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  1. 掌纹识别的一种新的特征提取方法

  2. 通过分析已有的掌纹识别方法和特征提取所面临的问题,提出了一种新的掌纹识别算法———直接监督 保局投影(DSLPP) 。该算法在传统的保局投影(LPP)算法中加入类别信息,同时对角化XLX T和XDX T ,可以直 接达到保局投影算法的最优准则,并且无须在原始高维数据(如原始图像)上先进行任何特征提取或降维处理。 在PolyU 掌纹库中进行实验,与Eigenpalm、Fisherpalm和LPP算法相比具有较高的识别速度和识别率;当掌纹库 中图像总数为600张,共100人,每人用5张掌纹图像作为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-14
    • 文件大小：201728
    • 提供者：Huangguifangdyx

  1. lpp保局投影算法程序

  2. LPP是局部保局投影方法，这里给出了matlab的源码-lpp code for face recognition

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-10-12
    • 文件大小：2048
    • 提供者：liwonaughty

  1. 论文研究-一种基于Fisher准则的有监督表情识别算法.pdf

  2. 在分析LPP算法存在的不足后，提出了一种新的基于Fisher准则的有监督保局投影表情识别算法，即FSLPP。该算法通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息，对表情图像序列提取其Gabor特征后采用FSLPP算法获取低维表情特征序列，并由SVM分类器估算识别率。在JAFFE人脸表情库对该算法进行了测试，结果表明，与FLD、LPP等方法相比，该方法具有较好的识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-22
    • 文件大小：339968
    • 提供者：weixin_39841856

  1. 论文研究-嵌入保局投影及在表情识别中的应用.pdf

  2. 提出了一种基于嵌入保局投影的人脸表情识别方法，称之为ELPP。通过降维处理，ELPP不仅保留邻空间的局部结构信息，通过样本化的图像嵌入处理，还保留了嵌入空间的数据信息，这样可从原始表情数据中提取更多更有效更具判决性的表情特征信息。基于JAFFE和CED-WYU两个表情数据库的识别结果表明，基于ELPP的特征提取方法能有效地改善识别效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-12
    • 文件大小：483328
    • 提供者：weixin_38744153

  1. 改进最小相关保局投影及人脸识别

  2. 改进最小相关保局投影及人脸识别，程文娟，龚劬，针对局部保持投影算法无监督且忽略样本邻域间局部信息，本文将无参数近邻图和加权大间距准则融入局部保持投影，提出改进最小相关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：477184
    • 提供者：weixin_38680506

  1. 适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法

  2. 在人脸识别中,具有正交性的特征提取算法是一类有效的特征提取算法,但受到小样本问题的制约.本文在正交判别保局投影的基础上,提出了一种适用于小样本问题的具有类内保持的正交特征提取算法.算法根据同类样本之间的空间结构信息,重新定义了类内散度矩阵与类间散度矩阵,进而给出了一个新的目标函数.然而新的目标函数对于人脸识别问题,同样存在着小样本问题.为此本文将原始数据空间降到一个低维的子空间,从而避免了总体散度矩阵奇异,并在理论上证明了在该子空间中求解判别矢量集,等价于在原空间中求解判别矢量集.人脸库上的实验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：394240
    • 提供者：weixin_38699352

  1. 局部保持对支持向量机

  2. 多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结构以及所蕴含的判别信息.因此将保局投影(locality preserving projections,LPP)的基本思想引入到MSSVM中,提出局部保持对支持向量机(locality preservin

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38586942

  1. 一种新的回归型约简多分辨率相关向量机

  2. 提出一种新的稀疏贝叶斯回归算法.基于相关向量机,首先通过尺度核和小波核构造完备基以提高预测精度;然后利用保局投影对输入矩阵的列进行主成分提取以减少训练时间,从而形成算法的初步模型.为进一步减小较大规模训练数据集的回归时间压力,算法对训练数据集的分层采样建立了初步模型,进而产生实际较小规模的训练数据集.实验结果表明,算法在预测精度和鲁棒性上优于传统支持向量机和相关向量机,且其训练时间较相关向量机少.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：308224
    • 提供者：weixin_38622125