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提出了将Fisher线性判别、支持向量机和决策树方法相结合的人脸识别方法.首先用Fisher线性判别法对人脸图象进行特征抽取,压缩了图象的维数,再在特征空间中用SVM(Support Vector Machine)和决策树结合的方法设计人脸分类器.在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法对解决小样本、非线性以及高维的模式识别问题的有效性. 相似文献
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模糊支持向量机和独立成分分析在人脸识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别。首先对人脸图像做独立成分分析,提取有利于分类的面部特征的主要独立成分,然后在特征空间中,用FSVM和三叉决策树相结合设计人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果。 相似文献
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将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别.首先对人脸图像做独立成分分析,提取有利于分类的面部特征的主要独立成分,然后在特征空间中,用FSVM和三叉决策树相结合设计人脸分类器.在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果. 相似文献
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一种基于粗糙集的决策树生成算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题,提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法。利用优先策略,将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则,在决策树预修剪的同时进行节点生成,大大提高了决策树构造的效率。使用Fisher's iris数据集对琏于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较。实验结果表明,前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(13)
针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。 相似文献
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针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法.用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类.将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%.实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率. 相似文献
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提出了一种个体特征脸子空间与奇异值特征相结合的人脸验证方法。该方法首先利用小波变换减小表情因素对人脸验证的影响,再为每个人建立单独的个体特征脸子空间。验证时,将测试人脸投影到训练样本的特征脸子空间上,然后利用样本特征脸子空间的奇异值特征矢量在欧氏距离上进行验证。本文为ORL人脸数据库制定了实验协议,并在此基础上进行了测试,取得了较好的结果。 相似文献
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文中分别用主成分分析、独立成分分析以及线性鉴别分析方法对图像进行特征抽取,同时采用K近邻算法和支持向量机算法进行人脸图像分类.通过在YALE人脸图像库上实验,结果表明:多种特征抽取方法下的图像分类算法是有效的. 相似文献
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深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性. 相似文献
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F isherface是人脸特征提取中常用的方法,KPCA LDA能更好地解决非线性问题。本文把模糊技术与KPCA LDA相结合提出了一种新的特征抽取方法。首先用KPCA进行初次特征提取,然后利用FKNN计算图像对各类别的隶属程度,再在此基础上用LDA进行二次特征提取。在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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提出了一种个体特征脸子空间与奇异值特征相结合的人脸验证方法.该方法首先利用小波变换减小表情因素对人脸验证的影响,再为每个人建立单独的个体特征脸子空间.验证时,将测试人脸投影到训练样本的特征脸子空间上,然后利用样本特征脸子空间的奇异值特征矢量在欧氏距离上进行验证.本文为ORL人脸数据库制定了实验协议,并在此基础上进行了测试,取得了较好的结果. 相似文献
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针对基于高分辨距离像(HRRP)多类特征联合舰船目标识别的问题,提出了一种基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器。在对舰船目标的HRRP特性进行分析的基础上提取船长、离散性、对称性、中心距等稳定特征,结合各类特征的稳定性和可分性,设计一种能让不同特征充分发挥优势作用的修正最近邻模糊分类器。该分类器用Fisher判决率对特征差隶属度进行加权修正;通过10类军民船目标的实测数据验证,表明基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器在舰船目标识别领域具有很好的实际应用前景。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2015,(6)
针对传统的位置敏感哈希编码低效的问题,提出一种监督学习框架下基于正交子空间的判别投影哈希函数学习的海明编码方法.该方法首先根据特征值的能量分布进行子空间分解,其次基于Fisher判别分析准则,利用样本的分布信息学习一组最佳投影的哈希函数,实现原始特征空间向海明空间的紧致嵌入,最终生成一组紧凑且具有判别性的二进制编码,并用于图像检索.在公开数据集上的实验结果表明:该算法与其他经典算法相比,具有较好的稳定性,降低了内存消耗并提高了检索的平均准确率. 相似文献
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序贯最小优化算法是一种SVM s(Support VectorM ach ines)训练算法,该算法将一个大型QP(Quadratic Programm ing)问题分解为一系列最小规模的QP子问题,从而避免了多样本情形下的数值解不稳定及耗时问题,同时也不需要大的矩阵存储空间。本文在模糊支持向量机的基础上,提出了基于决策树的模糊序贯最小优化算法并对它进行了分析和研究,在对人脸图像进行独立成分分析后,用该算法进行多类人脸识别。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,在样本类别较少的条件下,该算法可以取得较好的效果。 相似文献
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基于类Haar特征的人脸检测技术具有较好的实时性和高检测率,该文介绍了从类Haar特征出发在高通公司Brew手持设备开发平台上实现的人脸检测技术。人脸检测算法在PC机运行实现比较容易,该文对opencv库中类Haar特征检测算法在Brew平台上重新编译、优化,并将其移植在手机应用软件中。该实现方法经过手机模拟测试后表明具有较好的实时性以及较高的运行效率。 相似文献