2DPcA相关论文
景象匹配辅助导航由于导航精度高、抗干扰能力强和保障难度小等特点而广泛应用于飞行器的自主导航。景象区域适配性分析是影响景象......
在多元统计过程控制（Multivariate Statistical Process Control,MSPC）的研究中,越来越多的学者开始关注到矩阵数据的研究。矩阵数据......
随着我国养猪业规模化程度不断提高,利用信息技术来提升猪的养殖效率和健康管理水平已成为养猪业发展的必然趋势。计算机视觉技术......
随着科技的不断进步,快捷安全的身份鉴别在人们的日常生活中越来越重要。人脸识别作为一种生物特征识别技术,因其采集图像方便、无......
随着人脸识别技术的不断发展,其应用潜力和商业价值不断受到社会的关注和认可。但是在实际应用场景中由于环境的多样性和复杂性,以......
二维主成分分析方法是直接利用二维图像来构建方差矩阵的。为了充分利用样本类别信息,文章以类间散布矩阵特征向量作为投影方向进......
目的为了解决单一2DPCA方法在人像识别中的局限性问题,提出一种在小波变换降维的基础上融合两种2DPCA的人像认证算法.方法采用2维......
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2......
提出一种基于小波变换与2DPCA(二维主元分析)的人脸特征提取方法。首先用不同滤波器对人脸图像进行小波变换,选取合适的小波基对训......
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术。当通过使用PCA变换获得的主成......
本文将2DPCA算法应用于人脸识别,在自制的少数民族人脸库上进行实验,与PCA人脸识别算法进行比较。实验表明2DPCA优于PCA。......
阐述了行为识别的基本过程。将前景序列进行归一化后,采用二维主成分分析方法(2DPCA)降维进行特征提取,利用连续隐马尔科夫模型(CH......
本文提出一种新的特征提取方法,人脸图像在2DPCA投影的基础上进行B2DLDA投影提取出人脸特征。这种方法克服了传统PCA和LDA方法的小......
提出了融合2DPCA和贝叶斯的人脸识别方法。首先用2DPCA方法进行识别,选择得分前10名的图像作为候选图像,然后对候选图像和测试图像......
提出了基于BP神经网络的2DPCA人脸识别算法。通过图像预处理改善图像质量,降低图像维数,然后用2DPCA进行特征提取,作为BP神经网络......
作为一种图像融合的重要技术,PCA已在遥感领域得到了较为广泛的应用。但这种方法也有缺点:首先,在对图像进行PCA分析时需将图像转......
提出了一种基于Fisher准则进行特征选择的二维主元分析表情识别方法．首先对训练样本做二维主元分析，然后再根据Fisher准则，按Fisher比......
人脸识别系统的人脸库的建立是一个十分麻烦的工作,需要耗费研究者大量的时间和精力。针对这个情况,提出了一种基于视频建立人脸库......
现在许多人脸识别算法都是在假定每个人提供了多幅训练样本的情况下展开的,对每人只有一幅训练图像的识别问题研究得很少,而实际中......
为研究非接触式采集模式下的在线掌纹识别技术,利用Matlab提供的图像采集工具箱及GUI功能设计并实现了一套非接触式在线掌纹识别模......
人脸识别已成为图像处理工程领域研究的一个热点,本文首先简述了基于模型匹配的人脸识别方法,该算法利用人的脸部特征规律建立一个......
手写字符由于书写风格和习惯的不同,造成字符模式的不稳定。针对这一问题,本文首先对字符图像进行图像预处理,统一字符笔画的粗细,......
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......
为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量......
提出了对PCA和2DPCA人脸识别方法进行先插值。该方法先对原始图像插值,降低图像的维数,再用PCA和2DPCA方法进行鉴别分析。在ORL人......
人脸姿态、表情、光照等变化是影响人脸识别的主要因素,如何减轻这些因素对识别率的影响是人脸识别的研究关键所在。R.G等人提出了......
通过对图像特征融合的一般规律的研究,提出了一种基于二维主成分分析(简称2DPCA)的图像特征融合算法。首先选取包括分形特征、多向......
对人脸图像进行离散小波变换来消除部分对识别无关的信息,以提高识别率并有效降低时间复杂度。同时为了抑制光照等外界条件的负面......
使用人脸类Haar特征进行人脸检测,采用2DPCA与Fisher结合的降维算法得到人脸特征子空间,将经过PC机得到的样本特征子空间文件通过......
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是模式识别技术中经典的特征提取和降维技术之一。在传统的PCA基础上,提出了二......
射频识别(RFID)技术与生物特征识别技术如今已经成为当代门禁技术的主流。提出了一种在门禁系统中利用RFID技术与人脸识别技术相结......
主成成份分析(PCA)方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。传统PCA方法用于人脸识别常常面临图像维数高,直接计算量的......
传统的2DPCA算法在识别的过程中需要计算出训练样本的平均值,在训练样本过多图像分辨率过高的情况下,无疑会使得计算时间过长,为了......
本文针对二维主成分分析算法(2DPCA)所需要的数据存储空间大以及计算量大的不足,提出了一种改进的基于2DPCA算法,并将该算法应用于......
阐述了基于主成分分析和二维主成分分析的颅骨识别方法,比较了两种特征提取算法,通过比较得出:二维主成分分析速度快,不需要经过一......
针对PCA在金属断口图像处理中容易引发的维数灾难问题,提出了一种基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究。在提出的方法中,2DPCA以......
视频人脸识别是当今生物识别领域的研究热点。介绍一种新的面向人脸识别的特征重建算法。该算法在开放性视频实时监控系统中,能够......
掌纹识别作为1种新兴的生物识别技术,因其识别区域大、易采集、精度高和可靠性高等优点得到了较快的发展。本文提出基于Gabor小波......
传统独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)用于人脸识别首先是将人脸图像矩阵转换成向量求白化矩阵,然后利用快速固定......
在单训练样本人脸识别问题中,每个人都只有一幅人脸样本图像,因为没有充分具有代表性数量的训练样本,一些常用方法识别率明显下降,......
对基于主元分析(PCA)、二维主元分析(2DPCA)和Fisher线性判别分析(FLDA)的人脸识别方法进行了比较研究.在分析了每一种方法的特点......
两个方向的费希尔主成分分析方法(2D)2FPCA结合了二维主成分分析方法(2DPCA)和二维费希尔线性方法(2DFLD)的特点,很好地解决2DPCA......
基于Fisher线性鉴别分析法(FLD)和二维主成分分析法(2DPCA)的基本原理和特点,利用融合算法提出一种基于两种算法相融合的人脸识别......
用2DPCA方法对分块差图像进行特征提取,以进一步提高人脸识别的效果.首先利用2DPCA算法对原始样本进行重构,建立差图像样本空间,以......
特征提取部分是要从人脸图像中提取可以区分不同类别人脸的特征信息(有效识别信息)。将图像预处理、二维PCA特征提取和神经网络分......
人脸识别是一种精度高、稳定性好、易操作、结果直观、性价比高的生物识别技术,其成功识别的关键在于识别算法。针对基于统计特征......
针对传统PCA和LDA方法计算量大、识别效果不理想的缺点,提出基于2DPCA和LDA的人脸表情识别新方法.首先,提取表情图像的Gabor特征;......
视频字幕验证是字幕检测中的重要环节,其目的在于提高检测准确率。当前的验证方法多是依据经验规则。这些方法在图像背景复杂、图......
提出了一种改进的基于二维局部保留投影的人脸识别方法.首先使用2DPCA进行降维处理,最大限度保留显著的二维信息,在降维后的特征空......
