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不同山葡萄品种CO_(2)响应模型拟合及评价
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作者 潘越 王宝庆 +2 位作者 王季姣 马勇 李亚兰 《中国农业科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期58-66,共9页
为探索不同山葡萄品种叶片CO_(2)响应特征差异,以5 a生山葡萄‘北冰红’‘北国红’‘双红’和‘雪兰红’为试材,采用Li-6400便携式光合仪,测定果实膨大期山葡萄叶片光合-二氧化碳响应曲线(photosynthetic CO_(2)response curve,P_(n)-C_... 为探索不同山葡萄品种叶片CO_(2)响应特征差异,以5 a生山葡萄‘北冰红’‘北国红’‘双红’和‘雪兰红’为试材,采用Li-6400便携式光合仪,测定果实膨大期山葡萄叶片光合-二氧化碳响应曲线(photosynthetic CO_(2)response curve,P_(n)-C_(i))以及胞间CO_(2)浓度(intercellular CO_(2)concentration,C_i)、气孔导度(stomatal conductance,G_s)、水分利用率(water use efficiency,WUE)和蒸腾速率(transpiration rate,T_r)等气体交换参数,基于直角双曲线模型、Michaelis-Menten模型和直角双曲线修正模型3种模型拟合山葡萄叶片P_(n)-C_(i)响应曲线。结果表明,直角双曲线修正模型拟合的山葡萄P_(n)-C_(i)响应曲线,其拟合参数与实测值最为接近,可直接计算CO_(2)饱和点(CO_(2)saturation point,CSP)。随大气CO_(2)浓度(atmospheric CO_(2)concentration,C_a)的增加,4个山葡萄品种C_i呈线性递增趋势;G_s和T_r总体呈先升后降趋势;WUE先降后升,呈“U”型变化趋势。主成分分析提取出2个主成分,累计贡献率达84.613%。综合评价‘雪兰红’得分最高,光能转化利用率最高,在低C_a环境下的适应性最佳;‘双红’在不同C_a水平下均可保持较高光合效率,排名第2。综上所述,直角双曲线修正模型拟合山葡萄叶片P_(n)-C_(i)响应曲线效果最优。 展开更多
关键词 山葡萄 CO_(2)响应模型 隶属函数 主成分分析
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Generalized two-dimensional correlation near-infrared spectroscopy and principal component analysis of the structures of methanol and ethanol 被引量:5
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作者 Liu Hao Xu JianPing +1 位作者 Qu LingBo Xiang BingRen 《Science China Chemistry》 SCIE EI CAS 2010年第5期1154-1159,共6页
Liquid state methanol and ethanol under different temperatures have been investigated by FT-NIR(Fourier transform nearinfrared) spectroscopy,generalized two-dimensional(2D) correlation spectroscopy,and PCA(principal c... Liquid state methanol and ethanol under different temperatures have been investigated by FT-NIR(Fourier transform nearinfrared) spectroscopy,generalized two-dimensional(2D) correlation spectroscopy,and PCA(principal component analysis) . First,the FT-NIR spectra were measured over a temperature range of 30-64(or 30-71) °C,and then the 2D correlation spectra were computed.Combining near-infrared spectroscopy,generalized 2D correlation spectroscopy,and references,we analyzed the molecular structures(especially the hydrogen bond) of methanol and ethanol,and performed the NIR band assignments. The PCA method was employed to verify the results of the 2D analysis.This study will be helpful to the understanding of these reagents. 展开更多
关键词 NIR(near-infrared) two-dimensional (2D) CORRELATION spectroscopy principal component analysis (PCA) METHANOL ETHANOL
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基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法
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作者 李欢 张文娟 +1 位作者 黄姝娟 肖锋 《咸阳师范学院学报》 2024年第2期10-15,30,共7页
为增强NLSPCA(非局部稀疏主成分分析)算法对去除图像泊松噪声性能,提高图像块聚类精确度,增大字典下的表示系数稀疏性,改善恢复图像易模糊等问题,提出基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法(L_(1/2)-NLSPCA)。新算法首先... 为增强NLSPCA(非局部稀疏主成分分析)算法对去除图像泊松噪声性能,提高图像块聚类精确度,增大字典下的表示系数稀疏性,改善恢复图像易模糊等问题,提出基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法(L_(1/2)-NLSPCA)。新算法首先对图像分割成重叠块;其次采用设计的自适应Bregman K-means算法对分割的图像块聚类;最后使用PCA构建基于L_(1/2)范数的非局部字典下的稀疏表示系数,对聚类后的图像块分组进行去噪重构。实验结果表明,L_(1/2)-NLSPCA算法与基准算法相比峰值信噪比(PSNR)提高了0.52~2.57 dB,在视觉上纹理细节更清晰。 展开更多
关键词 泊松分布 图像去噪 主成分分析 L_(1/2)范数
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壳聚糖/H_(2)O_(2)雾化处理对伽师瓜贮藏品质的影响
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作者 郭慧静 王飞 +2 位作者 李自芹 赵志永 宋方圆 《中国食品添加剂》 CAS 2024年第5期243-249,共7页
为研究壳聚糖、H_(2)O_(2)对伽师瓜长期贮藏的保鲜效果,在前期研究的基础上,采用1%壳聚糖涂膜+6%H_(2)O_(2)纳米雾化处理伽师瓜,在(2±0.5)℃下贮藏,分析贮藏品质变化,并对测定结果进行主成分分析。结果表明,保鲜处理能维持伽师瓜... 为研究壳聚糖、H_(2)O_(2)对伽师瓜长期贮藏的保鲜效果,在前期研究的基础上,采用1%壳聚糖涂膜+6%H_(2)O_(2)纳米雾化处理伽师瓜,在(2±0.5)℃下贮藏,分析贮藏品质变化,并对测定结果进行主成分分析。结果表明,保鲜处理能维持伽师瓜的采后品质,其中壳聚糖/H_(2)O_(2)复合处理效果最佳,可以显著延缓果实的腐烂指数(0.105%),抑制硬度下降(4.21 kg/cm^(2))和重量损失(4.90%),减少SSC(11.5%)和ASA(15.44%)物质的消耗,防止细胞膜损伤并诱导抗氧化酶活性。PCA分析获得2个主成分,累计贡献率93.6%,其中失重率、电导率和CAT活性是伽师瓜保鲜中的关键指标。综合分析,1%壳聚糖涂膜和6%H_(2)O_(2)纳米雾化复合处理对伽师瓜有显著的保鲜效果,且优于单一处理,可为伽师瓜的长期保鲜提供理论指导。 展开更多
关键词 伽师瓜 壳聚糖 H_(2)O_(2)纳米雾化 贮藏品质 主成分分析
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基于多时相Sentinel-2数据的成都平原主要农作物分类
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作者 黄琼仪 李亮 +1 位作者 薛鹏 应国伟 《测绘与空间地理信息》 2024年第4期65-68,76,共5页
针对成都平原落实最严格的耕地保护制度对耕地“非农化”“非粮化”快速、动态监测的需求,本文研究了基于多时相Sentinel-2数据的农作物分类方法,利用主成分分析,降低了冗余信息,提高了分类精度。以2021年成都平原崇州市的7景Sentinel-... 针对成都平原落实最严格的耕地保护制度对耕地“非农化”“非粮化”快速、动态监测的需求,本文研究了基于多时相Sentinel-2数据的农作物分类方法,利用主成分分析,降低了冗余信息,提高了分类精度。以2021年成都平原崇州市的7景Sentinel-2多光谱影像为数据源,构建了时序多光谱、时序主成分波段、时序植被指数、典型时相多光谱+时序植被指数等4种分类数据集,开展基于支持向量机的主要农作物分类研究。研究表明:利用主成分分析,能有效提高主要农作物的用户精度,降低农作物分类的错分率;基于典型时相多光谱+时序植被指数的数据集取得了最高的总体精度。 展开更多
关键词 成都平原 Sentinel-2 主成分分析 农作物分类
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Dip2a regulates stress susceptibility in the basolateral amygdala
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作者 Jing Li Zixuan He +4 位作者 Weitai Chai Meng Tian Huali Yu Xiaoxiao He Xiaojuan Zhu 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS 2025年第6期1735-1748,共14页
Dysregulation of neurotransmitter metabolism in the central nervous system contributes to mood disorders such as depression, anxiety, and post–traumatic stress disorder. Monoamines and amino acids are important types... Dysregulation of neurotransmitter metabolism in the central nervous system contributes to mood disorders such as depression, anxiety, and post–traumatic stress disorder. Monoamines and amino acids are important types of neurotransmitters. Our previous results have shown that disco-interacting protein 2 homolog A(Dip2a) knockout mice exhibit brain development disorders and abnormal amino acid metabolism in serum. This suggests that DIP2A is involved in the metabolism of amino acid–associated neurotransmitters. Therefore, we performed targeted neurotransmitter metabolomics analysis and found that Dip2a deficiency caused abnormal metabolism of tryptophan and thyroxine in the basolateral amygdala and medial prefrontal cortex. In addition, acute restraint stress induced a decrease in 5-hydroxytryptamine in the basolateral amygdala. Additionally, Dip2a was abundantly expressed in excitatory neurons of the basolateral amygdala, and deletion of Dip2a in these neurons resulted in hopelessness-like behavior in the tail suspension test. Altogether, these findings demonstrate that DIP2A in the basolateral amygdala may be involved in the regulation of stress susceptibility. This provides critical evidence implicating a role of DIP2A in affective disorders. 展开更多
关键词 5-HYDROXYTRYPTAMINE acute restraint stress basolateral amygdala CaMKII neurons DIP2A metabolomics NEUROTRANSMITTERS principal component analysis stress susceptibility TRYPTOPHAN
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基于GF-2和ASTER数据青海德龙地区构造蚀变信息提取及找矿预测
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作者 王艺龙 王然 +3 位作者 严子清 张新铭 李笑龙 徐崇文 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第1期217-226,共10页
德龙地区位于青海东昆仑金及多金属成矿带东段,是该成矿带内极具勘查潜力区域之一,受限于偏远的地理位置和崎岖的地形条件,大比例尺地球化学勘查及常规地质调查工作难以直接开展。为此,基于ASTER和GF-2数据,通过分析不同空间分辨率遥感... 德龙地区位于青海东昆仑金及多金属成矿带东段,是该成矿带内极具勘查潜力区域之一,受限于偏远的地理位置和崎岖的地形条件,大比例尺地球化学勘查及常规地质调查工作难以直接开展。为此,基于ASTER和GF-2数据,通过分析不同空间分辨率遥感影像的色调、几何结构和纹理特征进行线性和环形构造识别;同时,根据主要蚀变矿物光谱特征分析,利用ASTER可见光—近红外波段和短波红外波段,采用“掩模+主成分分析”方法提取铁化、Al-OH和Mg-OH蚀变信息;在此基础上,结合多元地学信息及野外调查结果,综合分析遥感解译构造蚀变信息与研究区金矿化的内在联系,建立基于区内金矿床的遥感找矿预测模型,并以此为依据划分出找矿远景区3处。通过野外查证,在德龙找矿远景区新发现金矿体多条。研究结果表明,融合遥感数据和地理信息系统技术可有效识别地表热液蚀变和构造空间结构特征,能够为该地区进一步找矿预测提供参考和依据。 展开更多
关键词 GF-2 ASTER 主成分分析 找矿预测 德龙地区
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一种基于加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法 被引量:24
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作者 曾岳 冯大政 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期769-774,共6页
该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分... 该文首先分析了主成分分析法(PCA)和2维主成分分析法(2DPCA)的关系,针对2DPCA丢失具有鉴别能力的协方差信息以及PCA方法不能解决小样本的问题,提出了基于一种加权变形的2DPCA的人脸特征提取方法(WV2DPCA),该方法利用变形的2DPCA方法分别对人脸3个子部分分别提取特征,然后根据最近邻理论和权值进行分类。经过在ORL人脸库和YALE人脸库的实验研究表明:与2DPCA相比,提高了人脸空间的识别率,压缩了人脸空间的系数,减少了识别时间;在识别的准确率方面,更优于传统的Fisherfaces,IC,Kernel Eigenfaces的算法。 展开更多
关键词 人脸识别 人脸表示 主成分分析法(PCA) 2维主成分分析法(2dpca)
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一种基于共同向量结合2DPCA的人脸识别方法 被引量:14
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作者 文颖 施鹏飞 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期202-205,共4页
提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen- sional principal component analysis,2DPCA)的人脸识别方法.共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得,具有该类图像共同不变的性质.原始图像与该类其同向量之间的差分向量通... 提出了一种基于共同向量结合2维主成分分析(2-dimen- sional principal component analysis,2DPCA)的人脸识别方法.共同向量由图像通过Gram-Schmidt正交变换而求得,具有该类图像共同不变的性质.原始图像与该类其同向量之间的差分向量通过2DPCA处理,依据最小距离测试得到识别结果.实验在ORL和Yale人脸数据库进行测试,结果表明本文提出的方法有较好的识别性能. 展开更多
关键词 人脸识别 共同向量 2维主成分分析
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基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别 被引量:5
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作者 胡利平 刘宏伟 +1 位作者 尹奎英 吴顺君 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期2322-2327,共6页
给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析... 给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析(2DPCA)相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 运动和静止目标获取与识别 主分量分析 二维主分量分析
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基于L_p范数的2DPCA的人脸识别方法 被引量:3
11
作者 李勇 梁志贞 夏士雄 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第11期183-186,227,共5页
主成分分析(PCA)是降维的一种经典方法。二维主成分分析(2DPCA)在特征抽取之前不需要将图像矩阵转化为向量形式,所以能快速地提取特征。但是基于L2范数的PCA和2DPCA在遇到异常值时的表现不稳定而且得到的向量通常不是稀疏的。提出了一... 主成分分析(PCA)是降维的一种经典方法。二维主成分分析(2DPCA)在特征抽取之前不需要将图像矩阵转化为向量形式,所以能快速地提取特征。但是基于L2范数的PCA和2DPCA在遇到异常值时的表现不稳定而且得到的向量通常不是稀疏的。提出了一种基于L1范数的且受Lp范数约束的2DPCA方法(2DPCA-Lp)。当参数p接近1时,它可以得到稀疏的解。该方法既具有2DPCA的快速方便性,又是泛化的并且对异常值较不敏感。同时也证明该方法可以取得一个局部最大化的解。通过在ORL和UMIST人脸库上的实验表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 主成分分析 脸识别 特征提取 二维主成份分析 LP范数 ORL人脸库
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一种基于2DPCA的煤岩识别新方法 被引量:2
12
作者 贾新泽 杨慧贞 +2 位作者 段晋有 田甜 程永强 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期531-533,538,共4页
针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵... 针对传统PCA方法用于煤岩识别常常面临图像维数高,直接计算数量大的问题,提出并实现了一种基于2DPCA的煤岩识别方法。这种识别方法是基于图像矩阵的主分量分析法,由于它的协方差矩阵可由原图像矩阵直接构建,因此2DPCA使用的协方差矩阵同传统PCA相比要小很多。实验结果表明,在训练样本数相同的情况下,2DPCA耗时仅占PCA总耗时的60%左右,并且随着训练样本的增多,2DPCA与PCA之间的耗时差会越来越大。识别率较PCA方法提高了近10%,图像SNR也由原来的4.53 dB提高到12.17 dB。2DPCA在速度方面表现优越,准确性方面也令人满意,有效的提高了煤岩识别的效率。 展开更多
关键词 煤岩识别 PCA 2dpca
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融合WMD矩阵与2DPCA的人脸特征抽取与识别 被引量:1
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作者 谢永华 陈伏兵 +1 位作者 张生亮 杨静宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第16期23-25,共3页
提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST60... 提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵,利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维,抽取人脸最终鉴别特征,利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST603人脸库上的实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 小波矩描述子 二维主成分分析 人脸 特征抽取
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人脸图像识别中非贪婪L1范数的2DPCA最大化鲁棒算法
14
作者 刘辉 马文 王志锋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2016年第2期90-95,共6页
基于L1范数的二维主成分分析是近年来提出的一种在图像域降维和特征提取的方法。通常,直接求解L1范数最大化问题很困难,因此,一种贪婪的策略被提出来了。然而,这种策略的初始化投影是随意选取的,为了获得更好的投影向量,得到一个最优的... 基于L1范数的二维主成分分析是近年来提出的一种在图像域降维和特征提取的方法。通常,直接求解L1范数最大化问题很困难,因此,一种贪婪的策略被提出来了。然而,这种策略的初始化投影是随意选取的,为了获得更好的投影向量,得到一个最优的局部解,提出了一个非贪婪的L1范数最大化算法,该非贪婪算法具有三大优势:使用L1范数和非贪婪策略对于异常值很稳健;与PCA-L1相比较,更多的空间结构信息得到了保留;相比2DPCA-L1,所有的投影方向可以被优化并且可以获得更好的解决方案。人脸和其他数据集上的实验结果验证了所提出的方法更加有效。 展开更多
关键词 二维主成分分析 L1范数 非贪婪算法 异常值 主成分分析法
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基于改进核范数的2DPCA人脸识别算法研究
15
作者 刘辉 马文 何强 《电视技术》 北大核心 2016年第11期126-131,共6页
传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA)。该算法基于核范数重构误差准则,将核范数最优化问题转化为基于F范数的最优化问题,然后通过采用迭代方法... 传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA)。该算法基于核范数重构误差准则,将核范数最优化问题转化为基于F范数的最优化问题,然后通过采用迭代方法寻找到最佳投影矩阵,最后运用最小欧氏距离规则识别出待识别人脸的身份。在此基础之上,将N-2-DPCA扩展到基于双边投影的算法(N-B2-DPCA),采用曲线搜索算法寻找到双边投影矩阵,继而进行识别。最后将提出的算法在FERET和Yale B人脸数据库中进行人脸识别评估,实验结果表明所提出的算法与L1-2DPCA相比,重建误差降低了2.19%,识别率提高了2.03%,性能更好。 展开更多
关键词 二维主成分分析法 特征提取 核范数 重建误差 双边投影
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M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别
16
作者 冯华丽 刘渊 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第12期129-132,143,共5页
CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VT... CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现"小样本"等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。 展开更多
关键词 上下文约束 模块化二维主成分分析(M2dpca) 基于上下文约束线性判别分析(CCLDA) 人脸识别
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基于分块的2DPCA人脸识别方法
17
作者 李靖平 《浙江万里学院学报》 2014年第2期93-98,97,共6页
文章将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法(M-2DPCA)在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析... 文章将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法(M-2DPCA)在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析,进行人脸识别。基于Yale人脸数据库的实验显示,在相同训练样本和特征向量条件下,M-2DPCA比2DPCA算法具有更高的识别率。结论 M-2DPCA充分利用了图像的协方差信息,在人脸识别方面具有较高的识别率和鲁棒性方面,对进一步研究人脸识别具有重要的意义。 展开更多
关键词 二维主成分分析 分块二维主成分分析法 特征提取 人脸识别 two-dimensional principal component analysis (2dpca)
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一种基于Gabor小波和2DPCA的掌纹识别改进算法 被引量:10
18
作者 苏滨 姜威 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第1期242-245,共4页
提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA... 提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA与Fisher线性判别FLD(Fisher Linear Discriminate)结合起来,利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行掌纹识别。基于PolyU掌纹库的实验结果表明,该方法不仅有更高的识别率,而且维数更低。 展开更多
关键词 掌纹识别 GABOR小波变换 二维主分量分析 主分量分析 FISHER线性判别
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基于矩不变量-2DPCA的掌纹识别算法 被引量:2
19
作者 马猷 孙季丰 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第10期197-201,293,共6页
在掌纹识别问题的研究中,首先在频域内对图像在主方向上利用2D Gabor滤波器进行滤波,增强特征纹线信息。然后通过小波变换对掌纹图像进行分解,可以降低图像的分辨率并提取低频成份。对二维主成分分析(2DPCA)可以降低计算复杂度,有利于... 在掌纹识别问题的研究中,首先在频域内对图像在主方向上利用2D Gabor滤波器进行滤波,增强特征纹线信息。然后通过小波变换对掌纹图像进行分解,可以降低图像的分辨率并提取低频成份。对二维主成分分析(2DPCA)可以降低计算复杂度,有利于计算掌纹图像的特征。在样本采集过程中难免会有一些由于微小旋转或挤压所引起的噪声所带来的影响,为了对传统的2DPCA算法进行改进,并提高掌纹算法的识别率。同时利用减少上述噪声的影响。将两种方法结合在一起,反复进行掌纹特征的计算,最后使用最近邻法则进行匹配。实验表明,矩不变量配合2DPCA的方法可以提高掌纹图像的识别率。 展开更多
关键词 小波分解 二维主成分分析 矩不变量
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改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别 被引量:2
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作者 孔爱祥 王成儒 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期175-178,197,共5页
提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的... 提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的局部特征和类别信息,而且完全避免了使用矩阵的奇异值分解。在ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 模块二维主成分分析(2dpca) 最大散度差鉴别分析 人脸识别
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