基于稀疏主成分分析特征选择算法的山楂叶产地判别模型研究

为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择(SPCAFS)与支持向量机(SVM)建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择,并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影(SPA),正则化自表示(RSR)和稀疏子空间聚类(SSC)3种特征选择算法进行对比,以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准,评估所提模型的预测性能。结果显示,SPCAFS的特征波段数相比于全波长建模从1500减少到21,预测结果的准确率和精确度分别从78%、76%提升至97%、100%。同时,相比于SPA、RSR、SSC算法,准确率分别提升了6%、3%、3%,精确度分别提升了13%、10%、5%,模型的预测能力得到显著提升,基于SPCAFS的SVM判别模型可实现山楂叶南北产地的快速判别。

基于特征块主成分分析的人脸表情识别

使用特征块主成分分析(FBPCA)对人脸表情进行特征提取,然后输入最近邻分类器得到分类结果。同时,讨论了特征脸个数在实验中的影响,总结出了识别率与特征脸数量的关系。分别在JAFFE表情库上做了训练数据包含测试数据和训练数据不包含测试数据等情况的表情识别。

融合GF-6 WFV影像主成分分析特征的县域冬小麦种植面积提取

为准确、快速获得县域冬小麦的种植信息,针对多时相方法存在的成本高、效率低、过程复杂等问题,以安徽省固镇县为研究区,提出基于单时相GF-6 WFV影像主成分分析特征与原始光谱波段归一化融合、并使用K-最近邻算法进行土地覆盖物分类的有效面积提取方法。结果表明,所提出方法优于RAW和PDR这2种基准方法,且降维维度参数为3时效果最好,总体精度和Kappa系数分别为89.71%和0.87,实际冬小麦提取面积精度达98.49%,相对误差仅为1.51%。

多特征稳健主成分分析的视频运动目标分割

提出一种多特征稳健主成分分析(MFRPCA)算法,该算法融合多种视觉特征进行视频运动目标分割,分割的目的即将运动目标从静止信息中提取出来,分割的主要过程是将多特征视频矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵。矩阵分解过程是求解一个带受限条件的核范数与L2,1范数组合的最小化问题,此最小化问题可以通过增广拉格朗日乘子法(ALM)有效求解。与其他算法相比,本文算法融合了图像的颜色、边缘和纹理特征等多个特征,通过对变化检测基准数据集进行检测,本文算法获得的查全率为0.486 0和F度量为0.559 7,实验结果表明,本文算法的稳健性和可靠性均优于其他算法。

基于KPCA特征集成算法的SOFC 系统多故障识别

针对固体氧化物燃料电池系统多模式、非线性及高维等特点,提出基于数据驱动的模式识别方法。首先用核主成分分析特征集成算法提取故障特征,然后在特征空间中使用多项式逻辑斯谛回归算法进行故障诊断。实验结果表明:核主成分分析特征集成算法可以全面提取出故障特征,能够大幅提高后续分类器故障的识别效果。

主成分分析技术在遥感蚀变信息提取中的应用研究综述

主成分分析是目前遥感蚀变异常信息提取常用方法之一,该方法具有对影像大气校正质量要求不高、实现简单、提取效果好、效果稳健等优点,广受地质工作者的青睐。根据输入影像的数量及类型、主成分分析的次数等,本文将主成分分析分为标准主成分分析、特征向量主成分分析、定向主成分分析、二次主成分分析、不同影像间的主成分分析等5种类型。其中,特征向量主成分分析又可细分为4个波段特征向量主成分分析和3个波段特征向量主成分分析。在上述分类的基础上,系统介绍了各种主成分分析及蚀变信息主分量的选择,尤其是对特征向量主成分分析的Crosta技术和定向主成分分析的软落叶技术进行了详细阐述。并以TM/ETM+、ASTER影像为例,对部分应用主成分分析提取蚀变异常信息的实例进行了分析,认为:在基岩裸露区,不同主成分分析都可以很好地提取铁化、泥化蚀变信息;在中、低植被覆盖区,采用标准主成分分析、Crosta技术、改进的Crosta技术、软落叶技术、"掩膜/抑制干扰信息+主成分分析"等方法可以有效地提取蚀变异常信息;高植被覆盖区多采用主成分分析生成的蚀变信息主分量进行彩色合成,再通过对彩色影像进行目视解译的方式判断蚀变的类型和范围。其中,"掩膜+Crosta技术"、"掩膜+软落叶技术"、二次主成分分析等方法在高植被覆盖区也可以取得较好的应用效果;对于干扰信息种类众多、岩性复杂的地区,可根据干扰信息、岩性种类划分成若干个小区,再根据每个小区实际情况采用不同的蚀变提取方法,最后将每个小区内提取的蚀变信息进行合并。

朱诺斑岩型铜矿床外围遥感找矿预测

基于ETM+遥感数据源,利用ENVI遥感图像处理软件对云、雪被、第四系、水体、阴影等进行了掩膜;采用特征主成分分析技术对西藏自治区朱诺斑岩型铜矿床及其外围地区开展遥感羟基和铁染矿化蚀变信息提取,并进行了地质解译。据此圈定找矿远景区,为朱诺铜矿床外围地区开展找矿工作提供了先决条件。

一种改进的SIFT-PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法(尺度不变特征)提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的SIFT-PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。

改进PCA-SIFT算法的立体匹配系统

针对双目视觉测量中的立体匹配问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法相结合的双目视觉立体匹配新方法。该系统以GSI编码点为特征点,利用双目相机对以散斑为背景的编码标识板进行成像,利用PCA算法与SIFT算法结合的新算法对采集的图像进行特征提取与匹配解算。可实现对GSI编码点特征的准确提取和立体匹配,并测量出不同位姿下特征点之间的精确位移。实验验证部分引入GSI编码技术并在行程为1000 mm×1000 mm二维高精度平移台上进行,实际测得位移的绝对误差在5×10-2mm之内,验证了该系统的高精确性。

归一双向加权（2D）^2PCA的手指静脉识别方法

为快速有效地进行手指静脉识别,针对双向二维主成分分析算法降维的特点,并对该算法进行改进,提出在经过图像预处理的手指静脉图像基础上,特征值归一化并双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法((OW2D)2PCA).分析了累积特征率对(2D)2PCA的影响,以及加权值、特征值归一加权值和累积特征率对W(2D)2PCA、OW(2D)2PCA、(W2D)2PCA、(OW2D)2PCA的影响.通过建立手指静脉图像库的实验结果表明,文中提出方法能够取得较好的识别效果;对(2D)2PCA提取特征向量中的冗余信息有很强的抑制作用,双向加权比单向加权效果更好;而且(OW2D)2PCA的平均识别率高于2DPCA、(2D)2PCA、W(2D)2PCA、(W2D)2PCA和OW(2D)2PCA.