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核Foley-Sammon变换 被引量:1
1
作者 陈振洲 邹丽珊 《广州大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第4期44-48,共5页
在模式识别领域,基于Fisher判别准则的Foley-Sammon变换技术有很大的影响.但是线性判别并不总是最优的.文章提出了一种基于核技巧(Kernel tricks)的非线性的特征提取技术KFST(Foley-Sammon Transformwith Kernels)——通过引入核技巧,... 在模式识别领域,基于Fisher判别准则的Foley-Sammon变换技术有很大的影响.但是线性判别并不总是最优的.文章提出了一种基于核技巧(Kernel tricks)的非线性的特征提取技术KFST(Foley-Sammon Transformwith Kernels)——通过引入核技巧,可以在特征空间中有效计算FST.特征空间中的线性特征提取对应于输入空间的非线性特征提取.试验表明,KFST比FST具有更好的特征提取能力. 展开更多
关键词 特征提取 核方法 FISHER判别 foley—sammon变换
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基于Foley-Sammon变换的朴素贝叶斯分类器 被引量:1
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作者 邹丽珊 陈振洲 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第4期63-66,共4页
朴素贝叶斯分类器是机器学习领域中一种重要的分类算法,根据该算法的前提,利用Foley-Sammon变换算法进行特征提取,提出了一种基于Foley-Sammon变换的朴素贝叶斯分类器NBFST(Na ve Bayesian Classifier with Foley-Sammon Transform).结... 朴素贝叶斯分类器是机器学习领域中一种重要的分类算法,根据该算法的前提,利用Foley-Sammon变换算法进行特征提取,提出了一种基于Foley-Sammon变换的朴素贝叶斯分类器NBFST(Na ve Bayesian Classifier with Foley-Sammon Transform).结果表明,NBFST能够在大多数数据集上具有较高的分类准确率. 展开更多
关键词 foley-sammon变换 朴素贝叶斯 特征提取 条件独立 机器学习
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基于核的Foley-Sammon鉴别分析与人脸识别 被引量:10
3
作者 高秀梅 杨静宇 +1 位作者 金忠 陈才扣 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期962-967,共6页
通过建立基于核的Foley Sammon鉴别分析 (KFSDA)的两个等价模型 ,并分析这两个等价模型的解之间的关系 ,从理论上给出KFSDA模型的具体求解方法 分析表明 ,基于核的Foley Sammon鉴别分析保留了FSDA能明显降低样本特征之间冗余信息的优... 通过建立基于核的Foley Sammon鉴别分析 (KFSDA)的两个等价模型 ,并分析这两个等价模型的解之间的关系 ,从理论上给出KFSDA模型的具体求解方法 分析表明 ,基于核的Foley Sammon鉴别分析保留了FSDA能明显降低样本特征之间冗余信息的优点 ,更重要的是该方法能够有效地抽取样本的非线性特征 ,是对FSDA的进一步拓展 展开更多
关键词 基于核的F-S鉴别分析 最佳鉴别矢量集 特征抽取 人脸识别
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快速核Foley-Sammon鉴别分析及其在人脸识别上的应用
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作者 范燕 宋晓宁 +1 位作者 吴小俊 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第6期273-275,285,共4页
核Foley-Sammon鉴别分析由于可以抽取得到原始样本的非线性正交特征,因此被广泛应用于模式识别的研究领域。但是该算法在具体求解每一个特征矢量过程中均需求解相应的广义特征方程,因此非常耗时。为了克服这一困难,提出了一种新的快速... 核Foley-Sammon鉴别分析由于可以抽取得到原始样本的非线性正交特征,因此被广泛应用于模式识别的研究领域。但是该算法在具体求解每一个特征矢量过程中均需求解相应的广义特征方程,因此非常耗时。为了克服这一困难,提出了一种新的快速近似算法即核Foley-Sammon鉴别分析,有效地避免了多次求解广义特征方程。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该算法不仅在识别性能上优于核线性鉴别分析,而且在特征抽取速度上优于传统的核Foley-Sammon鉴别分析。 展开更多
关键词 foley-sammon鉴别分析 特征抽取 人脸识别
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基于增量零空间Foley-Sammon变换的行人重识别 被引量:4
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作者 黄新宇 郭纲 +1 位作者 许娇龙 姜天娇 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期405-410,共6页
提出了一种基于增量零空间Foley-Sammon变换(FST)的行人重识别方法,能在有效地获取到新数据时对之前的重识别模型进行快速更新。首先对零空间FST中的类内散度矩阵和总体散度矩阵进行增量学习,利用新加入的数据分别对两个矩阵进行更新,... 提出了一种基于增量零空间Foley-Sammon变换(FST)的行人重识别方法,能在有效地获取到新数据时对之前的重识别模型进行快速更新。首先对零空间FST中的类内散度矩阵和总体散度矩阵进行增量学习,利用新加入的数据分别对两个矩阵进行更新,不需要在整个新旧数据上重新计算;得到更新后的类内散度矩阵和总体散度矩阵后,通过对其进行正交分解最终得到零空间投影矩阵。在VIPeR和PRID_2011两个数据集上实验的结果表明,本文方法通过增量学习获得模型的重识别准确率和采用批量重训练方法相当;并且本文方法可适用于动态场景下的实时自适应增量更新。本文针对行人重识别任务提出的增量学习方式,在增量学习过程中不需要对原始数据重复计算,模型更新速度快,且精度随数据增加而稳定增长。 展开更多
关键词 行人重识别 foley-sammon变换(FST) 增量学习
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Fisher线性鉴别分析的理论研究及其应用 被引量:97
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作者 杨健 杨静宇 叶晖 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期481-493,共13页
Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题 .文中引入压缩映射和同构映射的思想 ,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最... Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题 .文中引入压缩映射和同构映射的思想 ,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题 ,而且该方法求解最优鉴别矢量集的全过程只需要在一个低维的变换空间内进行 ,这与传统方法相比极大地降低了计算量 .在此理论基础上 ,进一步为高维、小样本情况下的最优鉴别分析方法建立了一个通用的算法框架 ,即先作K L变换 ,再用Fisher鉴别变换作二次特征抽取 .基于该算法框架 ,提出了组合线性鉴别法 ,该方法综合利用了F S鉴别和J Y鉴别的优点 ,同时消除了二者的弱点 .在ORL标准人脸库上的试验表明 ,组合鉴别法所抽取的特征在普通的最小距离分类器和最近邻分类器下均达到 97%的正确识别率 ,而且识别结果十分稳定 . 展开更多
关键词 FISHER鉴别准则 线性鉴别分析 foleysammon线性鉴别分析 组合线性鉴别分析 高维小样本问题 人脸识别
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求解广义最佳鉴别矢量集的一种迭代算法及人脸识别 被引量:23
7
作者 郭跃飞 杨静宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期1189-1195,共7页
广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sammon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,它与 Foley- Samm on最佳鉴别矢量集的不同之处在于广义最佳鉴别矢量集从整体上考虑投影集的可分性 ,即样本在广义最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .该... 广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sammon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,它与 Foley- Samm on最佳鉴别矢量集的不同之处在于广义最佳鉴别矢量集从整体上考虑投影集的可分性 ,即样本在广义最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性 .该文给出了广义最佳鉴别矢量的定义 ,对求解广义最佳鉴别矢量集的已有算法从理论上作了分析 ,指出了其中的不足之处 ,给出了一种迭代算法 ,从理论上证明了迭代结果收敛于精确解 ,并对其误差作了分析 .最后 ,将此方法用于人脸识别 ,结果显示 ,新方法比已有的方法更有效 . 展开更多
关键词 广义最佳鉴别矢量集 人脸识别 迭氏算法
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基于KFST特征提取的KNN算法 被引量:1
8
作者 陈振洲 邹丽珊 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第2期50-55,共6页
提出了基于KFST(核Foley-Sammon变换)特征提取的KNN算法(KNNKFST):首先利用KFST来提取特征,然后在按照特征被提取的先后关系赋权重,再利用KNN算法进行分类.实验表明,KNNKFST能够在大多数情况下极大地提高分类准确率.
关键词 foley-sammon变换 K-近邻算法 距离加权 特征加权
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FUDT在苹果近红外光谱分类中的应用 被引量:1
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作者 武斌 马桂香 武小红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期193-196,223,共5页
苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关... 苹果的分类是苹果采收后商品化处理的重要环节。为了快速、无损和有效地实现苹果的分类,利用近红外光谱技术采集四种苹果的近红外反射光谱,用主成分分析对高维的近红外光谱进行降维处理,分别运行线性判别分析,二次判别分析,模糊非相关判别转换和Foley-Sammon判别分析提取鉴别信息,用k-近邻分类器进行分类。分类结果表明,模糊非相关判别转换能更好地提取苹果近红外光谱的品种鉴别信息,达到了最高的分类准确率。 展开更多
关键词 苹果分类 近红外光谱 线性判别分析 二次判别分析 模糊非相关判别转换 foley-sammon判别分析
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求解广义最佳鉴别矢量集的一种改进算法
10
作者 孙兴华 郭跃飞 杨静宇 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 2000年第11期895-900,共6页
鉴于广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sam mon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,给出了广义最佳鉴别矢量的定义 ,并从理论上对已有的求解广义最佳鉴别矢量集的算法作了分析 ,指出了其中的不足之处 ,并给出了一种改进的算法 .将此方法用于人脸识... 鉴于广义最佳鉴别矢量集是 Foley- Sam mon最佳鉴别矢量集的一种推广 ,给出了广义最佳鉴别矢量的定义 ,并从理论上对已有的求解广义最佳鉴别矢量集的算法作了分析 ,指出了其中的不足之处 ,并给出了一种改进的算法 .将此方法用于人脸识别 ,结果显示 ,新方法比已有的方法更有效 . 展开更多
关键词 广义最佳鉴别矢量集 模式识别 FST 线性特征抽取
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改进的阈值函数在心音信号消噪中的研究 被引量:2
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作者 尹明 刘欣 +2 位作者 王燕 张艳 林莉 《电声技术》 2010年第10期48-53,共6页
为弥补传统阈值函数存在的不足、提高心音信号的消噪精度,提出了3种改进的阈值函数。试验中,首先对传统的软、硬阈值函数及3种改进的阈值函数进行去噪性能对比分析;其次,采用基于小波分析的频带局部能量特征提取法对消噪后的心音信号进... 为弥补传统阈值函数存在的不足、提高心音信号的消噪精度,提出了3种改进的阈值函数。试验中,首先对传统的软、硬阈值函数及3种改进的阈值函数进行去噪性能对比分析;其次,采用基于小波分析的频带局部能量特征提取法对消噪后的心音信号进行特征提取,并运用模糊Sammon映射算法将六维特征数据映射成二维以显示其散布特性。结果表明,改进的阈值函数二能更有效地消除噪声,其消噪后的心音信号特征向量较全面地反映了心音信号的特征。 展开更多
关键词 心音 小波变换 阈值函数 消噪 特征提取 模糊sammon映射算法
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Analysis and Experiments on Two Linear Discriminant Analysis Methods
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作者 Xu Yong Jin Zhong +2 位作者 Yang Jingyu Tang Zhengmin Zhao Yingnan 《工程科学(英文版)》 2006年第3期37-47,共11页
Foley-Sammon linear discriminant analysis (FSLDA) and uncorrelated linear discriminant analysis (ULDA) are two well-known kinds of linear discriminant analysis. Both ULDA and FSLDA search the kth discriminant vector i... Foley-Sammon linear discriminant analysis (FSLDA) and uncorrelated linear discriminant analysis (ULDA) are two well-known kinds of linear discriminant analysis. Both ULDA and FSLDA search the kth discriminant vector in an n-k+1 dimensional subspace, while they are subject to their respective constraints. Evidenced by strict demonstration, it is clear that in essence ULDA vectors are the covariance-orthogonal vectors of the corresponding eigen-equation. So, the algorithms for the covariance-orthogonal vectors are equivalent to the original algorithm of ULDA, which is time-consuming. Also, it is first revealed that the Fisher criterion value of each FSLDA vector must be not less than that of the corresponding ULDA vector by theory analysis. For a discriminant vector, the larger its Fisher criterion value is, the more powerful in discriminability it is. So, for FSLDA vectors, corresponding to larger Fisher criterion values is an advantage. On the other hand, in general any two feature components extracted by FSLDA vectors are statistically correlated with each other, which may make the discriminant vectors set at a disadvantageous position. In contrast to FSLDA vectors, any two feature components extracted by ULDA vectors are statistically uncorrelated with each other. Two experiments on CENPARMI handwritten numeral database and ORL database are performed. The experimental results are consistent with the theory analysis on Fisher criterion values of ULDA vectors and FSLDA vectors. The experiments also show that the equivalent algorithm of ULDA, presented in this paper, is much more efficient than the original algorithm of ULDA, as the theory analysis expects. Moreover, it appears that if there is high statistical correlation between feature components extracted by FSLDA vectors, FSLDA will not perform well, in spite of larger Fisher criterion value owned by every FSLDA vector. However, when the average correlation coefficient of feature components extracted by FSLDA vectors is at a low level, the performance of FSLDA are comparable with ULDA. 展开更多
关键词 Fisher判据 foley-sammon线性判别分析 相关系数 不相关线性判别分析 判别向量
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