【摘 要】
：
二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的"小样本"效应,支持向量机(SVM)具有结构风险最小化的特点,将两者结合起来用于人脸识别。首先,利用小波变换获取人脸图像的低频分量,忽略高频分量;然后,用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征,用"一对多"的SVM多类分类算法完成人脸识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法
【基金项目】
：
广东省自然科学基金资助项目（07010869,032356）,广东省江门市科技攻关项目（江财企[2006]59号）.
论文部分内容阅读
二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的"小样本"效应,支持向量机(SVM)具有结构风险最小化的特点,将两者结合起来用于人脸识别。首先,利用小波变换获取人脸图像的低频分量,忽略高频分量;然后,用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征,用"一对多"的SVM多类分类算法完成人脸识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。
其他文献
应用纯中药制剂＂乌锦颗粒＂临床预防羔羊腹泻,羔羊腹泻的发病率由原来的19.3%下降为5.6%,临床病例治愈率达81.54%,比对照羊群（59.65%）提高了21.89%,取得明显防治效果。
基于预约和动态时隙分配的MAC协议能够为实时业务传输提供良好的QoS保证,其关键技术之一是如何实现节点间的同步。通过分析影响时间同步性能的6类时延,构造了一种基于时延探测方式的Ad Hoc网络时间同步协议(DMC-TS协议),协议通过发送和转发少量的探测码来完成节点间时延的测定。由于协议中时延探测过程和时间校正过程相互分离,可以减轻网络的冲突和负担,有利于降低时延探测的时效性要求。分析及仿真表明,
民和县从2008年开始推广全膜双垄玉米种植技术以来,随着种植面积的不断扩大,丰富的玉米秸杆已成为发展畜牧业的物质基础.2015年全县玉米种植面积达到2.67万hm2,玉米秸杆产量
为选择适应于高寒牧区放牧牦牛大群驱除体内外寄生虫的理想剂型,选取120头1.5岁牦牛,分为3组,试验1组（50头）用依普菌素搽背剂按0.5mg/kg体重剂量经背部皮肤浇泼给药,试验2组（50
提出了一种基于自组织免疫网络的传感器故障检测模型。该模型将自组织学习的思想引入到传感器免疫网络的建模中,通过学习向量量化确定免疫网络的连接权值,并对其结构和特点进行了分析,给出了相应的诊断算法。仿真结果表明,所提出的方法对故障传感器具有较高的检测灵敏度,并且对噪声具有一定的容忍能力,对于航空发动机传感器的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域。
提出了一种新的基于差扩展的可逆水印方案,此方案在一次嵌入过程中能实现1bpp的嵌入率。该方法需借助一个位置图来标示在嵌入过程中用于差扩展的像素对位置,对位置图进行无损压缩,并把压缩后的位置图作为嵌入数据的一部份嵌入到原始图像中,因此,通过改变位置图中"0","1"分布从而能高效压缩位置图,最终获得较高的嵌入容量。实验结果证明该方法的性能优于已存可逆水印算法的性能。
算法中加入精英蚂蚁,拓展了蚂蚁搜索的范围,加强了蚂蚁通过狭长空间和复杂空间的能力。引入视觉探视功能,扩大了蚂蚁的视野,使蚂蚁在探索的过程中具备了"千里眼",减少了蚂蚁探索的步数。运用路径优化功能,使蚂蚁运动路径拉直、变短,使路径可用性增强。采用栅格划分环境、栅格之间的边表示信息素和距离信息减少了算法计算量。
乳房炎是奶牛的常见多发病,能引起奶牛产奶量急剧下降,甚至产奶机能丧失以及奶质下降,发病率为5%～45%。对奶牛乳房炎的治疗,对早期乳房炎的疗效是非常好的,本人多年来用牛蒡子
提出一种新的基于正选择的异常检测方法,该方法通过聚类学习正常空间特征,在每个类中选择有代表性的自我样本构造检测器集,之后利用正选择算法进行异常检测。这种方法既能适用于自我样本集较多的情形,克服了T.Stibor提出的正选择的局限,又具备了一定的学习能力。同时,该方法还避免了负选择中随机选择样本带来的弊端。通过实验分析,该方法比VDetector具备更好的检测性能,是一种有效的异常检测方法。
为了实现部分重叠且不同视角的测量数据配准,提出多尺度特征点检测算法,可以从大量的原始数据中提取少量特征点。该算法包括离散曲率计算、双边滤波和特征点计算等步骤,特征点个数可以由尺度参数粗略控制。提出局部形状谱描述器来描述每个特征点的局部形状特性,首先利用局域点的距离和曲率信息构造关系矩阵,然后通过计算关系矩阵的特征值来构造谱描述器,利用该描述器可以方便地计算不同点集中各个特征点的对应关系,进而实现两