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基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法
被引量:
5
1
作者
王科俊
贲晛烨
+1 位作者
刘丽丽
李雪峰
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期854-861,共8页
提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来...
提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效.
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关键词
步态识别
步态能量图(GEI)
完全
二
维
主
成分
分析
(C2
dpca
)
子
模式的
完全
二
维
主
成分
分析
(
spc
2
dpca
)
原文传递
基于子模式双向二维主成分分析的人脸识别
被引量:
6
2
作者
张先武
郭雷
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期1498-1502,共5页
为了减轻人脸姿态、表情和光照条件等因素变化对识别率的影响,采用了一种子模式双向二维主成分分析(Sp-(2D)2PCA)的人脸识别新方法。该方法通过对原图像进行分块处理,能有效地抽取原图像的局部特征;同时,通过采用(2D)2PCA对分块得到的...
为了减轻人脸姿态、表情和光照条件等因素变化对识别率的影响,采用了一种子模式双向二维主成分分析(Sp-(2D)2PCA)的人脸识别新方法。该方法通过对原图像进行分块处理,能有效地抽取原图像的局部特征;同时,通过采用(2D)2PCA对分块得到的子图像矩阵直接进行特征抽取,避免了矩阵向量间的转化,能精确地计算协方差矩阵的特征向量,并能有效地降低特征维数。试验结果表明,在姿态、表情和光照条件变化的情况下,Sp-(2D)2PCA都具有较好的识别性能。
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关键词
人脸识别
特征抽取
双向
二
维
主
成分
分析
((2D)2PCA)
子
模式
(
2
D)
2
PCA(Sp-(
2
D)
2
PCA)
原文传递
MEEMD特征掌纹的2DPCA识别方法
3
作者
颜廷秦
刘淑芬
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第10期146-149,共4页
为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量重构掌纹图像,形成掌纹识别图像集.然后利用2DPCA技术进行识别.MEEMD重构掌纹能够突出掌纹细节特征,提高...
为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量重构掌纹图像,形成掌纹识别图像集.然后利用2DPCA技术进行识别.MEEMD重构掌纹能够突出掌纹细节特征,提高识别率.采用香港理工大学掌纹数据库进行实验,将此方法与不包含MEEMD的2DPCA方法进行比较,实验结果说明此方法有较高的识别率和较快的识别速度.
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关键词
多
维
集合经验模态分解(MEEMD)
二
维
主
成分
分析
(2
dpca
)
掌纹
本征
模式
函数(IMF)
下载PDF
职称材料
一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法
被引量:
1
4
作者
戴飞
陈秀宏
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期174-176,共3页
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替...
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。
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关键词
模块化
二
维
主
元
成分
分析
法(M2
dpca
)
非参数
子
空间
分析
方法(NSA)
特征提取
人脸识别
下载PDF
职称材料
基于单样本的手掌静脉识别方法
被引量:
1
5
作者
林建民
冯桂
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第2期181-184,204,共5页
针对单样本手掌静脉识别率较低的问题,研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本,利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别;利用LBP从原单样本手掌静脉提取...
针对单样本手掌静脉识别率较低的问题,研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本,利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别;利用LBP从原单样本手掌静脉提取分区特征进行识别;利用决策层融合方法将以上两种方法进行融合。在Poly U手掌静脉库上的实验表明,该方法能有效地解决手掌静脉的单样本识别问题。
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关键词
静脉识别
单样本
虚拟图像
二
维
主
成分
分析
(2
dpca
)
局部
二
值
模式
(LBP)
决策层融合
下载PDF
职称材料
题名
基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法
被引量:
5
1
作者
王科俊
贲晛烨
刘丽丽
李雪峰
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期854-861,共8页
基金
国家863计划项目(No.2008AA01Z148)
国家自然科学基金项目(No.60975022)
黑龙江省杰出青年科学基金项目(No.JC200703)资助
文摘
提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效.
关键词
步态识别
步态能量图(GEI)
完全
二
维
主
成分
分析
(C2
dpca
)
子
模式的
完全
二
维
主
成分
分析
(
spc
2
dpca
)
Keywords
Gait Recognition, Gait Energy Image (GEI), Complete Two Dimensional Principal Component Analysis (C
2
dpca
), Subpattern Complete Two Dimensional Principal Component Analysis (
spc
2
dpca
)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于子模式双向二维主成分分析的人脸识别
被引量:
6
2
作者
张先武
郭雷
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期1498-1502,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60675015
60802084)
文摘
为了减轻人脸姿态、表情和光照条件等因素变化对识别率的影响,采用了一种子模式双向二维主成分分析(Sp-(2D)2PCA)的人脸识别新方法。该方法通过对原图像进行分块处理,能有效地抽取原图像的局部特征;同时,通过采用(2D)2PCA对分块得到的子图像矩阵直接进行特征抽取,避免了矩阵向量间的转化,能精确地计算协方差矩阵的特征向量,并能有效地降低特征维数。试验结果表明,在姿态、表情和光照条件变化的情况下,Sp-(2D)2PCA都具有较好的识别性能。
关键词
人脸识别
特征抽取
双向
二
维
主
成分
分析
((2D)2PCA)
子
模式
(
2
D)
2
PCA(Sp-(
2
D)
2
PCA)
Keywords
face recognition
feature extraction
two-directional
2
dpca
((
2
D)
2
PCA)
sub-pattern two-directional
2
dpca
(Sp-(
2
D)
2
PCA)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
MEEMD特征掌纹的2DPCA识别方法
3
作者
颜廷秦
刘淑芬
机构
苏州市职业大学电子信息工程系
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第10期146-149,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60970058)
江苏省自然科学基金项目(BK2009131)
苏州市职业大学创新团队建设项目(3100125)
文摘
为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量重构掌纹图像,形成掌纹识别图像集.然后利用2DPCA技术进行识别.MEEMD重构掌纹能够突出掌纹细节特征,提高识别率.采用香港理工大学掌纹数据库进行实验,将此方法与不包含MEEMD的2DPCA方法进行比较,实验结果说明此方法有较高的识别率和较快的识别速度.
关键词
多
维
集合经验模态分解(MEEMD)
二
维
主
成分
分析
(2
dpca
)
掌纹
本征
模式
函数(IMF)
Keywords
MEEMD
2
dpca
palmprints
IMF
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法
被引量:
1
4
作者
戴飞
陈秀宏
机构
江南大学数字媒体学院
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期174-176,共3页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.JUSRT211A70)
文摘
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。
关键词
模块化
二
维
主
元
成分
分析
法(M2
dpca
)
非参数
子
空间
分析
方法(NSA)
特征提取
人脸识别
Keywords
Modular
2
Dimensional Principal Component Analysis(M
2
dpca
)
Non-parametric Subspace Analysis(NSA)
feature extraction
face recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于单样本的手掌静脉识别方法
被引量:
1
5
作者
林建民
冯桂
机构
华侨大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第2期181-184,204,共5页
基金
福建省自然科学基金(No.2012J01275
No.2010J01340)
文摘
针对单样本手掌静脉识别率较低的问题,研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本,利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别;利用LBP从原单样本手掌静脉提取分区特征进行识别;利用决策层融合方法将以上两种方法进行融合。在Poly U手掌静脉库上的实验表明,该方法能有效地解决手掌静脉的单样本识别问题。
关键词
静脉识别
单样本
虚拟图像
二
维
主
成分
分析
(2
dpca
)
局部
二
值
模式
(LBP)
决策层融合
Keywords
vein recognition
single sample
virtual image
2
-Dimensional Principal Component Analysis(
2
dpca
)
Local Binary Pattern(LBP)
decision level fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法
王科俊
贲晛烨
刘丽丽
李雪峰
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009
5
原文传递
2
基于子模式双向二维主成分分析的人脸识别
张先武
郭雷
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
6
原文传递
3
MEEMD特征掌纹的2DPCA识别方法
颜廷秦
刘淑芬
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011
0
下载PDF
职称材料
4
一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法
戴飞
陈秀宏
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
1
下载PDF
职称材料
5
基于单样本的手掌静脉识别方法
林建民
冯桂
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
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