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Economic Impact of Class Attendance Systems on Universities 预览
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作者 Reda Shbib Hala Sabbah +1 位作者 Hussein Trabulsi Nuha Talal Abou Al-Timen 《电脑和通信(英文)》 2019年第11期1-19,共19页
This paper aims to develop a platform that allows face features to be extracted faster using multiple algorithms for looking up people in a large database. We will be presenting an enhanced technique for human face re... This paper aims to develop a platform that allows face features to be extracted faster using multiple algorithms for looking up people in a large database. We will be presenting an enhanced technique for human face recognition where we will be using an image-based approach (process of using two-dimensional images to create three-dimensional models) towards artificial intelligence by extracting features from face images by using Principle Component Analysis, Local Directional Pattern and SVM Machine Learning. Up until now, studies focusing on face recognition rely on the fusion of PCA (Principle Component Analysis) and LBP (Local Binary Pattern) for feature extraction, PCA and LBP were used for global feature extraction of the whole image and the features of the mouth area separately. Results show that this method was susceptible to random noise and resulted in a performance rate of 89.64% [1]. Also, recent studies have shown the fusion of PCA (Principle Component Analysis) and LDP (Local Directional Pattern) for feature extraction [2]. First, PCA is adopted to extract global features of facial images, then LDP operator is used to extract local texture features of eyes and mouth area and these areas are calculated by comparing the relative edge response value of a pixel in different directions. This fusion resulted in a performance rate of 91.61%. The results of PCA and LDP method show that it is more effective than adopting the fusion of PCA and LBP. It’s more robust to noise and improves the rate of facial recognition. However, both methods still suffer from changes in illumination, pose changes, random noise, and aging. In this paper, we propose using a set of trained images to make the facial recognition process faster and provide more accurate results. 展开更多
关键词 FACE RECOGNITION COMPUTER VISION PATTERN RECOGNITION
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基于人工智能的语音识别系统及应用研究 预览
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作者 房爱东 张志伟 +1 位作者 崔琳 谢士春 《宿州学院学报》 2019年第8期62-65,共4页
语音识别技术是生物识别技术的一种,是继传统的依靠生物特征进行识别的技术(指纹与掌纹)之后出现的一种新技术。语音识别技术通过对一种或多种语音信号进行特征分析,以实现对声音信号的匹配和辨别。将人工智能嵌入到语音识别技术中,在... 语音识别技术是生物识别技术的一种,是继传统的依靠生物特征进行识别的技术(指纹与掌纹)之后出现的一种新技术。语音识别技术通过对一种或多种语音信号进行特征分析,以实现对声音信号的匹配和辨别。将人工智能嵌入到语音识别技术中,在矢量化模型建立、特征参数提取、模式匹配和分析处理过程中具有更大优势。实验结果表明,通过基于人工智能的语音识别系统对语音对象进行语音识别,速度快,准确率高。 展开更多
关键词 语音识别系统 人工智能 参数提取 模式匹配 模式识别
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Ultrasonic Testing Combined with Pattern Recognition for the Detection of Kissing Bonds 预览
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作者 Jens Schuster David Müller +1 位作者 Ming-Hong Chen Quentin Govignon 《复合材料期刊(英文)》 2019年第3期260-270,共11页
Kissing bonds are defects in the adhesive bonds with intimate contact of touching surface but considerably lowered shear strength. Their detection specifically in the aerospace area is so not satisfactory. Usually, ki... Kissing bonds are defects in the adhesive bonds with intimate contact of touching surface but considerably lowered shear strength. Their detection specifically in the aerospace area is so not satisfactory. Usually, kissing bonds are inconspicuous in ultrasonic C-scans. However, the determination of attributes in the time domain and the frequency domain of an ultrasound signal provides the opportunity to derive a pattern for bonded area. Deviations from the pattern found in inconspicuous bonding areas indicate kissing bonds. The survey described here deals with the manufacturing of adhesively joint samples that purposefully include kissing bonds, as well as potential solutions for detecting them through ultrasonic testing combined with pattern recognition. The properties of the epoxy-based adhesive were varied by changing the mixing ratios between resin and hardener. Samples with a mixing ratio far apart from the manufacturer’s recommendation with an inconspicuous appearance in a C-scan, but low shear strength values were taken for further evaluation. After a definition and learning phase, a 100 percent hit rate to separate good bondings from kissing bonds could be derived in a blind test. The discriminating feature found is due to the frequency shift between good and kissing bonds as well as the relative amplitude of the second peak. 展开更多
关键词 ULTRASONIC Testing Time DOMAIN Frequency DOMAIN PATTERN RECOGNITION BOND Quality KISSING BOND
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基于Python的模式识别综合设计性实验 预览
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作者 郭海 赵晶莹 +1 位作者 刘向东 魏晓丹 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2019年第8期178-181,共4页
设计了具有民族院校特色的模式识别综合设计性实验。针对构建的纳西文样本库,进行预处理、特征提取、分类器设计,并用Python语言实现对完整的纳西图形文字符的识别仿真。实践表明,该实验能加深学生对模式识别基本原理和方法的理解,使学... 设计了具有民族院校特色的模式识别综合设计性实验。针对构建的纳西文样本库,进行预处理、特征提取、分类器设计,并用Python语言实现对完整的纳西图形文字符的识别仿真。实践表明,该实验能加深学生对模式识别基本原理和方法的理解,使学生动手能力和科研能力得到训练,并为培养保护和传承民族文化的信息人才提供必要保障。 展开更多
关键词 模式识别 纳西图形文 文字识别 PYTHON
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基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为识别 预览
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作者 田文洪 曾柯铭 +1 位作者 莫中勤 吝博强 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期381-387,共7页
提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法。首先,利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征,然后并行对多种行为分别进行二分类。建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集,在此数据集上的测试说明了该方法的高效和... 提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法。首先,利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征,然后并行对多种行为分别进行二分类。建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集,在此数据集上的测试说明了该方法的高效和良好的泛化能力。实验结果表明,该方法在约10万张图像的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带3种行为分别达到了99.85%、99.62%、98.68%的识别率,同时使用当前较先进的Inception-v3和Xception模型测试,也获得了类似的识别效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 模式识别 驾驶员不安全行为识别
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基于模式识别的激光测距仪电路故障识别
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作者 高琴 高强 《激光杂志》 北大核心 2019年第5期108-111,共4页
传统方法无法有效描述激光测距仪电路故障的特点,难以准确实现激光测距仪电路故障分类和识别,为了提高激光测距仪电路故障的识别率,提出了基于模式识别的激光测距仪电路故障识别方法。首先分析当前激光测距仪电路故障识别的研究现状,并... 传统方法无法有效描述激光测距仪电路故障的特点,难以准确实现激光测距仪电路故障分类和识别,为了提高激光测距仪电路故障的识别率,提出了基于模式识别的激光测距仪电路故障识别方法。首先分析当前激光测距仪电路故障识别的研究现状,并分析了激光测距仪电路故障识别的原理,然后获取激光测距仪电路故障识别数据,并提取激光测距仪电路故障识别特征,采用模式识别技术实现激光测距仪电路故障识别,最后进行了激光测距仪电路故障识别验证性测试实验。实验对比结果可知,本文方法的激光测距仪电路故障识别率高,可以有效保证激光测距仪正常工作,而且激光测距仪电路故障结果要优于其它方法。 展开更多
关键词 模式识别 激光测距仪 电路故障 识别率 对比测试
基于PCA的神经网络手写数字识别方法研究 预览
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作者 魏爽 《数字技术与应用》 2019年第1期58-59,共2页
手写数字识别是计算机视觉和模式识别的一个重要研究方向。该领域的研究有了很大的进步,但是仍有待改进之处。文章提出了一个基于主成分分析的单隐层神经网络分类器,该分类器通过主成分分析减少了特征向量的维度,在保证识别准确率的情... 手写数字识别是计算机视觉和模式识别的一个重要研究方向。该领域的研究有了很大的进步,但是仍有待改进之处。文章提出了一个基于主成分分析的单隐层神经网络分类器,该分类器通过主成分分析减少了特征向量的维度,在保证识别准确率的情况下减少了计算量,提高了分类器性能。使用MNIST数据集对分类器进行训练,并验证了其性能。 展开更多
关键词 手写数字识别 神经网络 主成分分析 模式识别 计算机视觉
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基于人脸识别的车辆解锁算法设计 预览
8
作者 程志伟 王振阳 +2 位作者 黄宏成 时良仁 刘彦博 《传动技术》 2019年第1期3-6,共4页
为增强传统汽车解锁方式的安全性与便捷性,提出了一套采用人脸信息解锁车辆的系统.该系统包含人脸检测、活体检测和人脸识别三大部分.系统采用了两个不同的深度学习算法,分别用于验证人脸身份和区分真实人脸与二次采集人脸.在嵌入式平... 为增强传统汽车解锁方式的安全性与便捷性,提出了一套采用人脸信息解锁车辆的系统.该系统包含人脸检测、活体检测和人脸识别三大部分.系统采用了两个不同的深度学习算法,分别用于验证人脸身份和区分真实人脸与二次采集人脸.在嵌入式平台树莓派上的实验验证表明,系统昼夜可用、解锁快捷、安全可靠. 展开更多
关键词 模式识别 深度学习 人脸识别 活体检测
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基于隐式低秩表示的联合投影学习算法及图像识别
9
作者 牛强 陈秀宏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第14期88-97,共10页
隐式低秩表示(LatLRR)作为经典的无监督特征提取算法已应用于模式识别领域。然而该算法得到的特征维数无法降低,且由于算法分别学习2个低秩矩阵,因此无法保证整体最优;另外,算法忽略了样本在学习过程中存在的残差。为解决这些问题,提出... 隐式低秩表示(LatLRR)作为经典的无监督特征提取算法已应用于模式识别领域。然而该算法得到的特征维数无法降低,且由于算法分别学习2个低秩矩阵,因此无法保证整体最优;另外,算法忽略了样本在学习过程中存在的残差。为解决这些问题,提出了一种基于隐式低秩表示的联合投影学习算法。使用投影矩阵和恢复矩阵近似地表示隐式低秩表示中的投影矩阵,使算法在降维的同时可提取判别特征;联合学习投影矩阵、恢复矩阵和低秩矩阵,矩阵间相互提升,从获得的投影中可以提取出更多的判别特征,同时在算法模型中约束样本在投影学习中存在的残差;最后采用交替迭代方法求解该模型。在多个数据集上进行实验,结果说明算法在有效降维的同时能进一步提高判别能力。 展开更多
关键词 图像处理 模式识别 特征提取 人脸识别 隐式低秩表示
融合PCA的支持向量机人脸检测研究 预览
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作者 李宜清 程武山 《计算机测量与控制》 2019年第3期49-54,共6页
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种经典的非线性分类器,用于模式识别,可以将训练样本从不可线性分类的低维空间映射到可线性分类的高维空间,再做分类,文章主要训练支持向量机使它学会区分人脸和非人脸;支持向量机的数学... 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种经典的非线性分类器,用于模式识别,可以将训练样本从不可线性分类的低维空间映射到可线性分类的高维空间,再做分类,文章主要训练支持向量机使它学会区分人脸和非人脸;支持向量机的数学推导完备,算法逻辑严密,整体上比Adaboost算法复杂,但在样本量较少的情况下效果良好,因此有样本优势;支撑它的理论包含泛化性理论、最优化理论和核函数等,这些理论也被学术界广泛用于其他机器学习算法如神经网络,几十年来被证明具有很高的可靠性;同时本文论述主成分分析技术(PCA)用于压缩数据,实现数据降维,在数据预处理方面算法提供了很大帮助,使SVM支持向量机的输入数据维数大幅下降,大大提高了运算和检测时间。 展开更多
关键词 支持向量机 PCA 人脸检测 数据降维 模式识别
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基于多尺度一维卷积神经网络的光纤振动事件识别 预览
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作者 吴俊 管鲁阳 +2 位作者 鲍明 许耀华 叶炜 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期76-83,共8页
针对相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)分布式光纤振动传感系统如何对振动事件进行高效准确识别的问题,本文提出了一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS 1-D CNN)的振动事件识别方法。该方法将原始振动信号经过预加重、归一化和谱减降噪的预处... 针对相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)分布式光纤振动传感系统如何对振动事件进行高效准确识别的问题,本文提出了一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS 1-D CNN)的振动事件识别方法。该方法将原始振动信号经过预加重、归一化和谱减降噪的预处理操作后得到的一维信号,直接通过MS 1-D CNN实现端到端的振动信号特征的提取和识别。MS1-DCNN在提取入侵振动信号特征时可兼顾信号时间和频率尺度,利用全连接层(FClayer)和Softmax层完成最终的识别过程,与二维卷积神经网络(2-D CNN)和一维卷积神经网络(1-D CNN)相比减少了待定参数数量。对破坏、敲击和干扰三类目标振动事件的光纤振动传感信号识别结果表明,MS 1-D CNN的识别正确率与2-D CNN相近,达到了96%以上,而处理速度提升一倍,在保持识别性能的前提下,有利于提高振动事件识别的实时性。 展开更多
关键词 分布式光纤振动传感 多尺度一维卷积神经网络 相位敏感光时域反射 振动事件识别 模式识别
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基于熵自加权联合正则化最近点的图像集分类算法 预览
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作者 任珍文 吴明娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2547-2551,共5页
图像集分类算法通过充分利用图像的集合信息来提高识别性能,得到了广泛的关注。但是现有的图像集分类算法存在如下问题:1)需要样本满足某种概率统计分布;2)忽略了图库集类与类之间的互斥性;3)对非高斯噪声不具备鲁棒性。为了解决上述问... 图像集分类算法通过充分利用图像的集合信息来提高识别性能,得到了广泛的关注。但是现有的图像集分类算法存在如下问题:1)需要样本满足某种概率统计分布;2)忽略了图库集类与类之间的互斥性;3)对非高斯噪声不具备鲁棒性。为了解决上述问题,提出了一种基于熵自加权联合正则化最近点的图像集分类算法(SRNPC)。首先在测试集中寻找唯一的全局联合正则化最近点,同时最小化该点与每个图库集中正则化最近点之间的距离;然后,为了增强类之间的判别力以及对非高斯噪声的鲁棒性,引入一种基于熵尺度的自加权策略来迭代更新测试集与各个图库集合之间的熵加权权重,得到的权重能够直接反映测试集与每个图库集之间相关性的高低;最后,利用测试集和每个图库集之间的最小残差值获得分类结果。通过在UCSD/Honda、CMU Mobo和YouTube这三个公开数据集上与当前主流的算法进行的对比实验结果表明,所提出的算法具有更高的分类精度和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像集分类 正则化最近点 相对熵 人脸识别 模式识别
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基于高光谱成像技术无损检测苹果表面缺陷 被引量:1
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作者 孟庆龙 张艳 尚静 《食品工业》 CAS 北大核心 2019年第3期131-134,共4页
基于高光谱成像技术结合模式识别,建立了苹果表面缺陷识别模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面有缺陷苹果的高光谱图像,提取感兴趣区域的平均光谱反射率;然后,比较标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC) 2种光谱预处... 基于高光谱成像技术结合模式识别,建立了苹果表面缺陷识别模型。首先,利用高光谱图像采集系统采集完好无损和表面有缺陷苹果的高光谱图像,提取感兴趣区域的平均光谱反射率;然后,比较标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC) 2种光谱预处理方法对建模效果的影响,得出MSC为建模最优预处理方法。最后,采用主成分分析法选择累计贡献率超过99%的前5个主成分作为样本集特征光谱数据,分别建立了基于K最近邻(KNN)模式识别和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。结果表明:光谱经MSC预处理后,基于PLS-DA建立的识别模型对校正集和检验集识别率均达到100%,表明基于高光谱成像技术结合模式识别可实现苹果表面缺陷的无损检测。 展开更多
关键词 高光谱成像 模式识别 苹果缺陷 无损检测
基于深度学习的动作识别方法简述 预览
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作者 章树军 蓝善祯 +1 位作者 卜琪 汪洋 《中国传媒大学学报:自然科学版》 2019年第5期44-49,43,共7页
基于深度学习的动作识别是计算机视觉、机器学习等多学科的交叉研究课题,在体育比赛智能化、医疗看护、安防等领域有着广阔应用前景。本文简述了三类动作识别深度学习算法的近年研究现状,即CNN-LSTM框架、3D卷积框架以及双流网络框架,... 基于深度学习的动作识别是计算机视觉、机器学习等多学科的交叉研究课题,在体育比赛智能化、医疗看护、安防等领域有着广阔应用前景。本文简述了三类动作识别深度学习算法的近年研究现状,即CNN-LSTM框架、3D卷积框架以及双流网络框架,并对国际上用于动作识别的常用数据库进行简单介绍;最后进行了总结和展望。 展开更多
关键词 深度学习 动作识别 计算机视觉 模式识别
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基于深度图像与大数据建模的自习教室管理系统 预览
15
作者 易芳君 李宇轩 +1 位作者 王汉臣 金佳琪 《工业控制计算机》 2019年第3期34-36,39共4页
针对大多数高校自习教室存在高峰期座位短缺、资源浪费、纪律维护困难、利用物品占座位现象严重等实际问题,设计与实现一个包含学生通道、管理通道的双通道自习室管理系统。该系统基于深度图像与大数据建模技术,以'自习格子'AP... 针对大多数高校自习教室存在高峰期座位短缺、资源浪费、纪律维护困难、利用物品占座位现象严重等实际问题,设计与实现一个包含学生通道、管理通道的双通道自习室管理系统。该系统基于深度图像与大数据建模技术,以'自习格子'APP的形式为学生个性化选择自习室提供参考,同时将综合评价结果提供给学校相关管理部门,方便学校对自习室进行统筹规划。研究结果表明:该系统界面美观、交互良好、性能优异,能很好地满足高校自习教室管理需求。 展开更多
关键词 自习室 深度图像 模式识别 人头检测 动作识别 数学建模
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人脸识别车辆解锁系统设计与验证 预览
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作者 王振阳 程志伟 +2 位作者 黄宏成 刘彦博 时良仁 《传动技术》 2019年第2期51-52,共2页
针对现有车辆解锁方式的一系列弊端,设计了一套基于人脸识别的车辆解锁系统.系统分为硬件和软件部分.硬件采用了模块化设计,并可与自动驾驶或高级驾驶辅助系统共用传感器;软件基于深度神经网络,具备人脸识别和活体检测功能.利用基于Rasp... 针对现有车辆解锁方式的一系列弊端,设计了一套基于人脸识别的车辆解锁系统.系统分为硬件和软件部分.硬件采用了模块化设计,并可与自动驾驶或高级驾驶辅助系统共用传感器;软件基于深度神经网络,具备人脸识别和活体检测功能.利用基于Raspberry Pi的模拟系统,验证了硬件方案的可行性和算法的有效性. 展开更多
关键词 模式识别 人脸识别 车辆解锁 深度学习
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基于群体智能算法的排球高鲁棒性目标识别研究 预览
17
作者 边永红 《机床与液压》 北大核心 2019年第12期71-77,共7页
基于小波变换和人工神经网络的目标识别是图像处理的一个重要研究方向。但是,此类方法采用的梯度下降规则容易产生局部极小值。为了解决该问题,提出了一种基于群体智能算法的高鲁棒性目标识别算法,可有效应用于各种图像识别任务,如排球... 基于小波变换和人工神经网络的目标识别是图像处理的一个重要研究方向。但是,此类方法采用的梯度下降规则容易产生局部极小值。为了解决该问题,提出了一种基于群体智能算法的高鲁棒性目标识别算法,可有效应用于各种图像识别任务,如排球目标识别等。首先对图像进行预处理并变换成HSV空间进行背景分割,并通过小波不变矩对图像进行特征提取。然后采用新兴的群智能算法-狼群算法,对基于小波神经网络的目标图像识别进行优化,以便提升全局收敛性和鲁棒性。仿真实验结果显示:相比原有的方法,提出优化方法具有更高的识别精度和稳定性。 展开更多
关键词 图像处理 模式识别 目标识别 小波神经网络 群智能算法 鲁棒性
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基于模式识别的光通信系统信号调制识别研究
18
作者 杨洪军 徐嘉莉 刘永亮 《激光杂志》 北大核心 2019年第3期109-112,共4页
当前光通信系统调制识别方法存在识别正确率低、速度慢等缺陷,难以获得理想的光通信系统信号调制识别结果。为了对光通信系统信号调制方法进行准确识别,设计了基于模式识别的光通信系统信号调制识别方法。首先对当前光通信系统信号调制... 当前光通信系统调制识别方法存在识别正确率低、速度慢等缺陷,难以获得理想的光通信系统信号调制识别结果。为了对光通信系统信号调制方法进行准确识别,设计了基于模式识别的光通信系统信号调制识别方法。首先对当前光通信系统信号调制识别研究现状进行分析,找到引起识别效果差的因素,然后采集光通信系统信号调制识别的数据,并采用模式识别技术对光通信系统信号调制方式的特点进行拟合,实现光通信系统信号调制识别,最后进行了光通信系统信号调制识别的验证性实验。结果表明,本文方法提高了光通信系统信号调制识别的正确率,光通信系统信号调制的误识率差小于其它光通信系统信号调制识别方法,获得了比较满意的光通信系统信号调制识别结果。 展开更多
关键词 光通信系统 信号调制 识别方法 模式识别
基于局部一致性和相干性字典学习的人脸识别 预览
19
作者 张凤莉 《电子设计工程》 2019年第9期127-130,135共5页
字典学习算法被广泛的用于人脸识别。字典的局部一致性及相干性对于字典学习很重要,然而当前很多字典学习算法都没有考虑到字典间的局部一致性,更没有同时将二者用于字典学习,致使学习到的字典的鉴别力不是特别强,进而使得它们的识别性... 字典学习算法被广泛的用于人脸识别。字典的局部一致性及相干性对于字典学习很重要,然而当前很多字典学习算法都没有考虑到字典间的局部一致性,更没有同时将二者用于字典学习,致使学习到的字典的鉴别力不是特别强,进而使得它们的识别性能不是非常理想。针对这个问题,本文提出了一种基于局部一致性和相干性的字典学习算法,并将它用于人脸识别。本算法通过构造局部一致项和相干项学习具有很强鉴别力的字典,并利用学习到的字典重构样本,最终利用重构样本与测试样本间的残差完成分类任务,在AR,ORL和FEI人脸数据库上的实验结果表明本文提出的算法取得了不错的识别效果。 展开更多
关键词 模式识别 人脸识别 字典学习 局部一致性 相干性
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基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究 预览
20
作者 李志农 吴伟校 《南昌航空大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期48-52,共5页
针对PCA在金属断口图像处理中容易引发的维数灾难问题,提出了一种基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究。在提出的方法中,2DPCA以最大化类间散度为准则,其协方差矩阵由原始图像矩阵直接构造。同时将提出的方法与基于PCA识别方法相比较... 针对PCA在金属断口图像处理中容易引发的维数灾难问题,提出了一种基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究。在提出的方法中,2DPCA以最大化类间散度为准则,其协方差矩阵由原始图像矩阵直接构造。同时将提出的方法与基于PCA识别方法相比较。由实验结果可知:本文提出的识别方法计算量小且识别率也高于PCA识别方法。另外,选取合适的特征空间维数十分重要。当选取特征空间维数过小时,图像信息不完善,识别率低,而当特征空间维数过大时,图像信息冗余,计算量会加大。 展开更多
关键词 主成分分析 二维主成分分析 特征提取 模式识别
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