主分量分析在数字图像压缩中的应用

人工神经网络是一种旨在模拟人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统,是对人脑的抽象、简化和模拟,反映人脑的基本特性。主分量分析是在数据空间中找到一组向量尽可能解释数据的方差,通过一个特殊的矩阵将原有的高位数据投影为较低维的数据空间,并且保数据主要信息。运用C＋＋程序,通过主分量分析的算法,进行图像降维处理,实现数字图像压缩。     

基于瑞利差分的颜色空间突变信息内容感知方法

颜色空间内的突变信息感知是实现深度背景下的隐藏目标识别的重要技术。传统方法采用差分进化局部对比方法进行突变信息感知,当图像分块信息不均匀时,信息提取不全。提出一种基于瑞利差分的颜色空间突变信息内容感知方法,进行颜色空间背景全局性信息建模,计算非显著性突变信息。基于瑞利分布的非均匀稀有度特性,得到背景颜色空间和突变信息目标区域分离结果和差异性特征,实现突变信息内容感知。实验结果表明,算法能能使突变信息在深度颜色空间背景下突出显示,较好地检测出图像的显著性特征。在非显著性微小目标探测领域应用前景较好。     

基于SVM的人脸识别系统的研究

该文使用PCA来提取人脸的特征,克服了K-L算法计算量大,计算耗时长的缺点。实验表明该算法减少了特征提取时间。然后运用SVM来进行人脸识别。将两类分类问题的识别策略应用到多类分类问题,以ORL人脸库做的实验中得到了很好的识别效果     

一种稳健的基于主颜色的多目标跟踪算法

多目标跟踪是视频监控等领域的一项关键技术,该文提出一种基于主颜色的多目标跟踪算法,在算法中使用主颜色描述感兴趣目标,在卡尔曼滤波器预测的基础上利用基于主颜色的mean shift算法对各目标进行跟踪,接着利用目标跟踪位置与前景blob之间的关联矩阵来推理多目标跟踪问题中的各种情况,根据不同的情况对目标的位置、大小以及颜色信息做相应的更新。对大量图像序列的测试结果表明,该算法能够较好地处理遮挡,具有稳健的跟踪效果。     

基于独立分量分析与小波神经网络的时间序列预测

对时间序列的预测是一项重要的数据挖掘技术。本文将独立分量分析方法和小波神经网络相结合,建立一种ICA—WNN预测模型,并应用于风力发电功率时间序列预测。仿真结果表明所建模型具有较好的泛化性能,得到了较高的预测精度。     

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索方法

由于单一特征不足以准确地描述图像的特征,文章提出了一种新的彩色图像检索方法,该方法在对图像进行分块的基础上,分别计算图像R、G、B三通道的均值和方差,获取了图像的颜色统计特征;然后通过小波包变换提取纹理特征。在进行图像间的相似性测量时,为了结合不同的特征进行全局的相似性检索,还采用Guassian模型对不同特征间的距离进行了归一化处理。仿真结果表明,提出的方法具有良好的检索效果。     

一种改进的基于遗传算法的人脸识别方法

针对常见的基于PCA的人脸识别方法在识别过程中所遇到的计算量大、分类特征不佳等问题,提出了基于遗传算法的PCA+2DPCA的人脸识别方法,并通过实验,利用ORL人脸数据库验证了该方法的可行性。     

决策树主分量特征优化跟踪及暂态性异常提取

为有效定位识别和提取网络流量序列的暂态性异常特征,针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于小波分解的二叉分类回归决策树主分量特征优化跟踪特征提取算法。利用训练集建立决策树模型,采用二叉分类回归决策树模型进行主分量特征优化跟踪建模,利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。仿真实验表明,改进算法的抗干扰能力和分辨率提高显著,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。     

基于RGB-H-CbCr新颜色空间的肤色检测算法研究

针对以往肤色检查算法很少考虑亮度,仅靠色度信息检测肤色,忽略了由于不同人种和亮度差异而导致的肤色像素在颜色空间上的分布不同,本文提出了一种基于RGB-H-CbCr新颜色空间的肤色检测算法。该算法综合了肤色像素在RGB、YCbCr和HSV三种颜色空间上的分布特征,构建出RGB-H-CbCr新颜色空间肤色模型,来辨别肤色和非肤色点。文中利用Matlab分别对不同人种的肤色图像进行实验仿真,实验结果表明该方法能有效检测人体肤色,能有效提高肤色检测的正检率。     

基于小波变换和稀疏表示的人脸识别方法研究

在传统的基于小波变换的人脸识别方法的基础上,加入稀疏表示的方法对人脸识别进行研究,进一步提高人脸识别率。小波变换把人脸图像分解为一幅低频人脸图像和三幅高频人脸图像,低频人脸图像代表人脸图像的全局(整体)信息,高频人脸图像代表人脸图像的纹理和边缘等细节信息。低频人脸图像在人脸识别中起到关键性作用,用正交投影的方法对低频人脸图进行识别得到的低频人脸图像分类隶属度。高频人脸图像在人脸识别中同样存在不可忽略的作用,用基于领域能量的方法把三幅高频人脸图像融合为一幅高频融合人脸图像,然后用稀疏表示的方法对融合图像进行识别得到高频人脸图像分类隶属度。最后把高、低频分类隶属度融合确定人脸图像所属类别,与传统人脸识别方法相比,进一步提高了人脸识别率。     

基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法

为了有效的抑制多址干扰,本文提出了一种基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法.该方法是将子空间方法与次分量分析恒模算法相结合,有效的消除来自噪声子空间分量的影响.仿真结果表明,在相同的多址干扰情况下,本文建议方法的输出信干噪比比次分量分析恒模算法提高了11dB,比线性约束最小二乘恒模算法提高了17 dB;在不同的多...     

重点学科本科生与其他学院学生的阅读需求的主分量比较分析

为了用阅读需求预测订购资金分配,本文提出了大学生阅读需求的主分量提取及分析方法。以上海电机学院为例,比较了重点学科所在学院学生与其他学院学生的阅读需求的主成分特点与差异。借助与重点学科主分量合集的借阅数据的相关分析结果建立了以阅读需求预测订阅资金分配的模型。     

天然次生林多维空间格局的数量排序

本文通过对豫西和豫南天然次生的大量群落样地调查，以主分量分析（PCA)与回归分析（RA)相结合，定量地揭示了河南天然次生林群落的组成和分布在多维生态空间上梯度变化的宏观格局，建立了包括27个乔木建群种和6个主要环境因子在内的主分量模型和回归模型，为河南林业生产、林4天然次生林、数量排序、     

基于混合仿真平台的空调系统PCA故障检测方法研究及改进

为了实现建筑节能和保证空调系统正常运行,当前的建筑空调控制系统已逐渐融入了各种故障检测策略。与此同时,研究人员也提出了越来越多的空调系统故障检测策略,这些故障检测策略的验证,多通过纯仿真平台进行,但是由于纯仿真平台与实际空调系统的差距,经纯仿真平台验证的故障检测策略在实际应用时,会面临着效率下降的问题。因此,本文提出了利用混合仿真平台来对故障检测策略进行验证。以空调系统PCA故障检测方法为例,通过对比实验发现,纯仿真平台和混合仿真平台验证结果的确有较大差别。在此基础上,利用小波变换对PCA故障检测方法做出改进,实验结果表明,基于小波PCA的故障检测方法,能够提高故障检测效果,具有更好的实用性。     

基于CMY颜色空间的单色染料织物染色配色规律研究

为了克服传统织物染色配色方式的缺点,可借助计算机配色技术实现织物的染色配色工作.本文主要分析织物颜色的CMY值与单色染料浓度之间的数据关系,研究中色系和深色系染料单色配色时的规律,为使用计算机配色技术进行织物的单色染料配色提供新的算法.     

一种智能的人脸识别方法

本论文提出了一种最小类距离分类器和独立分量分析（ICA）相结合的人脸识别方法。在ORL人脸图像库中进行实验表明,此方法明显提高了人脸的识别率。     

一种智能的人脸识别方法

本论文提出了一种最小类距离分类器和独立分量分析（ICA）相结合的人脸识别方法。在ORL人脸图像库中进行实验表明,此方法明显提高了人脸的识别率。     

基于二维主成分分析方法的人脸识别

由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题.主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一.使用二维主成分分析方法(2D PCA)实现了人脸识别,传统的主成分分析方法(PCA)把图像矩阵转换成列向量进行处理,从而丢失了一部分特征信息,并且使协方差矩阵的维数很高、计算量很大;2D PCA直接在图像矩阵上进行处理,充分利用了样本类别的差异,大大减少了计算量.在ORL人脸库上利用2D PCA方法进行实验,实验结果表明2D PCA优于PCA.     

基于主成分分析的国家助学金综合评定方法

介绍了主成分分析法的基本思想、基本原理以及计算步骤;运用主成分分析法建立了全定量化的国家助学金综合评定方法。从定量的角度应用SPSS软件对数据进行多元统计分析,然后进行综合排序,并对排序结果进行分析和评价,数据结果显示该方法具有一定的合理性。     

一种融合小波分解和滤波的KPCA人脸识别方法

相关研究指出,人脸图像具有低频稳定性和模式非线性的特点.小波分解和平滑滤波能够削弱人脸图像的高频成分而保留其低频成分,核主成分分析(KPCA)能够提取人脸图像的非线性特征,鉴于此本文提出了一种结合小波分解、平滑滤波和核主成分分析的人脸识别方法.最后在ORL人脸库上进行的大量实验,结果表明,该方法简单易行,比传统的核主成分分析方法的识别率更高,且运算时间增加不多.