线性鉴别分析相关论文
由于线性鉴别分析(LDA)可以从高维特征空间中选择强鉴别属性的低维子空间，所以这种技术已经应用到很多的科学工程领域中。本文针对L......
构建基于LDA-SVM的分类模型,对乳腺肿瘤是否为恶性进行分类.以UCI的Wisconsin Breast Cancer Database数据集(683例病人)为研究对......
在模式识别领域中，线性鉴别分析是一种最为常见和经典的监督分类方法。自从它的最原始版本早在1936年被Fisher第一次提出之后，迄今为......
计算机视觉系统的目标是解释已有的“视觉”数据,并使用这些解释去完成任务。出于机器人工件抓取任务、自动导航、自动检测、装配......
特征提取在模式识别领域占有重要的地位，它是人脸识别系统中最关键的一个环节。目前，关于特征提取的方法涌现了大量的经典算法，有基于......
人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、公安系统(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越......
传统的通过帐号密码或者各种钥匙物件难以应付当前各类身份安全认证泄漏或者盗用事件的发生,生物特征识别技术则不会存在这样的问......
随着大数据时代的到来,数据具有特征维度高、数据规模大、非线性可分等特点。为了解决这些问题,本文在字典学习和核方法的基础上对......
在基于总变化因子i-vector的说话人识别中,应用概率线性鉴别分析(PLDA)可以极大地提高性能。然而,PLDA假设的高斯分布并不能准......
特征抽取不但从原始模式信息中提取出最有利于模式分类的特征，而且极大地降低模式样本的维数，是模式识别研究领域的重要研究内容。
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基于二维人脸图像的特征提取方法是最近比较流行的用于人脸识别的特征提取方法，其中二维主分量分析和二维线性鉴别分析得到很大的关......
作为最近图像处理领域的研究热点的人脸识别研究，它对模式识别和信息安全的发展很有帮助。而特征提取是模式识别研究的最基本问题之......
随着互联网的普及，网页成为信息的重要载体。不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、恶意发文，相继采用了验证码技术。从信......
人脸识别是计算机视觉、模式识别以及图像处理研究的重要内容和热门课题，也是生物特征识别技术中的一个非常活跃的课题。人脸识别被......
人脸识别是一种重要的生物识别技术，它不仅可以广泛地应用于金融、商业、安检等身份鉴别系统，而且在人机接口、可视通讯等领域都有着......
目的提出一种能体现类别间重要性差异的心电信号(ECG)特征提取方法,同时弥补传统特征提取法缺乏解决优先权分类问题能力的不足。方......
针对人脸识别问题,提出了最小距离鉴别投影算法,其与经典的线性鉴别分析不同,它是一种流形学习降维算法。该算法首先定义样本的类......
人脸识别现已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。在线性鉴别分析(LDA)方法的基础上,结合张量知识,提出一种基于张量......
针对目前单个IDS在入侵特征提取和检测效率上存在的问题,提出了一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的入侵检测算法.利用P......
目前线性鉴别分析(LDA)方法是在原始图像上直接进行,抽取的是图像的全局特征,受光照、表情变化而引起的局部高频信息影响较大,忽视......
在许多机器学习的任务中,人们常常使用有标签的数据,但是现实中无标签的数据是大量存在的.提出一种基于半监督学习理论的数据降维......
目前的草图人脸识别主要集中在人脸照片-草图之间的相互转换,以此减少照片-草图特征之间的差异,从而进行识别.文中提出一种使用基......
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......
藏文字符识别系统是中文多文种信息处理系统的重要组成部分 ,但至今国内外的研究基本处于空白。本文提出了一种基于统计模式识别的......
针对PCA没有有效利用样本的类别信息而导致方言识别率低的问题,采用PCA和LDA组合方法进行特征提取。首先用PCA对普通话、上海话、......
提出了一种基于奇异值分解与改进的LDA相结合的人脸识别方法。首先利用奇异值分解方法获得图像的有效特征;然后经过改进的LDA处理,......
为有效解决小样本问题,从线性子空间的角度出发,构造了一种矩阵变换,得到了类内散布矩阵的另一个对称线性子空间;通过对两个子空间......
为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关......
提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法。该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP......
广义Foley-Sammon线性鉴别分析(GFSDA)是抽取线性特征的有效方法之一.本文提出了基于核的广义Foley-Sammon鉴别分析(KGFSDA)方法,......
判断网络通信量模型与真实数据拟合度的常用方法是Hurst参数比较法、数据直方图比较法和自相关函数比较法。其中Hurst参数法计算结......
特征提取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法。该方法中引入了零空间的......
基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),本文提出了分块 PCA 人脸识别方法。分块 PCA 从模式的原始数字图像出发,先对......
主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)是模式识别领域中一种重要的特征抽取方法,该方法通过K-L展开式来抽取样本的主要特......
主分量分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域的使用最为广泛的两种特征抽取方法,而在图像识别中经常采用的是PCA+LDA方法来......
线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域广泛使用的一种特征抽取方法,而在图像识别中,由于小样本问题,经常采用的是PCA+LDA方法来代替单......
直接线性鉴别分析(DLDA)曾被声明利用类内离散矩阵零空间内外所有鉴别信息,为了分析声明的理论缺陷,对DLDA在人脸识别中的鉴别特性......
传统的线性鉴别分析存在两个缺陷:小样本问题和至多只能抽取c。1个最优鉴别向量,本文提出了一种新的、有效的基于线性鉴别分析的组......
提出了一种基于图像分块的FDA(Fisher linear discriminating analysis)人脸识别方法,该方法首先对原始图像进行分块,再对分块得到......
根据GIS设备绝缘缺陷放电形式和特点，设计了4种典型的GIS缺陷模型，构造了局部放电灰度谱图；针对GIS局部放电及其缺陷特点，提出一种基于......
针对单训练样本情况下的人脸识别问题,提出一种虚拟样本扩展方法.利用光照模板映射将单一样本扩展为一组虚拟样本,从而增强单训练......
该文提出了一种基于特征级融合的特征抽取新方法，首先，给出了一种合理的特征融合策略，即利用复向量给出组合特征的表示，将特征空间从实......
特征提取广泛应用于模式识别中。它去除原始样本的冗余信息,提取出有助于样本表示或分类的简洁有用的信息。线性鉴别分析(LDA)属于......
传统的主分量分析和Fisher线性鉴别分析在处理图像识别问题时都是基于图像向量的。该文提出了一种直接基于图像矩阵的主分量分析方......
人脸识别是模式识别中重要的研究内容,具有广泛的应用前景。为了进一步提高人脸识别中线性鉴别方法的鲁棒性,提出了一种基于列最近......
针对多类识别时原始特征空间中相近的类经过线性鉴别分析（LDA）降维后，在低维空间中易被混淆，不利于识另4的问题，提出了一种通过对相似类......
针对现有的文本相关和文本无关的笔迹验证方法无法处理笔迹中仅含有少量且完全不同字符的情况，提出了基于非限定单字字符的内容相关......
