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Phase Analysis and Identification Method for Multiphase Batch Processes with Partitioning Multi-way Principal Component Analysis (MPCA) Model 被引量:3
1
作者 董伟威 姚远 高福荣 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第6期1121-1127,共7页
Multi-way principal component analysis (MPCA) is the most widely utilized multivariate statistical process control method for batch processes. Previous research on MPCA has commonly agreed that it is not a suitable me... Multi-way principal component analysis (MPCA) is the most widely utilized multivariate statistical process control method for batch processes. Previous research on MPCA has commonly agreed that it is not a suitable method for multiphase batch process analysis. In this paper, abundant phase information is revealed by way of partitioning MPCA model, and a new phase identification method based on global dynamic information is proposed. The application to injection molding shows that it is a feasible and effective method for multiphase batch process knowledge understanding, phase division and process monitoring. 展开更多
关键词 batch process multi-way principal component analysis MULTIPHASE process monitoring
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An Improved Adaptive Multi-way Principal Component Analysis for Monitoring Streptomycin Fermentation Process 被引量:8
2
作者 何宁 王树青 谢磊 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2004年第1期96-101,共6页
Multi-way principal component analysis (MPCA) had been successfully applied to monitoring the batch and semi-batch process in most chemical industry. An improved MPCA approach, step-by-step adaptive MPCA (SAMPCA), usi... Multi-way principal component analysis (MPCA) had been successfully applied to monitoring the batch and semi-batch process in most chemical industry. An improved MPCA approach, step-by-step adaptive MPCA (SAMPCA), using the process variable trajectories to monitoring the batch process is presented in this paper. It does not need to estimate or fill in the unknown part of the process variable trajectory deviation from the current time until the end. The approach is based on a MPCA method that processes the data in a sequential and adaptive manner. The adaptive rate is easily controlled through a forgetting factor that controls the weight of past data in a summation. This algorithm is used to evaluate the industrial streptomycin fermentation process data and is compared with the traditional MPCA. The results show that the method is more advantageous than MPCA, especially when monitoring multi-stage batch process where the latent vector structure can change at several points during the batch. 展开更多
关键词 step-by-step adaptive multi-way principal component analysis batch monitoring streptomycin fermentation static process monitoring
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On-line Batch Process Monitoring and Diagnosing Based on Fisher Discriminant Analysis
3
作者 赵旭 邵惠鹤 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2006年第3期307-312,316,共7页
A new on-line batch process monitoring and diagnosing approach based on Fisher discriminant analysis (FDA) was proposed. This method does not need to predict the future observations of variables, so it is more sensi... A new on-line batch process monitoring and diagnosing approach based on Fisher discriminant analysis (FDA) was proposed. This method does not need to predict the future observations of variables, so it is more sensitive to fault detection and stronger implement for monitoring. In order to improve the monitoring performance, the variables trajectories of batch process are separated into several blocks. The key to the proposed approach for on-line monitoring is to calculate the distance of block data that project to low-dimension Fisher space between new batch and reference batch. Comparing the distance with the predefine threshold, it can be considered whether the batch process is normal or abnormal. Fault diagnosis is performed based on the weights in fault direction calculated by FDA. The proposed method was applied to the simulation model of fed-batch penicillin fermentation and the resuits were compared with those obtained using MPCA. The simulation results clearly show that the on-line monitoring method based on FDA is more efficient than the MPCA. 展开更多
关键词 batch process on-line process monitoring fault diagnosis Fisher discriminant analysis (FDA) multiway principal component analysis (mpca
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MWMPCA方法及其在间歇过程监控中的应用 被引量:8
4
作者 邸丽清 张杰 阳宪惠 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2004年第4期397-400,共4页
针对传统的多向PCA(PrincipalComponentAnalysis)模型间歇过程监控的缺点,提出了一种移动窗多向主元分析(MWMPCA:MovingWindowMulti-wayPrincipalComponentAnalysis)模型。与MPCA方法比较,MWMPCA可很好地监控间歇过程操作的稳定性,在实... 针对传统的多向PCA(PrincipalComponentAnalysis)模型间歇过程监控的缺点,提出了一种移动窗多向主元分析(MWMPCA:MovingWindowMulti-wayPrincipalComponentAnalysis)模型。与MPCA方法比较,MWMPCA可很好地监控间歇过程操作的稳定性,在实时监控新的间歇过程时,只需利用已收集到的数据信息,同时还可根据实际反应情况调整主元的选取个数,以得到更好的监控性能。 展开更多
关键词 间歇过程 在线监控 多向主元分析 移动窗多向主元分析
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基于二代Curvelet变换与MPCA的可见光与红外图像融合 被引量:1
5
作者 周爱平 梁久祯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期3011-3014,共4页
针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代Curvelet变换与模块化主成分分析(MPCA)的图像融合新方法。首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度和方向下的粗细尺度系数;根据红外图像与可见光图... 针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代Curvelet变换与模块化主成分分析(MPCA)的图像融合新方法。首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度和方向下的粗细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对粗尺度系数的选择,采用基于模块化主成分分析(MPCA)的融合规则,确定融合权值,而对不同尺度与方向下的细尺度系数的选择,采用基于局部区域能量的融合规则;最后经Curvelet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,在主观视觉效果与客观评价指标上均取得了较好的融合效果,是一种可行有效的图像融合算法。 展开更多
关键词 图像融合 CURVELET变换 模块化主成分分析 可见光图像 红外图像
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滑动模型MPCA在非线性系统故障监测与诊断中的应用
6
作者 陈勇 梁军 《工程设计学报》 CSCD 2003年第3期131-135,共5页
多向主元分析(MPCA)是一种应用于间歇生产过程故障监测与诊断的较为有效的方法,但由于其线性化建模特征以及本身的一些局限性,它在高度复杂的非线性系统的应用中往往难以保证故障诊断的准确性和实时性.结合MPCA方法的优缺点,提出一种滑... 多向主元分析(MPCA)是一种应用于间歇生产过程故障监测与诊断的较为有效的方法,但由于其线性化建模特征以及本身的一些局限性,它在高度复杂的非线性系统的应用中往往难以保证故障诊断的准确性和实时性.结合MPCA方法的优缺点,提出一种滑动模型的MPCA方法,讨论了该方法的建模及其在故障监测与诊断中的应用,并采用对称式DTW算法解决了多元轨迹同步化的问题.在实际生产设备上的试验表明,该方法具有良好的精确性和实时性. 展开更多
关键词 多向主元分析 间歇生产 滑动模型 故障诊断 动态时间错位
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滑动模型MPCA在间歇过程故障检测与诊断中的应用
7
作者 王恩东 赵洋 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2006年第4期39-41,共3页
本文针对间歇生产过程复杂非线性的特点及控制系统的实时监测要求,提出了滑动模型MPCA方法。这种方法首先将三维原始数据空间按不同测量时刻切割成一系列子数据空间,然后根据选取的模型大小将各个时间段中子数据块整合成具有相同数据结... 本文针对间歇生产过程复杂非线性的特点及控制系统的实时监测要求,提出了滑动模型MPCA方法。这种方法首先将三维原始数据空间按不同测量时刻切割成一系列子数据空间,然后根据选取的模型大小将各个时间段中子数据块整合成具有相同数据结构的一系列新的子数据空间,分别建立各个子MPCA模型。滑动模型MPCA方法能够在尽可能小的时间段中监测系统运行状况,能够较好解决间歇生产过程中的非线性问题,并且更好地保证数据信息抽取的完整性。仿真实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多向主元分析 滑动模型mpca 间歇过程 故障检测和诊断
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基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测
8
作者 肖应旺 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第5期989-993,共5页
针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法.该方法用自组织神经网... 针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法.该方法用自组织神经网络去提取变量间的非线性特征信息;用核概率密度函数去估计非线性主元的置信限.将该方法应用到β-甘露聚糖酶补料分批发酵过程的在线故障监测中,应用效果表明用非线性主元比用同样数目的线性主元能够获取更多的变量信息,并且用核密度估计置信限的方法比用参数估计的方法能更准确地对故障进行监测. 展开更多
关键词 多向主元分析 自组织神经网络 核密度估计 非线性主元 在线故障监测
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CUIMWMPCA方法及其在批过程故障监测中的应用
9
作者 肖应旺 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期218-220,共3页
针对传统的多向主元分析(multiway principal component analysis,MPCA)批过程监测的缺陷,提出了一种连续更新的改进移动窗多向主元分析(consecutively updated improved moving window MPCA,CUIMWMPCA)方法。该方法采用连续更新的多模... 针对传统的多向主元分析(multiway principal component analysis,MPCA)批过程监测的缺陷,提出了一种连续更新的改进移动窗多向主元分析(consecutively updated improved moving window MPCA,CUIMWMPCA)方法。该方法采用连续更新的多模型非线性结构代替传统的MPCA固定的单模型线性化结构,一旦通过改进的移动窗多向主元分析(improved moving windowMPCA,IMWMPCA)判断出某一新批次过程正常,则模型参考数据库就随之更新。在实时监测新的批过程时,只需利用已收集到的数据信息,并且在线连续地更新模型参考数据库,提高了批过程性能监测的准确性,克服了MPCA不能处理非线性过程和实时性的问题。通过采用CUIMWMPCA与移动窗多向主元分析(moving windowMPCA,MWMPCA)方法对青霉素分批补料发酵过程的实时监测,结果表明CUIMWMPCA比MWMPCA更适合于对缓慢变化的批过程进行监测,具有更可靠的监测性能。 展开更多
关键词 批过程 多向主元分析 改进移动窗 模型更新 青霉素发酵 在线监测
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基于多约束DTW的MPCA间歇过程监测方法 被引量:1
10
作者 高学金 黄梦丹 +1 位作者 王普 齐咏生 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期393-400,共8页
针对间歇过程固有的批次不等长问题,也为了克服传统解决批次间同步问题方法存在的数据浪费、扭曲原始过程变量的自相关及交叉相关关系的严重缺陷,提出基于多约束的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法,按照轨迹中点与点的模式... 针对间歇过程固有的批次不等长问题,也为了克服传统解决批次间同步问题方法存在的数据浪费、扭曲原始过程变量的自相关及交叉相关关系的严重缺陷,提出基于多约束的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法,按照轨迹中点与点的模式进行动态匹配解决的同步问题.同时,引入了全局路径限制和失真度阈值限制对DTW方法进行改进,解决了传统DTW方法长时间运行造成的故障监测严重滞后的问题,同时克服了其处理过程的复杂性与其离线性导致其实际应用的困难.用多向主元分析(multiway principal component analysis,MPCA)方法将多约束DTW处理过的数据进行建模.将该方法应用到青霉素发酵过程仿真实验中,结果表明:该方法能够快速准确地对不等长批次进行规整,与传统方法相比,故障的误报率、漏报率明显降低. 展开更多
关键词 间歇过程 多约束DTW 全局路径限制 失真度阈值限制 多向主元分析
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ASCS Online Fault Detection and Isolation Based on an Improved MPCA 被引量:3
11
作者 PENG Jianxin LIU Haiou +2 位作者 HU Yuhui XI Junqiang CHEN Huiyan 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第5期1047-1056,共10页
Multi-way principal component analysis(MPCA)has received considerable attention and been widely used in process monitoring.A traditional MPCA algorithm unfolds multiple batches of historical data into a two-dimensio... Multi-way principal component analysis(MPCA)has received considerable attention and been widely used in process monitoring.A traditional MPCA algorithm unfolds multiple batches of historical data into a two-dimensional matrix and cut the matrix along the time axis to form subspaces.However,low efficiency of subspaces and difficult fault isolation are the common disadvantages for the principal component model.This paper presents a new subspace construction method based on kernel density estimation function that can effectively reduce the storage amount of the subspace information.The MPCA model and the knowledge base are built based on the new subspace.Then,fault detection and isolation with the squared prediction error(SPE)statistic and the Hotelling(T2)statistic are also realized in process monitoring.When a fault occurs,fault isolation based on the SPE statistic is achieved by residual contribution analysis of different variables.For fault isolation of subspace based on the T2 statistic,the relationship between the statistic indicator and state variables is constructed,and the constraint conditions are presented to check the validity of fault isolation.Then,to improve the robustness of fault isolation to unexpected disturbances,the statistic method is adopted to set the relation between single subspace and multiple subspaces to increase the corrective rate of fault isolation.Finally fault detection and isolation based on the improved MPCA is used to monitor the automatic shift control system(ASCS)to prove the correctness and effectiveness of the algorithm.The research proposes a new subspace construction method to reduce the required storage capacity and to prove the robustness of the principal component model,and sets the relationship between the state variables and fault detection indicators for fault isolation. 展开更多
关键词 multi-way principal component analysis(mpca fault detection fault isolation automatic shift control system
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改进的MPCA及其在批过程实时故障监测中的应用 被引量:3
12
作者 朱雪芳 《计算机测量与控制》 CSCD 2005年第12期1329-1332,共4页
针对多向主元分析(MPCA)模型批过程在线监测的缺陷,提出了一种基于变量展开和主元协方差随时间变化的MPCA方法,该方法按变量展开,不需要对新批次未反应完的数据进行预估,而数据之间的动态联系通过时变主元协方差得以保存,并且不需要建... 针对多向主元分析(MPCA)模型批过程在线监测的缺陷,提出了一种基于变量展开和主元协方差随时间变化的MPCA方法,该方法按变量展开,不需要对新批次未反应完的数据进行预估,而数据之间的动态联系通过时变主元协方差得以保存,并且不需要建模批次的长度相等;将该方法应用于青霉素补料分批发酵过程的实时监测中,结果表明该方法比传统的MPCA方法具有更可靠的监测性能。 展开更多
关键词 在线批过程监测 多向主元分析(mpca) 变量展开 时变主元协方差 青霉素发酵
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改进的主成分分析法自动发现土地覆盖变化 被引量:9
13
作者 贺奋琴 何政伟 +2 位作者 胡振琪 尹建忠 房世波 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期92-96,共5页
为了实现快速、自动化发现土地覆盖变化这一目标,在分析传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法三种不同处理过程的基础上,结合主成分变换原理提出了一种改进的主成分分析法(modified principal component analysis,MPCA)。操... 为了实现快速、自动化发现土地覆盖变化这一目标,在分析传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法三种不同处理过程的基础上,结合主成分变换原理提出了一种改进的主成分分析法(modified principal component analysis,MPCA)。操作中先将d1时相多光谱影像作主成分分析,得PC1d1,PC2d1,…,PC6d1;d2时相高分辨率全色波段PAN与PC1d1进行直方图匹配后,采用了经反复试验效果较好的3×3模板进行边缘滤波增强;然后取代PC1d1与PC2d1,PC3d1,…,PC6d1进行主成分逆变换,作者在ENVI4.0和IDL6.0工具包支持下实现了这一融合算法。以北京海淀区为例进行的试验研究表明,MPCA法不仅能够快速发现变化信息,而且增强了影像纹理,弥补了传统主成分分析法的缺陷。此外,变化信息提取精度较高,其Kappa系数比传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法依次提高了0.063,0.118,0.029,是一种比较实用的变化信息发现方法,值得推广应用。 展开更多
关键词 主成分分析(PCA) mpca 土地覆盖 变化信息 自动发现
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改进MKPCA方法及其在发酵过程监控中的应用 被引量:13
14
作者 齐咏生 王普 +1 位作者 高学金 公彦杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期2530-2538,共9页
针对间歇发酵过程缓慢时变和非线性等特点,提出一种基于滑动窗技术的多向核主元分析(MWMKPCA)方法。该方法结合了核主元分析(KPCA)和滑动窗口技术的优点,其中KPCA能有效解决过程数据的非线性问题,保证数据信息抽取的完整性;而滑动窗口... 针对间歇发酵过程缓慢时变和非线性等特点,提出一种基于滑动窗技术的多向核主元分析(MWMKPCA)方法。该方法结合了核主元分析(KPCA)和滑动窗口技术的优点,其中KPCA能有效解决过程数据的非线性问题,保证数据信息抽取的完整性;而滑动窗口技术能有效避免MKPCA在线应用时预报未来测量值所引入的误差,提高监控性能。对于已判断正常的新批次过程数据,将其加入模型参考数据库进行更新,从而提高间歇过程性能检测的准确性。将该方法应用到工业青霉素发酵过程的监控中,并与MPCA、MKPCA方法的监测性能进行了比较。结果表明:该方法能有效提取过程变量间的非线性关系,降低运行过程的误报率,对缓慢时变的间歇过程具有更可靠的检测性能。 展开更多
关键词 故障监测 多向核主元分析 多向主元分析 模型更新 发酵过程
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基于线性插值的张量步态识别算法 被引量:11
15
作者 贲晛烨 安实 +1 位作者 王健 王科俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期355-358,共4页
提出一种新的基于线性插值的张量步态识别算法。为了能将测试步态序列与注册的相匹配,必须使测试序列的维数与注册的一致,首先将一个周期内的步态帧经相邻帧线性插值归一到一定数目,那么单个的步态样本表现成张量的形式。张量分析采用... 提出一种新的基于线性插值的张量步态识别算法。为了能将测试步态序列与注册的相匹配,必须使测试序列的维数与注册的一致,首先将一个周期内的步态帧经相邻帧线性插值归一到一定数目,那么单个的步态样本表现成张量的形式。张量分析采用多重线性主成分分析算法,在CASIA(B)步态数据库上实验,确定单个步态张量选择一个周期比半个周期更有效。该方法得到了令人鼓舞的识别效果。 展开更多
关键词 步态识别 线性插值 张量表达 多重线性主成分分析
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基于多线性独立成分分析的掌纹识别 被引量:5
16
作者 郭金玉 谷丽华 +1 位作者 李元 曾静 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期13-15,18,共4页
为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹... 为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。 展开更多
关键词 掌纹识别 主成分分析 二维主成分分析 多线性主成分分析 独立成分分析 多线性独立成分分析
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气相离子迁移谱对山茶油掺假的检测 被引量:33
17
作者 陈通 陈鑫郁 +2 位作者 谷航 陆道礼 陈斌 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期275-279,共5页
以掺假山茶油样为气相离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)检测对象,利用多维主成分分析(multi-way principal component analysis,MPCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归分析处理二维谱图... 以掺假山茶油样为气相离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)检测对象,利用多维主成分分析(multi-way principal component analysis,MPCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归分析处理二维谱图数据,探索并建立一种山茶油纯度检测方法。对配制的不同比例3种食用植物油的掺假油样进行GC-IMS检测,采用MPCA压缩并提取矩阵中的得分矩阵进行主成分分析,将提取的得分矩阵进行PLS分析,建立掺假量的定量预测模型。结果表明,MPCA处理后的主成分图可以明显区分山茶油样和掺入不同种类食用油的掺假山茶油样,且不同掺入比例组有其明显的归属区域;采用PLS对MPCA的得分矩阵进行回归分析,可实现对山茶油掺假比例的准确定量测定。该方法具有快速、准确、无损的特点,可应用推广到其他联用仪器的数据分析处理中,在食用油品质控制与评价方法中具有很大的应用前景。 展开更多
关键词 山茶油 纯度 气相离子迁移谱(GC-IMS) 多维主成分分析(mpca) 偏最小二乘(PLS)
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基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断研究 被引量:9
18
作者 郭金玉 赵璐璐 李元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第1期128-130,共3页
为了提高不等长间歇过程故障诊断的性能,同时降低算法的复杂度,提出了一种基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法。首先计算每个不等长批次的均值、方差、偏度、峭度和任意两个变量间的欧氏距离,并将这些统计特征组合成一个等长的... 为了提高不等长间歇过程故障诊断的性能,同时降低算法的复杂度,提出了一种基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法。首先计算每个不等长批次的均值、方差、偏度、峭度和任意两个变量间的欧氏距离,并将这些统计特征组合成一个等长的特征向量;然后运用主元分析(PCA)进行过程监视。半导体工业实例的仿真结果表明,与传统的多向主元分析(MPCA)方法相比,基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法的故障诊断率提高15%,故障检测时间减少了0.002 s,因此该算法具有很好的故障诊断性能。 展开更多
关键词 故障诊断 不等长间歇过程 统计特征 多向主元分析
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基于分块主成分分析的太行山猕猴面部相似性 被引量:4
19
作者 王白石 王振龙 +2 位作者 鹿鹤 李利 路纪琪 《兽类学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期232-237,共6页
2012年4~8月,在太行山猕猴国家级自然保护区济源管理局天坛山管护区(北纬35°05'~35°15',东经112°12'~112°22'),对太行山猕猴王屋1群(WW-1)内的3个母系单元(matrilineal unit)中大于(等于)3岁龄... 2012年4~8月,在太行山猕猴国家级自然保护区济源管理局天坛山管护区(北纬35°05'~35°15',东经112°12'~112°22'),对太行山猕猴王屋1群(WW-1)内的3个母系单元(matrilineal unit)中大于(等于)3岁龄的26只个体进行面部拍照,获取其面部特写照片,进而利用分块主成分分析(modular principal component analysis,MPCA)法,对个体进行面部识别分析,旨在探讨个体间面部相似度与亲缘关系的相关性。结果表明:(1)太行山猕猴个体间的面部相似度与亲缘类型有关,母亲与大于3岁龄子代间的面部相似度为0.93±0.00,显著高于单元内(0.89±0.00)和单元间(0.84±0.01)的面部相似度;(2)太行山猕猴个体的面部特征随年龄增长而变化,4岁(含4岁)龄以上个体与母亲间的面部相似度较高(0.88~0.95),依此值可准确地识别母子关系。本研究采用量化方法对非人灵长类个体间面部相似度进行分析,发现太行山猕猴个体间的面部相似度与亲缘关系密切相关;研究结果可为非人灵长类的个体识别提供较为客观的手段和方法。 展开更多
关键词 太行山猕猴 面部相似性 分块主成分分析 个体识别
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基于MB-LBP算子和Multilinear PCA算法的人脸识别 被引量:12
20
作者 杨海燕 刘国栋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4733-4735,4739,共4页
针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PC... 针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PCA算法对提取的人脸特征进行降维;最后用最近邻分类器进行人脸识别。在FERET人脸库上进行验证,实验结果表明,该方法的识别率高于传统PCA、分块PCA、LBP和PCA相结合的方法。 展开更多
关键词 MB-LBP算法 MULTILINEAR PCA算法 特征提取 人脸识别
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