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面向HARDI模型的脑纤维三维可视化系统

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第2期31卷 190-196页

作者：刘义鹏蒋哲臣徐超清池华炯蒋莉冯远静梁荣华浙江工业大学信息工程学院杭州310023

脑纤维是大脑各区域间信息交互的重要通道,而高角度分辨率扩散成像是表征人脑复杂神经纤维通路的有效方法,能对多种神经性疾病的诊断提供参考.但脑纤维分布错综复杂,如何对局部区域进行直观展示是可视化领域的研究难点.通过设计脑纤维... 详细信息

脑纤维是大脑各区域间信息交互的重要通道,而高角度分辨率扩散成像是表征人脑复杂神经纤维通路的有效方法,能对多种神经性疾病的诊断提供参考.但脑纤维分布错综复杂,如何对局部区域进行直观展示是可视化领域的研究难点.通过设计脑纤维三维可视化系统,实现对HARDI脑纤维数据的追踪和处理,并将处理结果在三维空间中呈现出来,实现光照技术以增加脑纤维可视化的空间层次感.文中提出基于散布矩阵的纤维筛选方法以降低三维可视化效果的视觉混杂性,并在此基础上实现2种算法对纤维进行聚类,增强了局部区域的直观展示,为临床诊断提供辅助分析工具.

关键词：纤维绘制纤维筛选散布矩阵聚类分析

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采用多形状特征融合的多视点目标识别

光学精密工程 2014年第12期22卷 3368-3376页

作者：李平魏仲慧何昕何丁龙何家维梁国龙凌剑勇中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院大学北京100039

研究了多视点下三维目标的识别问题。针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法。首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的... 详细信息

研究了多视点下三维目标的识别问题。针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法。首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的归一化距离作为角点描述子。接着,分别提取目标的几何矩不变量、仿射矩不变量、目标边界的傅里叶描述子;计算4种特征的类内和类间散布矩阵;以样本散布矩阵的迹作为权重,加权融合4种特征。然后,对融合后的特征向量进行独立成分分析(ICA),得到相互独立的特征分量。最后,采用支持向量机的分类方法进行分类。实验结果表明,本文提出的方法比采用单一特征的方法的正确识别率平均提高10%以上,且在小训练样本(10%总体样本)情况下仍能获得80%以上的识别率,可满足经纬仪实时目标识别系统的要求。

关键词：目标识别多视点特征融合特征角点散布矩阵独立成分分析支持向量机

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基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别

光电工程 2008年第9期35卷 127-132页

作者：赵明华李鹏刘直芳西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 四川大学图像图形研究所成都610064

指出了线性鉴别分析及其几种改进方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,提出了一种基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别方法。首先将样本投影到总体散布矩阵的非零空间中进行分析;进而将类内散布矩阵分成零空间和非零空间进行... 详细信息

指出了线性鉴别分析及其几种改进方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,提出了一种基于两空间线性鉴别分析的小样本人脸识别方法。首先将样本投影到总体散布矩阵的非零空间中进行分析;进而将类内散布矩阵分成零空间和非零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取,最后将得到的两种鉴别特征融合,从而使用最近邻法进行分类。实验结果表明,在进行小样本的人脸识别时,该方法的识别效果优于其他线性方法。

关键词：人脸识别特征提取线性鉴别分析小样本问题散布矩阵

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基于鲁棒协方差矩阵估计的盲信道识别方法

数据采集与处理 2010年第5期25卷 549-553页

作者：李森邱天爽大连理工大学电子与信息工程学院大连116024 大连海事大学信息科学技术学院大连116026

为了提高基于二阶协方差矩阵的盲信道识别方法在脉冲噪声环境下的性能,以α稳定分布过程为脉冲噪声模型,利用m-估计的方法得到该脉冲噪声信道下接收信号协方差矩阵的鲁棒估计,再利用噪声子空间的方法实现信道的盲识别。仿真结果表明,该... 详细信息

为了提高基于二阶协方差矩阵的盲信道识别方法在脉冲噪声环境下的性能,以α稳定分布过程为脉冲噪声模型,利用m-估计的方法得到该脉冲噪声信道下接收信号协方差矩阵的鲁棒估计,再利用噪声子空间的方法实现信道的盲识别。仿真结果表明,该方法在脉冲噪声环境下的性能要明显优于传统的基于二阶统计协方差矩阵的盲信道识别方法的性能。

关键词：盲信道识别 α-稳定分布 m-估计散布矩阵

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基于局部边缘判别投影的发动机故障诊断方法

噪声与振动控制 2023年第3期43卷 90-94,109页

作者：梁华吕丽平王成勇南宁职业技术学院新能源汽车学院南宁530008 郑州升达经贸管理学院信息工程学院郑州451191 驻重庆地区第五军代表室重庆404000

在线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的基础上,局部边缘判别投影(Locality Margin Discriminant Projection,LMDP)重新定义类间散布矩阵和类内散布矩阵,使得数据样本中异类样本在低维空间中的距离更远、同类样本在低维空... 详细信息

在线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)的基础上,局部边缘判别投影(Locality Margin Discriminant Projection,LMDP)重新定义类间散布矩阵和类内散布矩阵,使得数据样本中异类样本在低维空间中的距离更远、同类样本在低维空间中的距离更近,增强数据样本的可区分度。为更好提取发动机的故障特征,实现发动机故障有效诊断,以LMDP为核心,结合特征提取方法和模式识别方法,给出基于LMDP的发动机故障诊断流程。发动机故障诊断结果表明,LMDP可实现发动机不同故障类型的有效区分,显著提升后续的诊断精度,具有一定的优势。

关键词：故障诊断线性判别分析局部边缘判别投影散布矩阵发动机

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基于两空间核鉴别分析的人脸识别

激光杂志 2011年第1期32卷 24-26页

作者：赵明华石争浩李鹏房蓓西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

指出了几种线性鉴别分析方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足，结合核方法的思想，提出了一种基于两空间核鉴别分析的人脸识别方法。首先使用KPCA方法在核变换后的特征空间中对样本进行处理；进而将变换后的类内散布矩阵分成非零... 详细信息

指出了几种线性鉴别分析方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足，结合核方法的思想，提出了一种基于两空间核鉴别分析的人脸识别方法。首先使用KPCA方法在核变换后的特征空间中对样本进行处理；进而将变换后的类内散布矩阵分成非零空间和零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取，最后将得到的两种鉴别特征融合，从而使用最近邻法进行分类。该方法能够处理小样本的人脸识别问题，还能有效提取光照等复杂变化下的人脸特征。实验结果表明，与其他方法相比，该方法能够更有效的简化人脸模式的复杂分布，获得了更好的识别结果。

关键词：图像处理小样本人脸识别两空间核鉴别分析特征提取散布矩阵

维普期刊数据库评论

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维普期刊数据库

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一种广义的主成分分析特征提取方法

计算机工程与应用 2008年第26期44卷 38-40,44页

作者：朱明旱罗大庸易励群中南大学信息科学与工程学院湖南文理学院计算机基础教学部湖南常德415000

提出了一种广义的PCA特征提取方法。该方法先将图像矩阵进行重组,根据重组的图像矩阵构造出总体散布矩阵,然后求出最佳投影向量进行特征提取。它是2DPCA和模块2DPCA的进一步推广,可以建立任意维数的散布矩阵,得到任意维数的投影向量。... 详细信息

提出了一种广义的PCA特征提取方法。该方法先将图像矩阵进行重组,根据重组的图像矩阵构造出总体散布矩阵,然后求出最佳投影向量进行特征提取。它是2DPCA和模块2DPCA的进一步推广,可以建立任意维数的散布矩阵,得到任意维数的投影向量。实验表明,随着总体散布矩阵维数的减小,广义PCA的特征提取能力更强,特征提取的速度也更快。

关键词：散布矩阵主成分分析本征向量特征提取

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最大边际近邻线性判别分析

小型微型计算机系统 2011年第12期32卷 2466-2470页

作者：郭丹闫德勤郑宏亮辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

线性判别分析是特征提取的重要方法之一,但是定义散布矩阵时,容易产生误差导致数据分类不明确.提出一种新的子空间学习方法,最大边际近邻元判别分析方法,依据近邻元准则将数据样本投影到该子空间内并重新定义散布矩阵,从而构造新的目标... 详细信息

线性判别分析是特征提取的重要方法之一,但是定义散布矩阵时,容易产生误差导致数据分类不明确.提出一种新的子空间学习方法,最大边际近邻元判别分析方法,依据近邻元准则将数据样本投影到该子空间内并重新定义散布矩阵,从而构造新的目标函数.克服了传统的定义形式对于两类或多类的类别均值之间距离值相近时难以区分导致数据样本之间重叠或部分交叉的缺点,并解决了其本身具有的小样本问题.在标准的人脸数据库上进行试验,证明了所提方法的有效性.

关键词：线性判别分析散布矩阵最大边际近邻元分析人脸识别

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一种新的子空间模式识别方法

电子科技大学学报 2004年第1期33卷 5-8页

作者：王洪吕幼新向敬成电子科技大学电子工程学院成都610054

提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法,将LSM的旋转策略引入ALSM,使子空间之间互不关联的情况得到改善,提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数,实现了识别率、误识率与拒识率之间... 详细信息

提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法,将LSM的旋转策略引入ALSM,使子空间之间互不关联的情况得到改善,提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数,实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡;通过对有限字符集的实验结果表明,LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。

关键词：学习子空间性能函数散布矩阵最小描述长度