最大间距准则相关论文
人脸识别是人工智能与模式识别领域以及计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一。在计算机科学领域的许多科学家都希望机器能够具......
人脸识别技术在目前已经得到了较为广泛的应用,是机器学习、模式识别以及计算机视觉等领域中较为活跃的研究课题之一。虽然目前已......
风能的发展具有无穷的潜力,全球所拥有的可利用风能资源若用于发电相当于全球发电量的5倍。风力发电投资灵活、经济,风电场运行简......
人脸识别技术已经成为当今学者们研究的一项热门问题，它具有十分重要的理论意义与实践应用价值。近年来，伴随着互联网的迅速发展、通......
人脸识别是计算机模式识别领域非常重要的研究课题,特征提取是模式识别中最基本的问题之一。在人脸识别中,能否提取人脸图像有效的......
研究提出一种模糊双向最大间距准则(fuzzy bidirectional maximum margin criterion,FBMMC)特征提取方法,并将其用于人脸识别.在FB......
期刊
基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的......
由于人脸中最具有识别力特征的是人的额头、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵五个部分!基于此本人将人脸进行基于行分成三个小块与基于列分......
为了提高最大间距准则法表征人脸特征空间的能力,提出了一种融合最大间距准则和二进制粒子群优化算法的人脸识别方法。利用离散二......
局部保持鉴别分析在人脸识别研究中具有非常重要的地位。在此基础上提出的2DLPDA算法直接在二维空间进行运算,一定程度上提高了性......
用最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法进行特征提取时,提取的是全局的特征,对局部的特征不能有效地抽取。因此,对MMC......
在功耗旁路信号统计模型的基础上,提出了一种基于核最大间距准则的硬件木马检测方法及改进的检测方法.将原始功耗旁路信号映射到高......
最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本......
提出了一种结合最大间距准则(MMC)和差分向量的特征提取方法,将其应用在人脸识别中.首先对样本图像进行Gram-Schmidt正交变换得到......
针对最大间距准则方法在特征提取中没有考虑原始样本的分布而执行硬分类标准的问题,提出了一种基于分类概率保持的最大间距准则人......
由于主成分分析法和线性判别分析法等传统方法对单训练样本的识别能力弱,甚至直接失效。本文提出了二维小波变换与矩阵的最大间距......
针对人脸识别中不能同时利用标记样本和无标记样本的问题,提出了一种具有半监督学习的最大间距准则人脸特征提取方法.算法把无监督......
主要针对局部图嵌入(Locally Graph Embedding,LGE)算法在训练样本偏少时进行特征提取,会产生识别精度不高情况,通过引入多流形思......
为避免基于L1范数的鉴别局部保留投影(DLPP-L1)方法中图像数据向量化引起的矩阵计算的不稳定问题,提出了一种基于L1范数的二维鉴别......
研究提出一种模糊双向最大间距准则(fuzzy bidirectional maximum margin criterion,FBMMC)特征提取方法,并将其用于人脸识别。在F......
为了探索人脸识别中有效的特征提取方法,提出了一种基于特征层融合的算法。该方法融合了保局投影(LPP)和最大间距准则(MMC)两种方......
现有的最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)算法对噪声比较敏感,为了克服这一问题,本文提出了一种基于复数核的鲁棒最大间......
针对现有多变量时间序列分类算法存在的要求序列等长和忽视类别信息两个不足,提出基于奇异值分解(SVD)和判别局部保持投影的分类算......
人脸识别是当下热门的研究方向,研究者们对此提出许多相应的算法。其中,流形算法能够提取样本中的流形信息,自提出以来受到广泛关......
针对局部线性嵌入(LLE)算法和最大间距准则(MMC)算法在特征提取问题中存在不足,提出一种有效的数据降维和分类方法——基于最大间......
局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)算法对于分类的结果没有直接的关系。同时,该算法受不同表情、光照以及姿态等因素的......
针对Fisher准则遇到的高维小样本问题和最大间距准则遇到的"次优化问题",提出一种基于加权PCA(WPCA)和修正的最大间距准则(MMMC)的......
提出了一种二维局部保持鉴别分析(Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA)特征提取算法。该算法直......
近年来,随着计算机视觉领域的不断发展,行人再识别技术成为了一个在该领域中比较热门的研究方向。该项技术主要目的是辨别在不同摄......
利用最大间距准则(MMC)寻求一组最佳鉴别矢量,使投影变化后的特征空间的类间散度最大,类内散度最小,并克服小样本问题。与原MMC相......
针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融......
针对最大间距准则算法中训练样本类内平均值并不能对类内中心做精确估计的问题,提出一种基于中间值的最大间距准则特征提取方法.首......
针对传统PCA与LDA算法存在运算量大和小样本问题的缺点,本文提出一种基于2D-PCA与2D-MMC的人脸识别算法,该算法将二维思想引入其中......
提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和最大间距准则(MMC)鉴别分析的人脸识别方法。先对人脸图像进行离散余弦变换,选取变换矩阵左上......
针对边界Fisher分析(MFA)所面临的小样本问题,本文基于最大间距准则(MMC),提出了一种基于最大间距的边界Fisher分析(MMMFA)算法。......
将基于最大间距准则的人脸特征提取方法进行改进,以提高人脸识别率。通过在类间散度矩阵中增加距离调节函数,经选择得到最佳鉴别矢......
针对硬件木马检测问题,分析了功耗旁路信号的统计特性,建立了木马检测问题的物理模型.在此基础上,提出了一种基于功耗旁路信号的硬......
当前,人脸识别技术遇到的突出问题是光照、姿态、遮挡和表情等因素所引起的识别精度的下降,这些问题是人脸识别系统不完美的主要原......
针对判别嵌入式聚类算法对高维数据集聚类运行速度慢的问题,提出一种改进的判别嵌入式聚类算法。利用矩阵的QR分解对类间散度矩阵......
提出了一种融合奇异值分解（SVD）和最大间距准则鉴别分析（MMC）的人脸识别方法。对人脸图像进行奇异值分解，选取较大的一组奇异值构成特征......
