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挖掘基于Web的访问路径模式

小型微型计算机系统 2001年第1期22卷 107-108页

作者：陈才扣金远平东南大学计算机科学与工程系南京210096

本文介绍了一种新的基于 Web的序列模式——访问路径模式挖掘问题 ,给出了问题的形式化描述以及挖掘访问路径模式的方法 ,提出了识别最大前向访问路径和发现大访问路径的算法 .

关键词：数据挖掘 Web 访问路径模式数据库

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一种融合PCA和KFDA的人脸识别方法

控制与决策 2004年第10期19卷 1147-1150,1154页

作者：陈才扣杨静宇杨健南京理工大学计算机科学与工程系

提出一种融合PCA和KFDA的人脸识别方法,即在进行非线性映射之前,首先利用经典的主分量分析(C-PCA)进行降维,然后执行KFDA.为进一步降低整个算法的计算时间,又提出一种I-PCA+KFDA方法,它直接基于图像矩阵的主分量分析(I-PCA).ORL标准人... 详细信息

提出一种融合PCA和KFDA的人脸识别方法,即在进行非线性映射之前,首先利用经典的主分量分析(C-PCA)进行降维,然后执行KFDA.为进一步降低整个算法的计算时间,又提出一种I-PCA+KFDA方法,它直接基于图像矩阵的主分量分析(I-PCA).ORL标准人脸库的试验结果表明,与现有的核Fisher鉴别分析方法相比,两种方法可将特征抽取的速度分别提高3倍和7倍,其识别精度没有丝毫的降低.

关键词：主分量分析图像矩阵核Fisher鉴别分析特征抽取人脸识别

基于核的Foley-Sammon鉴别分析与人脸识别

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计算机辅助设计与图形学学报 2004年第7期16卷 962-967页

作者：高秀梅杨静宇金忠陈才扣南京理工大学计算机科学与技术系南京210094

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... 详细信息

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

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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一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析

计算机工程 2005年第8期31卷 17-18,60页

作者：陈才扣高林杨静宇南京理工大学计算机科学系扬州大学计算机科学与工程系扬州225009

引入空间变换的思想,提出了一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析,与KFDA不同的是,该方法只需在一个较低维的空间内执行,从而较大幅度地降低了求解最优鉴别矢量集的计算量,提高了计算速度。在ORL标准人脸库上的试验结果验证了所提方法的... 详细信息

引入空间变换的思想,提出了一种基于空间变换的核Fisher鉴别分析,与KFDA不同的是,该方法只需在一个较低维的空间内执行,从而较大幅度地降低了求解最优鉴别矢量集的计算量,提高了计算速度。在ORL标准人脸库上的试验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：空问变换核Fisher鉴别分析特征抽取人脸识别

文本表示方式对线性支持向量机分类性能的影响

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模式识别与人工智能 2004年第2期17卷 161-166页

作者：宋枫溪陈才扣刘树海杨静宇炮兵学院一系合肥230031 南京理工大学计算机系南京210094

二十世纪九十年代以来自动文本分类技术受到人们的广泛重视,取得了大量的研究成果,但这些研究大多集中在机器学习算法本身的创新或改进上面,涉及文本表示的理论或实验研究都相对较少,通过在语料库Reuters-21578上进行大量对比实验,本文... 详细信息

二十世纪九十年代以来自动文本分类技术受到人们的广泛重视,取得了大量的研究成果,但这些研究大多集中在机器学习算法本身的创新或改进上面,涉及文本表示的理论或实验研究都相对较少,通过在语料库Reuters-21578上进行大量对比实验,本文着重考查了影响文本表示的五个主要因素:"功能词"、"词根"、"取值方式"、"权方式"和"规范化",对线性支持向量机分类性能的影响以及这些因素之间的交互作用,找到了能显著提高文本分类效果的最佳文本表示方式.

关键词：文本分类文本表示支持向量机实验设计线性分类

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基于分块独立分量分析的人脸识别

中国图象图形学报 2009年第9期14卷 1837-1842页

作者：陈才扣黄璞扬州大学信息工程学院扬州225001

提出了一种基于分块独立分量分析(BICA)的特征提取方法。该方法通过将人脸分块降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响,并先后将分块后重组的矩阵的行和列作为训练样本提取独立分量,由于训练样本维数很小,因此它降低了传... 详细信息

提出了一种基于分块独立分量分析(BICA)的特征提取方法。该方法通过将人脸分块降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响,并先后将分块后重组的矩阵的行和列作为训练样本提取独立分量,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统独立分量分析(ICA)方法中存在的高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间。在Yale人脸库和AR人脸库上验证了该算法的有效性。

关键词：分块独立分量分析(ICA) 特征提取人脸识别

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非相似度保持投影

中国图象图形学报 2012年第10期17卷 1232-1236页

作者：陈才扣侯钰扬州大学信息工程学院扬州225127 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

由主成分分析(PCA)可知任何一幅人脸图像都可以通过一组特征脸的线性加权来重构,PCA是最小均方误差意义下图像的最优表示,但是传统的PCA最终只通过比较加权系数的欧氏距离来进行识别,没有考虑残差。因此,提出非相似尺度的概念,将两个样... 详细信息

由主成分分析(PCA)可知任何一幅人脸图像都可以通过一组特征脸的线性加权来重构,PCA是最小均方误差意义下图像的最优表示,但是传统的PCA最终只通过比较加权系数的欧氏距离来进行识别,没有考虑残差。因此,提出非相似尺度的概念,将两个样本同时投影到相同向量上,在确定它们关系时既考虑投影系数,也考虑重构所产生的残差。两者的投影系数和残差相差越大,说明这两个样本越不相似。和保局投影(LPP)有所不同,非相似度保持投影算法不必预先设定近邻个数,它是利用非相似度的概念,创建非相似度散布矩阵,最终通过最大化目标函数获取最优子空间。在AR库和Feret库上的实验结果证明了该方法的有效性。

关键词：人脸识别非相似尺度特征抽取残差投影系数

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最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别

计算机应用 2008年第S2期28卷 182-184页

作者：曹丽陈才扣扬州大学信息工程学院江苏扬州225009 南京理工大学计算机科学与工程系南京210094

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... 详细信息

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

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修正的最大散度差鉴别分析及人脸识别

电子与信息学报 2008年第1期30卷 190-193页

作者：刘永俊陈才扣王正群扬州大学计算机科学与工程系

针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩阵的构造加以修正,采用... 详细信息

针对传统的Fisher线性鉴别分析在人脸这样的多类高维小样本模式的分类中存在的"小样本问题"和"次优性问题",该文提出了一种基于修正的最大散度差鉴别准则的线性鉴别分析方法。该方法对最大散度差鉴别准则中散布矩阵的构造加以修正,采用新的修正的最大散度差鉴别准则函数。该方法从理论上为有效地解决传统的Fisher线性鉴别分析在人脸识别中存在的这两大难题提供了有效的途径。最后,在ORL,AR标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。

关键词：人脸识别 Fisher线性鉴别分析最大散度差鉴别分析