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基于2dpca的红外显微图像分析

通信学报 2012年第9期33卷 147-151页

作者：杨秀坤钟明亮景晓军张洁哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

为了提高光谱分解效率,提出一种基于光谱方向的2dpca的光谱分解方法,该方法可以直接利用原始图像矩阵进行光谱分解。通过对兔子动脉和多层油漆中红外显微图像的分解实验,验证了2dpca光谱分解方法的可行性和有效性。实验表明,当光谱数大... 详细信息

为了提高光谱分解效率,提出一种基于光谱方向的2dpca的光谱分解方法,该方法可以直接利用原始图像矩阵进行光谱分解。通过对兔子动脉和多层油漆中红外显微图像的分解实验,验证了2dpca光谱分解方法的可行性和有效性。实验表明,当光谱数大于通道数时,采用2dpca的光谱分解效率高于PCA的光谱分解效率,并且随着光谱数与通道数比值的增大,2dpca的优势更明显。

关键词：红外显微图像 PCA 2dpca 光谱分解

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2dpca在遥感图像压缩中的应用

物探化探计算技术 2008年第4期30卷 340-344,266页

作者：吴学明杨武年李灿平成都理工大学国土资源信息技术与应用国土资源部重点实验室四川成都610059 成都理工大学信息工程学院四川成都610059

Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用。由于2dpca本身就具有数据压缩功能,在用于去除图像的空间相关性中,可实现对数据的压缩,尤其是对高光谱或多光谱遥感... 详细信息

Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用。由于2dpca本身就具有数据压缩功能,在用于去除图像的空间相关性中,可实现对数据的压缩,尤其是对高光谱或多光谱遥感图像的压缩。实验结果表明,这类方法不仅有效,而且压缩性能良好。

关键词：图像压缩高光谱 PCA 2dpca

2dpca在图像特征提取中优于PCA的判定条件

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工程数学学报 2009年第6期26卷 951-961页

作者：程正东章毓晋樊祥清华大学电子工程系北京100084 合肥电子工程学院合肥230037 中国科技大学六系合肥230027

主元分析(PCA)与二维主元分析(2dpca)是两种典型的图像特征提取方法,它们所提取的图像特征的优劣可由重建误差来衡量。通过对PCA和2dpca的重建误差分析发现,二者的重建误差在理论上相同,但在实际应用中取决于它们的样本协方差阵的估计... 详细信息

主元分析(PCA)与二维主元分析(2dpca)是两种典型的图像特征提取方法,它们所提取的图像特征的优劣可由重建误差来衡量。通过对PCA和2dpca的重建误差分析发现,二者的重建误差在理论上相同,但在实际应用中取决于它们的样本协方差阵的估计准确度。本文以均方误差为度量给出了PCA与2dpca样本协方差阵的估计准确度表达式,并由此得到2dpca图像特征优于PCA的判定条件是2dpca协方差阵的特征值平方和大于PCA。本文还指出行2dpca与列2dpca所提取的图像特征孰优孰劣也取决于它们各自协方差阵的特征值平方和的大小。在人脸图像库与人脸表情图像库上的实验验证了上述判定条件的正确性。

关键词： PCA 2dpca 图像特征协方差阵重建误差均方误差

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基于2dpca的眉毛识别方法研究

武汉大学学报（理学版） 2011年第6期57卷 517-522页

作者：李玉鑑谢欢曦周艺华北京工业大学计算机学院北京100022

分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2dpca的眉毛识别方法,比较了2dpca和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2dpca和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别... 详细信息

分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2dpca的眉毛识别方法,比较了2dpca和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2dpca和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别率与特征个数之间,识别率与图像尺寸之间的关系,以及它们对时间和空间的需求.实验结果表明,利用2dpca方法进行眉毛识别在训练时间和识别率上明显优于PCA方法,识别率最高可达97.62%.

关键词：生物特征识别眉毛识别 2dpca 特征提取

Research on Face Recognition Algorithm Based on Robust 2dpca

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Advances in Pure Mathematics 2021年第2期11卷 149-161页

作者： Haijun Kuang Wanzhou Ye Ze Zhu Department of Mathematics College of Science Shanghai University Shanghai China

As a new dimension reduction method, the two-dimensional principal component (2dpca) can be well applied in face recognition, but it is susceptible to outliers. Therefore, this paper proposes a new 2dpca algorithm based on angel-2dpca. To reduce the reconstruction error and maximize the variance simultaneously, we choose F norm as the measure and propose the Fp-2dpca algorithm. Considering that the image has two dimensions, we offer the Fp-2dpca algorithm based on bilateral. Experiments show that, compared with other algorithms, the Fp-2dpca algorithm has a better dimensionality reduction effect and better robustness to outliers.

关键词： 2dpca Face Recognition Dimension Reduction F Norm

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基于2dpca的遥感图像融合算法研究

地质科技情报 2008年第5期27卷 97-101页

作者：吴学明杨武年成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室

基于PCA的遥感图像融合算法思想简单,实现起来较容易,而且遥感图像融合的性能也较好。但这种方法也有一些缺点:①不能有效利用图像的结构信息;②光谱信息损失较多;③灵活性较差。针对这些问题,首次提出了一种基于2dpca的遥感图像融合算... 详细信息

基于PCA的遥感图像融合算法思想简单,实现起来较容易,而且遥感图像融合的性能也较好。但这种方法也有一些缺点:①不能有效利用图像的结构信息;②光谱信息损失较多;③灵活性较差。针对这些问题,首次提出了一种基于2dpca的遥感图像融合算法。与PCA融合算法相比,基于2dpca的融合算法的主要特点是:①直接对图像矩阵进行2dpca分析,因而可以有效利用图像的二维结构信息;②多光谱图像的特征矩阵主成分的替换个数可以是一个或多个,这样就可以调节光谱信息的保持程度和空间分辨率的改善程度,从而获得不同融合质量的图像,具有更好的灵活性;③融合后的图像不仅光谱信息得到了较好保持,空间分辨率获得了明显改善,而且图像色彩也得到了增强。

关键词：图像融合遥感 PCA 2dpca

Nonlocal Denosing Method for Natural Image via 2dpca and Direction Information

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Nonlocal Denosing Method for Natural Image via 2DPCA and Dir...

2012 IEEE 11th International Conference on Signal Processing(ICSP 2012)

作者： Yu Hui Zheng Yao Wang Jian Wei Zhang Shun Feng Wang Xun Jie Chen College of Computer & Software Nanjing University of Information Science & Technology College of Math & Statistics Nanjing University of Information Science & Technology

Recently, the Nonlocal means filter have has gained wide attention. Unfortunately, the computational complexity of this methods is quite a burden. Several Speedup methods have been suggested. In our former work[17], we propose a scheme to more efficiently preselect similar patches, based on the two-dimensional principal component analysis（2dpca）. Although the method can yield good results, the computational complexity remains high. Besides, both practice and theory proved that nonlocal mean filter is suitable for processing the texture image. For natural image, its performance still needs improvement. Hence we proposed improved Semi-nonlocal version of the 2dpca NL-mean filter, which directly employs features extracted by the 2dpca to compute the weights, meanwhile the direction information of image patch is also used to design the weights function. Experimental results show that our method can achieve better filtering results in a variety of images, such as weak gradient image, face image and texture image.

关键词： Nonlocal denosing 2dpca Noise estimation Structure tensor

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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两种基于2dpca图像融合算法的性能研究

测绘科学 2009年第3期34卷 127-129页

作者：吴学明杨武年成都理工大学国土资源信息技术与应用国土资源部重点实验室成都610059

基于2dpca的图像融合算法是一种新近提出的图像融合技术,它是通过图像矩阵右乘投影矩阵来实现2dpca分析的。因而,这种算法能够有效利用图像的二维结构信息,具有良好的性能,不仅能够提高融合图像的空间分辨率,而且使光谱信息得到较好保... 详细信息

基于2dpca的图像融合算法是一种新近提出的图像融合技术,它是通过图像矩阵右乘投影矩阵来实现2dpca分析的。因而,这种算法能够有效利用图像的二维结构信息,具有良好的性能,不仅能够提高融合图像的空间分辨率,而且使光谱信息得到较好保持。提出了一种通过图像矩阵左乘最优投影矩阵来实现2dpca分析的图像融合算法,即L2dpca图像融合算法,并将2dpca算法和L2dpca算法与经典的BROVEY、PCA和H IS三种图像融合算法进行了对比研究。结果表明:2dpca算法和L2dpca算法的性能明显优于这三种经典的算法。

关键词：图像融合遥感 2dpca L2dpca

基于Curvelet与2dpca的嵌入式人脸识别

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科技通报 2011年第5期27卷 750-753页

作者：邓方旗叶继华黄亮邓方红江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

针对小波变换在嵌入式人脸识别中的不足,提出了Curvelet(曲波)变换结合2dpca(二维主分量分析)的嵌入式人脸识别。采用Curvelet变换进行人脸图像特征的提取,经过比较,选取了Wrapping算法,然后利用2dpca进行降维,并结合最近邻算法进行人... 详细信息

针对小波变换在嵌入式人脸识别中的不足,提出了Curvelet(曲波)变换结合2dpca(二维主分量分析)的嵌入式人脸识别。采用Curvelet变换进行人脸图像特征的提取,经过比较,选取了Wrapping算法,然后利用2dpca进行降维,并结合最近邻算法进行人脸识别。实验结果表明该方法很好得解决了人脸特征维数过高、数据量过大的缺点,识别效果更好,适用于嵌入式系统。

关键词：生物识别 Curvelet 2dpca Wrapping算法