵奇异,此时求F-S最优判别向量集及文中提出的无约束的最优判别矢量集都已不可行,对此...
关键词：人脸识别 最优判别向量集 特征提取 模式识别 
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