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基于张量子空间的互质频偏FDS-MIMO雷达多目标三维定位方法

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中国科学：信息科学 2019年第1期49卷 87-103页

作者：李星星王党卫马晓岩王文钦中国人民解放军空军预警学院武汉430019 电子科技大学通信与信息工程学院成都611731

利用频控阵实现目标定位成为雷达领域一个新的研究热点.针对频控阵雷达存在距离模糊和定位精度不高的问题,本文基于提出的二维频率分集子孔径频控阵MIMO (frequency diverse subaperturing MIMO, FDS-MIMO)雷达,深入研究了目标三维定位... 详细信息

利用频控阵实现目标定位成为雷达领域一个新的研究热点.针对频控阵雷达存在距离模糊和定位精度不高的问题,本文基于提出的二维频率分集子孔径频控阵MIMO (frequency diverse subaperturing MIMO, FDS-MIMO)雷达,深入研究了目标三维定位方法.首先利用匹配滤波数据内在的多维结构,建立了5阶张量信号模型.针对该信号模型下的距离模糊问题,提出了一种在面阵两方向采用互质频偏的方案,该方案能够解决波束域最大无模糊距离和距离分辨率的矛盾.基于这种频偏结构,本文提出了基于张量的ESPRIT及其实值化算法,并根据传统子空间和张量子空间的定量关系,对该体制下的ESPRIT类算法进行了统一.与已有的ESPRIT算法和频偏方式相比,所提算法充分利用了回波数据内在的多维结构,在解决距离模糊的同时具有更高的定位精度.理论分析和仿真实验结果验证了本文方法的有效性.

关键词： FDS-MIMO雷达目标定位张量子空间距离依赖波束距离模糊互质步进

基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法

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数据采集与处理 2016年第4期31卷 791-798页

作者：王仕民程柏良叶继华王明文江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022

为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图... 详细信息

为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图像分类的作用,并组建成多尺度张量子空间,结合多线性主成分分析与线性判别分析算法,降低了图像在处理过程中的成本,保存了高维数据固有结构和相关性,完成对图像特征提取。使用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该图像特征提取算法用于图像识别过程中具有较好的效果,具有一定的可行性。

关键词：图像特征多尺度变换张量子空间多线性主成分分析不确定度

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基于张量子空间的三维模型识别及检索研究

基于张量子空间的三维模型识别及检索研究

作者：岳远扬长春工业大学

学位级别：硕士

随着三维模型的大量产生,三维模型检索技术逐渐受到学者们的广泛关注。其中比较主要的检索方法是基于内容的三维模型检索,而基于内容的检索技术的核心是特征提取。本文在借鉴其他多媒体信息的特征识别方法基础上,考虑将张量子空间技术... 详细信息

随着三维模型的大量产生,三维模型检索技术逐渐受到学者们的广泛关注。其中比较主要的检索方法是基于内容的三维模型检索,而基于内容的检索技术的核心是特征提取。本文在借鉴其他多媒体信息的特征识别方法基础上,考虑将张量子空间技术应用到三维模型的特征提取中,通过三视张量来描述模型的三维立体形状。同时在多线性主成分分析(MPCA)的基础上,提出加权多线性主成分分析(WMPCA)的特征提取方法以及加权多线性主成分分析与加权线性判别分析相融合的特征识别方法(WMPCA+WLDA)。本文的主要工作如下:1、对三维模型进行标准化和预处理,减少由于模型不统一产生的影响,将预处理后的三维模型转化为多角度的二维投影图像。2、为了保持三维模型内部信息的完整性,将二维投影图像看做多维张量提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA)方法,并将其应用到三维模型特征提取中。3、提出了一种加权多线性主成分分析与加权线性判别分析相融合的特征识别方法(WMPCA+WLDA),该方法不仅能保存投影图像的空间相关性,还可以利用模型的类标签信息及特征值权值来提高三维模型的特征识别度。4、介绍基于张量子空间的三维模型检索系统的实现方法。

关键词：张量张量子空间 MPCA LDA 三维模型检索

基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法

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吉林大学学报（信息科学版） 2016年第5期34卷 645-650页

作者：王新颖岳远扬长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

为提高三维模型的检索效率,针对三维模型特征提取方法进行了研究,在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上,提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA:Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法,并将其应用于三维模型特征提取中。该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像,然后从多方向上通过张量进行特征提取,最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。对Princeton Shape Benchmark的实验表明,该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%,比传统的MPCA特征提取方法的平均检索效率提高3%。

关键词：张量子空间多线性主成分分析三维模型检索

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基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类

中国生物医学工程学报 2024年第4期43卷 399-407页

作者：高云园薛云峰张聪睿高坚杭州电子科技大学自动化(人工智能)学院杭州310018 杭州明州脑康康复医院神经康复中心杭州310018

实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方... 详细信息

实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方法对多维脑电数据进行协方差对齐,消除原始数据的边缘分布偏移;其次提出基于张量子空间的改进联合概率分布方法,求得不同类别的映射子空间并实现未知标签的目标域识别分类。分别在7人200个样本和9人144个样本的BCI数据集上进行了实验,平均准确率达到82.18%和76.45%,证明了该方法在跨域分类识别上具有很好的性能。同时对于该方法各环节的效果也进行了可视化验证,展示了该集成式方法在跨域问题上的效果。

关键词：运动想象脑电信号域自适应数据对齐张量子空间

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基于稀疏张量的人脸图像特征提取

吉林大学学报（工学版） 2012年第6期42卷 1521-1526页

作者：周春光孙明芳王甦菁陈前刘小华刘昱昊吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

在多线性主成分分析(Multi-linear principal component analysis,MPCA)的基础上提出了用于特征提取的稀疏张量主成分分析(STPCA)方法。该方法把MPCA中的特征值分解问题转化为线性回归问题,以此得到稀疏的投影矩阵,并通过该投影矩阵来... 详细信息

在多线性主成分分析(Multi-linear principal component analysis,MPCA)的基础上提出了用于特征提取的稀疏张量主成分分析(STPCA)方法。该方法把MPCA中的特征值分解问题转化为线性回归问题,以此得到稀疏的投影矩阵,并通过该投影矩阵来降低遮挡对特征提取效果的影响。最后在Georgia tech和AR人脸库上进行对比实验,结果表明:本文方法无论在识别的精确度上还是在对遮挡的鲁棒性上都优于原有的MPCA算法。

关键词：计算机应用特征提取稀疏表示张量子空间人脸识别

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基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法

山东科技大学学报（自然科学版） 2015年第4期34卷 55-61页

作者：王仕民叶继华程柏良王明文胡涛江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 江西省交通科学研究院江西南昌330200

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人... 详细信息

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。

关键词：人脸识别多尺度变换张量子空间多线性主成分分析类标

融合流形学习的视频人脸性别识别系统的设计与实现

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融合流形学习的视频人脸性别识别系统的设计与实现

作者：张敏电子科技大学

学位级别：硕士

视频人脸性别识别作为人脸识别的一个分支,其发展对于人脸识别以及访问控制、视频监控等领域的发展也有一定的推动作用。而实现视频人脸性别识别,存在很多难点。其一,如何克服图片中光照变化大,人脸姿态、角度不同等,是最为关键的问题... 详细信息

视频人脸性别识别作为人脸识别的一个分支,其发展对于人脸识别以及访问控制、视频监控等领域的发展也有一定的推动作用。而实现视频人脸性别识别,存在很多难点。其一,如何克服图片中光照变化大,人脸姿态、角度不同等,是最为关键的问题。其二,实现视频中人脸性别的识别,常用的方法是选取视频中的某张有代表性的图片,并采用处理图片的方法来处理,然后这样已经丢弃了很多视频信息,这样将直接影响到人脸性别识别的正确率。本论文的主要目标就是解决以上问题,并由此建立一个系统来实现人脸性别识别。本文致力于解决以上两个问题,通过采用合理的数据建模来挖掘更多的时空连续性信息,基于张量的流形学习方法来克服视频人脸存在的形态变化问题。本论文的主要工作如下： 1、采用适合的视频建模方法来挖掘更多的人脸图像中的时空连续性信息。视频建模方法的目的对视频进行适合的方式表述,以保持视频中最多的信息,便于进行后续计算。本论文采用的是k-均值聚类方法来实现视频建模,属于五种视频建模模型中的流形模型。 2、选取合适的特征提取算法来克服视频人脸存在的形态变化问题。特征提取算法的目的是选取合适的特征来表示人脸图像信息,并保持人脸图像中最有价值的信息,便于分类。而常用的特征提取算法都是将人脸图像作为一个向量来处理,忽略了人脸信息中的空间连续性信息。而本论文中采用的张量子空间算法将人脸图像看作是一个二维张量(矩阵)来提取特征,实验表明,张量子空间算法更能提取人脸图像中有价值的信息,能更好的实现性别分类。同时,张量子空间算法也是一种流形学习算法,能够学习存在于人脸图像中低维流形结构,能更好的表达人脸的本质结构。 3、采用VG-TSA人脸性别识别算法实现视频中的人脸性别识别。具体实现方式是：首先采用Adaboost人脸检测算法实现视频中人脸检测,然后采用k-均值聚类算法实现视频建模,继而采用张量子空间算法实现特征提取,最后使用支持向量机分类器实现性别分类。 4、本论文基于上述视频人脸性别识别的实现方式,对视频人脸性别识别系统进行了需求分析,概要设计,以及详细设计,并实现了一个视频人脸性别识别系统。

关键词：人脸识别视频张量子空间性别识别

基于非下采样剪切波及二阶张量PCA的降维方法研究

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基于非下采样剪切波及二阶张量PCA的降维方法研究

作者：陈慧辽宁师范大学

学位级别：硕士

随着科学技术日新月异的发展,与计算机相关的技术也得到了广泛的应用,从简单的数据处理到如今的大数据时代的到来,高维数据已经成为计算机应用领域不得不面对的一个问题,而流形学习能够抽取数据集中具有的几何特征结构,可以用来处理高... 详细信息

随着科学技术日新月异的发展,与计算机相关的技术也得到了广泛的应用,从简单的数据处理到如今的大数据时代的到来,高维数据已经成为计算机应用领域不得不面对的一个问题,而流形学习能够抽取数据集中具有的几何特征结构,可以用来处理高维数据结构。目前,降维技术是流形学习的主要技术之一。原始的降维技术包括PCA,LDA,LPP等都是把数据转换为向量的结构再进行维数降低的处理,这样不仅增加了计算的耗时性,而且破坏了数据的原有结构,就使得当前的研究已经无法满足各个领域对降维效果的要求。张量本来是一个物理学领域的概念,近年来越来越多的运用到数学及计算机领域当中。由于张量本身就是能够良好的保持自身的独特结构,从降维的角度看它在运算过程中也能够达到降维的目的,运用到数据降维当中也自然的就比向量更好的表示数据自身性质。本文工作重点就是在流形学习的思想框架下,以张量子空间作为背景,再融合了图像非下采样剪切波的方法进行数据降维。本文主要工作如下:1.重点研究了张量空间的相关内容,指出了可以将图像不以向量的形式进行降维,而是采取可以更好保持图像特征的张量子空间方法进行降维;再以向量及张量两种方式进行降维,比较降维效果的不同。2.对主成分分析算法(PCA)进行了深入的研究,提出了在张量子空间上的主成分分析(TPCA)降维算法。又以图像处理作为基础,采取降维前把图像进行波频处理,得到更加详细的图像特征,再使用前面提到的张量方法把数据进行降维操作。通过实验对所提出算法进行了深入性的对比分析,该算法得到了更佳明显的降维效果。

关键词：张量子空间主成分分析数据降维非下采样剪切波