二维主成分分析相关论文
针对主成分分析在模拟卷积核时造成的计算量增大以及损坏图像本身结构的问题，提出了一种基于改进感知哈希算法的2DPCANet人脸识别方......
随着时代和技术的不断发展,高维数据在日常生活和工作中普遍存在,并且给数据的运输与存储带来了极大的挑战,同时也不方便人们研究......
随着科学技术的不断发展,脱机手写体汉字识别在日常生活中的应用变得越来越广泛。然而,由于脱机手写体汉字类别繁多、书写随意性大......
高光谱遥感影像光谱分辨率高、波段众多的特点为地物精细识别带来巨大便利的同时，也造成了影像数据量的急剧增加，当把全部的波段都用......
当今社会,人们对个人信息安全的要求越来越高,而传统的密码、钥匙等安全措施已经不能满足人们对信息安全的要求,于是生物特征识别......
高光谱图像具有越来越高的空间和光谱分辨率,其带来了数据量大、相关性强和冗余度高的问题,使得异常检测结果精度不高。为了选择更......
现代科学技术日新月异的发展，对人的身份进行识别已经成为一种趋势，人脸识别技术起着越来越重要的作用，因为人脸识别技术具有可靠和更......
人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,提取有效的识别信息来辨认身份或者判别待定状态的一门技术。它涉及模式识别、图像处理......
随着人们安全意识的提高，生物识别技术也在飞速的发展。论文以人体的掌纹为研究对象，提出了基于分块2DPCA和二次2DPCA相融合的特......
人脸识别技术属于生物特征识别技术中的一种，相较于其他的生物特征识别技术，人脸识别技术由于其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等......
身份验证是人们在日常生活中经常遇到的问题。在电子信息技术飞速发展的今天，电子商务、网上银行、公共安全等领域对身份验证的可靠......
随着信息科学技术的发展，人体生物特征识别技术如指纹识别、虹膜识别、基因识别、视网膜识别在安全、军事、民事和经济等领域有了迅......
人脸识别具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景，越来越成为一个研究热点，它涉及到模式识别、图像处理、生理学、心理学等诸多领域......
人脸识别以其无侵犯性的采集方式,契合人类“以貌取人”的认知惯性,通过简单的采集设备快速、便捷的进行实时化跟踪识别的优势在众......
随着国家加大对公共安全问题的重视,公共场所的视频安全监控发挥着极其重要的作用。安全部门可通过监控系统对行人进行特征及身份......
人脸识别技术作为生物特征识别领域中的一种重要的识别技术,旨在通过计算机提取人脸图像的特征,并根据这些特征进行人脸身份的验证......
随着技术发展,在大数据的时代,信息处理已经融入了人们的生活,如何快速处理庞大的数据是我们急需面对的问题,特征提取就是针对海量......
近几十年来,随着人脸识别研究的深入,该技术在各个领域开始广泛应用.人脸识别研究的关键问题是如何提取和描述不同个体的人脸特征,......
针对局部二值模式(local binary pattern, LBP)容易受到随机噪声和边缘点对图像的影响,以及局部二值模式描述图像纹理特征时阈值不......
随着信息技术的发展和日益增长的对安全技术的需要,基于生物特征的身份识别技术在近年来有了迅速发展。作为生物特征识别技术之一......
数据降维具有重要的意义，一方面高维数据无法在一些具体的算法中直接应用，降维可以解决“维数灾难”，降低数据复杂度，使一些算法可以正......
人脸识别是图像识别研究领域中发展迅速、成熟且应用非常广泛的方向之一。人脸识别的过程分为多个环节，特征提取是其中最为关键的一......
人类使用指纹进行身份识别已经有几百年历史。指纹由于其普遍性、唯一性、便携性等特点,成为目前被广泛应用的生物特征识别技术。......
近年来,伴随着全球经济的迅速发展以及人们生活水平的普遍提高,道路上行驶的交通车辆日益增多,智能交通系统被越来越多的人所关注......
人脸识别是一项通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，早在20世纪60年代就引起了人们的研究兴趣．近年来，该项技术在......
人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,提取有效的识别信息来辨认身份或者判别待定状态的一门技术。由于人脸图像的特殊性,人脸......
人脸识别技术发展至今已经在各个领域得到了广泛的应用,得益于电子计算机技术的高速发展识别结果更加符合实际应用的要求。人脸识......
为克服传统的基于细节点匹配的不足,对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式......
针对能量谱的不平衡性会影响人脸识别效果的问题,基于白化脸的概念提出了白化主成分分析类算法的框架。该算法框架使用1个白化滤波......
指出在二维主成分分析中,特征向量的任意两个分量之间是相关的,并给出此相关性的数学表达,进一步提出最小化相关性的二维主成分分......
主成分分析算法(PCA)和线性鉴别分析算法(LDA)被广泛用于人脸识别技术中,但是PCA由于其计算复杂度高,致使人脸识别的实时性达不到......
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术。当通过使用PCA变换获得的主成......
文章提出了一种基于非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization.NMF）和多特征融合的图像检索模型。通过提取图像的颜色和纹理特......
针对人脸图像特征提取,应用主成分分析和二维主成分分析方法,提出用二维特征求解样本的隶属度,用主成分特征进行支持向量机分类的......
结合人脸图像的对称性在非迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了对称非迭代双边二维主成分分析(SNIB2DPCA)的人脸识别......
阐述了行为识别的基本过程。将前景序列进行归一化后,采用二维主成分分析方法(2DPCA)降维进行特征提取,利用连续隐马尔科夫模型(CH......
红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装等优点,这使得红外图像人脸识别可以在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷......
提出了二维主成分分析(2DPCA)与二维线性鉴别分析(2DLDA)相结合的双向压缩投影的子空间人脸识别方法。该方法在进行一次2DPCA运算......
为了提高目标跟踪的准确性,针对目标跟踪过程中光照变化、遮挡、姿势变化等问题,提出了基于二维主成分分析(2DPCA)与稀疏表示的目......
根据图像处理不同算法模型的特点,提出了一种基于Curvelet和2DPCA变换相结合的遥感图像融合算法;首先,对多光谱图像进行2DPCA变换,......
2DGabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化,2DGabor小波变换系数......
面向噪声图像分割问题提出了一种基于二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)训练的形状先验提取方......
提出了一种基于改进的模糊C-均值聚类分类器的不完全小波分析人脸识别方法。实验证明,该文提出的方法能够提高人脸识别率,降低了运......
将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,princi......
针对现有的人脸识别算法由于光照、表情、姿态、伪装等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于通用学习框架结合2DPCA的鲁棒......
稀疏表示提出了一种分块稀疏表示和二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别方法.该方法应用了逐像素分块的与2DPCA技术相结合的方式,充分......
通过对图像特征融合的一般规律的研究,提出了一种基于二维主成分分析(简称2DPCA)的图像特征融合算法。首先选取包括分形特征、多向......
