安徽省自然科学基金(1208085QF123)
- 作品数：6 被引量：1H指数：1
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- 大间距无相关边界Fisher鉴别分析
- 2013年
- 针对边界Fisher鉴别分析方法存在的小样本问题以及所求出的鉴别矢量集缺少约束限制的缺陷,提出了一种大间距无相关边界Fisher鉴别分析方法。该方法采用最大化描述样本数据可分性和紧致性的矩阵之差作为目标函数,避免了边界Fisher鉴别分析的小样本问题;对于无相关鉴别矢量集的求解,给出了先构造无相关空间,再进行特征值分解的求解策略。仿真结果表明,该方法在识别性能上优于已有的边界Fisher鉴别分析及其改进方法,且避免了使用繁琐的迭代方法求解不相关鉴别矢量集,具有一定的实用价值。
- 梁兴柱林玉娥李敬兆林玉荣
- 关键词：大间距目标函数小样本问题
- 基于Adaboost算法的车辆轮胎检测研究与实现
- 2013年
- 为了更有效地对路段车流的车型进行分类统计,可通过测量车辆轴距的方法实现归类。提出了一种基于Adaboost算法,利用OpenCV视觉库对摄像机采集的车辆图片进行轮胎识别的检测方法。其基本思想是建立轮胎样本和级联分类器,利用被训练成的强分类器对摄像机采集的视频截图进行目标车辆轮胎的检测,然后通过检测结果计算出车辆两个轮胎之间的距离参数,从而求出轴距以确定其车型。通过分析检测出来的轮胎图案,发现存在较高的漏检率和错检率。最后,通过调整样本结构,发现大幅提高了检测准确率。
- 胡顾飞严毅
- 关键词：轴距ADABOOST算法OPENCV轮胎检测
- 有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法
- 2013年
- 结合局部结构及差异信息的有监督投影算法是一种有效的特征提取算法,但只能处理有类别标签样本,忽略了样本全局信息的作用,故本文提出了一种有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法.该算法的思想是利用有标签和无标签样本来构造准则函数,在保持数据的局部几何结构的同时,最大化样本的全局与近邻样本的差异信息,因此该算法不但能够揭示样本的全局结构而且可有效地防止过学习问题,同时为了进一步增强算法的识别性能对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后给出了该算法的非线性拓展.人脸库上的实验结果表明所提方法是可行的和有效的.
- 梁兴柱林玉荣林玉娥
- 关键词：特征提取全局信息
- 半监督有局部差异的图嵌入算法被引量：1
- 2014年
- 针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调整两部分样本所起作用的大小。最后在ORL和UMIST人脸库上进行了实验,实验结果明显优于已有2种经典算法的识别结果,最优时识别率提高了2.25%和2.23%。
- 梁兴柱林玉娥林玉荣
- 关键词：小样本问题
- 基于PCA空间的自适应相似近邻保持投影算法
- 2015年
- 非相度保持投影算法是一种有效的特征提取算法,该算法无须参数设置且识别性能稳定,但算法的运算量大,并且存在着小样本问题,因此提出了一种基于PCA空间的自适应相似近邻保持投影算法。该算法为了减少权值的计算量,提出直接利用PCA处理过的样本进行近邻计算,以归一化的样本平方欧氏距离来构造相似权值;而为了解决小样本问题提出了最大化差异形式的目标函数,从而有效地解决了小样本问题,同时也提高了算法的识别精度。最后人脸库上的实验结果表明所提算法的有效性。
- 林玉娥郭永存李敬兆
- 关键词：特征提取小样本自适应
- 大间距无监督正交特征提取算法
- 2012年
- 以主成分分析和局部保持投影为理论基础,提出了一种同时考虑数据样本的全局和局部特性的大间距无监督正交特征提取算法,算法的目标函数采用大间距准则,避免了由于矩阵求逆带来的小样本问题,同时为了进一步增强算法的识别性能,对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性.
- 林玉娥李敬兆梁兴柱林玉荣
- 关键词：大间距特征提取算法目标函数小样本问题
