检索结果-南通市图书馆

基于fisher字典学习的运动想象脑电分类算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

微处理机 2015年第4期36卷 53-56页

作者：胥立波蒋爱民刘小峰王勇河海大学物联网工程学院常州213022

目前,在以运动想象为基础的脑机接口研究中,共空域模式(Common Spatial Pattern,CSP)算法是脑电信号特征提取的主流算法,而如何利用CSP特征进行有效的分类则是该领域的研究热点之一。近年来,基于稀疏表示的分类方法(Sparse Representati... 详细信息

目前,在以运动想象为基础的脑机接口研究中,共空域模式(Common Spatial Pattern,CSP)算法是脑电信号特征提取的主流算法,而如何利用CSP特征进行有效的分类则是该领域的研究热点之一。近年来,基于稀疏表示的分类方法(Sparse Representation based Classification,SRC)备受国内外学者的高度关注,为此提出了一种基于fisher字典学习的脑电分类算法。该算法结合了稀疏重构误差和编码系数进行分类。实测数据的处理结果表明,与传统基于SRC的分类算法相比,所提出的算法能够取得更为精确的分类结果。

关键词：脑机接口共空域模式稀疏表示 fisher字典学习重构误差编码系数

基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子学报 2015年第3期43卷 523-528页

作者：詹曙王俊杨福猛方琪合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 三江学院电子信息工程学院江苏南京210012

为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大... 详细信息

为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大似然函数,最终识别问题转化为求解加权范数的优化逼近问题.本文算法首先提取图像的Gabor特征;然后对Gabor特征集进行字典学习,由于在学习过程中引入了fisher准则作为约束,学习得到具有类别标签的新字典;最后使用高斯混合稀疏表示识别方法进行分类识别.在3个公开数据库(人脸数据库AR库和FERET库以及USPS手写数字库)上的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.

关键词： Gabor特征稀疏表示 fisher字典学习最大似然估计

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国图象图形学报 2013年第2期18卷 189-194页

作者：胡正平徐波白洋燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法。考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabo... 详细信息

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法。考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类。基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性。

关键词：稀疏表示稀疏模式分类 Gabor特征 fisher字典学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非约束环境下的稀疏表示人脸识别算法研究

非约束环境下的稀疏表示人脸识别算法研究

作者：张铃华南京信息工程大学

学位级别：硕士

人脸识别具有广泛的应用价值与研究意义,是当今计算机视觉及生物识别领域的研究热点。本文研究非约束环境下的稀疏表示人脸识别算法,主要工作如下：(1)提出了基于HOG特征和多项式核函数的稀疏表示人脸识别算法。HOG特征对图像几何和光... 详细信息

人脸识别具有广泛的应用价值与研究意义,是当今计算机视觉及生物识别领域的研究热点。本文研究非约束环境下的稀疏表示人脸识别算法,主要工作如下：(1)提出了基于HOG特征和多项式核函数的稀疏表示人脸识别算法。HOG特征对图像几何和光学的形变能保持很好的不变性,当光照、表情变化时该特征具有很好的鲁棒性,但是所提取的HOG特征维数较高。而核方法提供了一种很好的解决途径,它利用特征映射将低维输入空间中的线性不可分数据映射到高维特征空间,使其在该空间中变得线性可分。在AR数据库上证明了该算法的有效性。(2)提出了统一化的LGBP特征及稀疏表示人脸识别算法。Gabor小波核函数不仅能够捕获图像中的不同的空间频率、位置和方向信息,而且能够提取出细微的变化,它的特性与人类大脑皮层简单细胞的2维反射区是相同的。同时,ULBP对图像局部纹理特征具有很强的描绘能力,对光照具有不敏感性。该算法首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类。(3)提出了判别式字典学习的稀疏表示人脸识别算法。将fisher判别准则应用于编码系数,使得稀疏编码系数的类内离散度尽可能小而内间离散度尽可能大,每类的特征差异变大,稀疏编码系数的判别性增强。该算法首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor幅值图像,其次提取其统一化的局部二进制直方图,然后利用fisher判别准则进行字典学习得到新的稀疏表示字典,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类。(4)研究了正则化的稀疏表示人脸识别算法,并提出改进的算法：字典重建的正则化稀疏表示人脸识别算法。该算法首先对测试人脸图像进行灰度阈值变换及平滑处理,其次将训练样本与灰度阈值变换处理后的测试样本图像进行融合,得到新的训练样本,最后用正则化的稀疏表示识别算法对测试样本进行分类识别。利用AR人脸数据库进行实验仿真,与正则化的稀疏表示算法相比,改进算法的识别率得到了较明显的提高。

关键词：稀疏表示 Gabor小波变换 fisher字典学习 HOG特征核方法特征融合正则化编码

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类

测绘工程 2018年第4期27卷 71-75,80页

作者：徐锐林娜吕道双重庆交通大学土木工程学院重庆400074

稀疏表示用于高光谱遥感影像分类多是基于像素层次来处理的。文中提出一种面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类方法。首先从高光谱影像中提取4个波段组成标准的多波段影像,进行面向对象的影像分割;然后计算各对象在各波段上的光谱均值... 详细信息

稀疏表示用于高光谱遥感影像分类多是基于像素层次来处理的。文中提出一种面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类方法。首先从高光谱影像中提取4个波段组成标准的多波段影像,进行面向对象的影像分割;然后计算各对象在各波段上的光谱均值,并选取少量样本进行训练;最后利用基于fisher字典学习的稀疏表示进行高光谱遥感影像的分类。实验结果表明,该方法可以利用较少的样本得到较好的分类效果,与基于像素层的稀疏分类相比较,分类精度与效率均有所提高,分类结果更接近真实地物,避免了零碎图斑。

关键词：高光谱遥感影像面向对象影像分割 fisher字典学习稀疏表示