期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
7
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法
被引量:
8
1
作者
朱培逸
徐本连
+2 位作者
鲁明丽
施健
吕岗
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第18期310-316,共7页
通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算...
通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%,且依据电子鼻技术与依据理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损识别方法是可行的。
展开更多
关键词
大闸蟹
新鲜度
电子鼻
无监督鉴别投影
算法
反向传播神经网络
下载PDF
职称材料
核无监督鉴别投影及人脸识别
被引量:
1
2
作者
曹丽
陈才扣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第15期3602-3604,F0003,共4页
提出一种基于核方法的无监督鉴别投影,在较好地描述人脸图像的同时,对图像进行有效地分类。对核局部保留投影(KLPP)和无监督鉴别投影技术(UDP)进行了相应的研究,将两者互相结合。该方法同时考虑到样本的局部特性和非局部特性,有效地利...
提出一种基于核方法的无监督鉴别投影,在较好地描述人脸图像的同时,对图像进行有效地分类。对核局部保留投影(KLPP)和无监督鉴别投影技术(UDP)进行了相应的研究,将两者互相结合。该方法同时考虑到样本的局部特性和非局部特性,有效地利用了对分类有用的重要信息;此外,将核方法和流形学习方法结合起来,有效地描述人脸图像的非线性变化,对于人脸识别问题有较好的效果。在Yale库上的实验表明,该方法的识别率明显高于UDP和PCA,且有较好的分类效果。
展开更多
关键词
无监督鉴别投影
核局部保留
投影
核
无监督鉴别投影
特征抽取
人脸识别
下载PDF
职称材料
基于核正交半监督鉴别分析的人脸识别算法
被引量:
5
3
作者
王燕
刘花丽
苏文君
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第12期120-124,共5页
针对人脸识别中的非线性特征提取和有标记样本不足问题,提出了在核空间具有正交性半监督鉴别矢量的计算方法。算法利用核函数将人脸数据映射到高维非线性空间,在该空间采用边界Fisher判别分析(Marginal Fisher Analysis,MFA)算法将少量...
针对人脸识别中的非线性特征提取和有标记样本不足问题,提出了在核空间具有正交性半监督鉴别矢量的计算方法。算法利用核函数将人脸数据映射到高维非线性空间,在该空间采用边界Fisher判别分析(Marginal Fisher Analysis,MFA)算法将少量有类别标签样本进行降维,同时采用无监督鉴别投影(Unsupervised Discriminant Projection,UDP)对大量无标签样本进行学习,以半监督的方法构造算法的目标函数,在特征值求解时以正交方式找出最优投影向量,进行人脸识别。通过实验,在ORL和YALE人脸数据库上验证了该算法的有效性。
展开更多
关键词
边界Fisher判别分析
无监督鉴别投影
半
监督
核空间
人脸识别
下载PDF
职称材料
基于图的有监督判别投影
被引量:
1
4
作者
徐伟
王正群
+1 位作者
周中侠
李峰
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第3期970-973,988,共5页
无监督鉴别投影没有利用样本类别标签,所以没有利用样本的鉴别信息。该文在无监督鉴别投影算法的基础上提出了基于图的有监督判别投影(graph-based supervised discriminant projection,GSDP)算法,利用吸引图和排斥图设计目标函数进行...
无监督鉴别投影没有利用样本类别标签,所以没有利用样本的鉴别信息。该文在无监督鉴别投影算法的基础上提出了基于图的有监督判别投影(graph-based supervised discriminant projection,GSDP)算法,利用吸引图和排斥图设计目标函数进行特征抽取,建立吸引图的目的是使同类但不是近邻的样本互相吸引,建立排斥图的目的是击退近邻但不是同类的样本。在Feret,Yale和Orl这3个标准人脸库上的大量实验表明了该算法的有效性。
展开更多
关键词
降维
无监督鉴别投影
吸引图
排斥图
人脸识别
下载PDF
职称材料
最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别
被引量:
2
5
作者
曹丽
陈才扣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第S2期182-184,共3页
最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识别方法,没有考虑到样本的局部特性。无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在...
最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识别方法,没有考虑到样本的局部特性。无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题。提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题。在ORL人脸库和AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。
展开更多
关键词
局部特征
最大散度差
特征提取
无监督鉴别投影
人脸识别
下载PDF
职称材料
增强的无监督人脸鉴别技术
6
作者
黄璞
陈才扣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第18期167-169,173,共4页
增强的独立分量分析(EICA)是一种基于样本整体特征的无监督特征抽取方法,并没有考虑样本的局部特征,因此EICA不利于处理人脸识别这类非线性问题的。无监督鉴别投影技术(UDP)用于高维数据压缩,其基本思想是寻找一组有效的投影方向,使得...
增强的独立分量分析(EICA)是一种基于样本整体特征的无监督特征抽取方法,并没有考虑样本的局部特征,因此EICA不利于处理人脸识别这类非线性问题的。无监督鉴别投影技术(UDP)用于高维数据压缩,其基本思想是寻找一组有效的投影方向,使得样本投影后,局部散度最小同时非局部散度最大。UDP同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,能够反映样本内在的数据关系,因此UDP能够对样本有效地分类。提出了一种增强的无监督人脸鉴别技术,该方法结合了EICA和UDP的优点,能够:(1)反映样本高阶统计特征;(2)发掘样本内在的几何结构,从而有利于分类。在Yale人脸库和FERET人脸库上的实验验证了该算法的有效性。
展开更多
关键词
局部特征
非局部特征
独立分量分析
无监督
投影
鉴别
特征抽取
人脸识别
下载PDF
职称材料
一种自适应邻域选择半监督判别分析算法
被引量:
1
7
作者
刘云东
李鸿
+1 位作者
白万荣
刘罡
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第35期180-183,187,共5页
为克服边界Fisher判别分析(MFA)只利用少量有标记样本和构建邻域不能充分反映流形学习对邻域要求的缺点,提出一种基于局部线性结构的自适应邻域选择半监督判别分析的算法。采用自适应算法扩大或者缩小近邻系数k来构建邻域以保持局部线...
为克服边界Fisher判别分析(MFA)只利用少量有标记样本和构建邻域不能充分反映流形学习对邻域要求的缺点,提出一种基于局部线性结构的自适应邻域选择半监督判别分析的算法。采用自适应算法扩大或者缩小近邻系数k来构建邻域以保持局部线性结构。MFA通过少量有类别标签样本进行降维的同时UDP对大量无标签样本进行学习,以半监督的方法对高维人脸数据进行维数约减。最后,在ORL和YALE人脸数据库通过实验结果验证了该算法的有效性。
展开更多
关键词
边界Fisher判别分析
无监督鉴别投影
半
监督
局部线性结构
邻域选择
下载PDF
职称材料
题名
基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法
被引量:
8
1
作者
朱培逸
徐本连
鲁明丽
施健
吕岗
机构
常熟理工学院电气与自动化工程学院
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第18期310-316,共7页
基金
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2016050-02)
江苏省"六大人才高峰"项目(2014-NY-021)
+1 种基金
常熟理工学院产学研前瞻性专项(QZ1502)
常熟市科技发展计划项目(CR201711)
文摘
通过自制电子鼻系统采集活体大闸蟹的气味信息,采用流行学习算法对大闸蟹样本的多维特征响应进行降维,提取样本的低维特征向量,再利用反向传播神经网络实现对大闸蟹新鲜度的识别,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。结果表明,基于该算法的大闸蟹新鲜度识别的准确度可达到98.1%,且依据电子鼻技术与依据理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损识别方法是可行的。
关键词
大闸蟹
新鲜度
电子鼻
无监督鉴别投影
算法
反向传播神经网络
Keywords
Chinese mitten crab
freshness
electronic nose
unsupervised discriminant projection algorithm
back-propagation neural network
分类号
TS254.4 [轻工技术与工程—水产品加工及贮藏工程]
下载PDF
职称材料
题名
核无监督鉴别投影及人脸识别
被引量:
1
2
作者
曹丽
陈才扣
机构
扬州大学信息工程学院
南京理工大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第15期3602-3604,F0003,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60875004)
文摘
提出一种基于核方法的无监督鉴别投影,在较好地描述人脸图像的同时,对图像进行有效地分类。对核局部保留投影(KLPP)和无监督鉴别投影技术(UDP)进行了相应的研究,将两者互相结合。该方法同时考虑到样本的局部特性和非局部特性,有效地利用了对分类有用的重要信息;此外,将核方法和流形学习方法结合起来,有效地描述人脸图像的非线性变化,对于人脸识别问题有较好的效果。在Yale库上的实验表明,该方法的识别率明显高于UDP和PCA,且有较好的分类效果。
关键词
无监督鉴别投影
核局部保留
投影
核
无监督鉴别投影
特征抽取
人脸识别
Keywords
unsupervised discriminant projection
kernel locality preserving projection
kernel-based unsupervised discriminant projection
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
基于核正交半监督鉴别分析的人脸识别算法
被引量:
5
3
作者
王燕
刘花丽
苏文君
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第12期120-124,共5页
基金
甘肃省自然科学基金(No.1014RJZA009
No.1112RJZA029)
甘肃省高等学校基本科研业务费项目(No.1114ZTC144)
文摘
针对人脸识别中的非线性特征提取和有标记样本不足问题,提出了在核空间具有正交性半监督鉴别矢量的计算方法。算法利用核函数将人脸数据映射到高维非线性空间,在该空间采用边界Fisher判别分析(Marginal Fisher Analysis,MFA)算法将少量有类别标签样本进行降维,同时采用无监督鉴别投影(Unsupervised Discriminant Projection,UDP)对大量无标签样本进行学习,以半监督的方法构造算法的目标函数,在特征值求解时以正交方式找出最优投影向量,进行人脸识别。通过实验,在ORL和YALE人脸数据库上验证了该算法的有效性。
关键词
边界Fisher判别分析
无监督鉴别投影
半
监督
核空间
人脸识别
Keywords
Marginal Fisher Analysis (MFA)
Unsupervised Discriminant Projection (UDP)
semi-supervised
kernelspace
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
基于图的有监督判别投影
被引量:
1
4
作者
徐伟
王正群
周中侠
李峰
机构
扬州大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第3期970-973,988,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61175111)
江苏省自然科学基金项目(BK2009184)
江苏省高校自然科学基金项目(10KJB510027)
文摘
无监督鉴别投影没有利用样本类别标签,所以没有利用样本的鉴别信息。该文在无监督鉴别投影算法的基础上提出了基于图的有监督判别投影(graph-based supervised discriminant projection,GSDP)算法,利用吸引图和排斥图设计目标函数进行特征抽取,建立吸引图的目的是使同类但不是近邻的样本互相吸引,建立排斥图的目的是击退近邻但不是同类的样本。在Feret,Yale和Orl这3个标准人脸库上的大量实验表明了该算法的有效性。
关键词
降维
无监督鉴别投影
吸引图
排斥图
人脸识别
Keywords
dimensionality reduction unsupervised discriminant projection affinity graphs repulsion graphs face recognition
分类号
TP391.4 [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
最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别
被引量:
2
5
作者
曹丽
陈才扣
机构
扬州大学信息工程学院
南京理工大学计算机科学与工程系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第S2期182-184,共3页
基金
江苏省教育厅自然科学研究计划项目(07KJB520133)
文摘
最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识别方法,没有考虑到样本的局部特性。无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题。提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题。在ORL人脸库和AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。
关键词
局部特征
最大散度差
特征提取
无监督鉴别投影
人脸识别
Keywords
local characteristics
maximum scatter difference
feature extraction
Unsupervised Discriminant Projection(UDP)
face recognition
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
增强的无监督人脸鉴别技术
6
作者
黄璞
陈才扣
机构
扬州大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第18期167-169,173,共4页
基金
国家自然科学基金 No.60875004
江苏省高校自然科学基金(No.07KJB520133)~~
文摘
增强的独立分量分析(EICA)是一种基于样本整体特征的无监督特征抽取方法,并没有考虑样本的局部特征,因此EICA不利于处理人脸识别这类非线性问题的。无监督鉴别投影技术(UDP)用于高维数据压缩,其基本思想是寻找一组有效的投影方向,使得样本投影后,局部散度最小同时非局部散度最大。UDP同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,能够反映样本内在的数据关系,因此UDP能够对样本有效地分类。提出了一种增强的无监督人脸鉴别技术,该方法结合了EICA和UDP的优点,能够:(1)反映样本高阶统计特征;(2)发掘样本内在的几何结构,从而有利于分类。在Yale人脸库和FERET人脸库上的实验验证了该算法的有效性。
关键词
局部特征
非局部特征
独立分量分析
无监督
投影
鉴别
特征抽取
人脸识别
Keywords
local characteristic
global characteristic
Independent Component Analysis(ICA)
Unsupervised Discriminant Projection (UDP)
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
一种自适应邻域选择半监督判别分析算法
被引量:
1
7
作者
刘云东
李鸿
白万荣
刘罡
机构
宿州学院信息工程学院
兰州理工大学计算机与通信学院
中国人民解放军
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第35期180-183,187,共5页
基金
国家自然科学基金(No.20871089)
安徽省高校优秀青年人才基金项目(No.2009SQRZ171)
+1 种基金
安徽省教育厅自然科学研究项目(No.KJ2009B121)
安徽省高校优秀青年人才基金项目(No.2010SQRL192)~~
文摘
为克服边界Fisher判别分析(MFA)只利用少量有标记样本和构建邻域不能充分反映流形学习对邻域要求的缺点,提出一种基于局部线性结构的自适应邻域选择半监督判别分析的算法。采用自适应算法扩大或者缩小近邻系数k来构建邻域以保持局部线性结构。MFA通过少量有类别标签样本进行降维的同时UDP对大量无标签样本进行学习,以半监督的方法对高维人脸数据进行维数约减。最后,在ORL和YALE人脸数据库通过实验结果验证了该算法的有效性。
关键词
边界Fisher判别分析
无监督鉴别投影
半
监督
局部线性结构
邻域选择
Keywords
Marginal Fisher Analysis (MFA)
Unsupervised Discriminant Projection(UDP)
semi-supervised
local linear structure
neighborhood selection
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于电子鼻和改进无监督鉴别投影算法的大闸蟹新鲜度识别方法
朱培逸
徐本连
鲁明丽
施健
吕岗
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
下载PDF
职称材料
2
核无监督鉴别投影及人脸识别
曹丽
陈才扣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
3
基于核正交半监督鉴别分析的人脸识别算法
王燕
刘花丽
苏文君
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
5
下载PDF
职称材料
4
基于图的有监督判别投影
徐伟
王正群
周中侠
李峰
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
5
最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别
曹丽
陈才扣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
2
下载PDF
职称材料
6
增强的无监督人脸鉴别技术
黄璞
陈才扣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
0
下载PDF
职称材料
7
一种自适应邻域选择半监督判别分析算法
刘云东
李鸿
白万荣
刘罡
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部