基于核主成分分析的图像去噪

本文简介了核主成分分析的原理及利用核主成分分析的图像去噪问题。通过使用核函数，在特征空间中对噪声图像使用主成分分析进行降噪处理，基于MDS的思想，使用核方法计算出在特征空间中降噪后的图像与其邻域点之间的内积约束关系，通过核函数重构出在原空间中降噪图像与其邻域点的内积约束关系，基于此内积约束关系在原空间中重构出降噪图像，从而达到通过核主成分分析对图像降噪的目的。对比原有的MDS方法，本文的算法更稳定，对图像的噪声部分有更好的去除效果。     

基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

基于模糊点数据的核主成分分析

在核主成分分析中,给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的核主成分分析.数值模拟表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响.同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

一种基于核主成分分析的人脸识别方法

针对主成分分析（PCA）算法中存在不能提取非线性特征的问题,提出了利用KPCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法。基于ORL数据库的相关实验表明,这样的系统能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

基于核主元分析和局部保持投影的手背静脉识别

为了保持手背静脉空间的局部结构,运用局部保持投影(LPP)方法进行手背静脉识别.但是对于小样本图像识别,LPP中的特征方程矩阵通常存在奇异性.为了解决这个问题,提出首先利用核主元分析(KPCA)降低手背静脉空间的维数,再对低维图像应用LPP提取局部特征.对已有手背静脉图像库进行测试,实验结果表明,与传统的PCA和PCA+LPP相比,该方法大大提高了系统的识别率,而且特征提取时间为2.6 s,满足实时系统的要求.     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜识别方法,利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,采用竞争学习机制进行识别。实验结果证明采用该方法的虹膜识别系统识别率高、环境适应性强、运行时间短,在虹膜识别中具有良好的应用价值。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

阐述虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势,虹膜识别在场所或资源的安全控制等方面具有重要的应用价值.提出一种新的虹膜识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,通过竞争学习寻找其中最优的KPCA特征,形成虹膜编码,最后通过计算编码之间的方差倒数加权欧氏距离对虹膜进行识别.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,对环境的适应性强,可用于实际的身份鉴别系统.     

基于核主成分分析的教练评价模型

美国大学生体育联盟中有许多知名教练,选取恰当的标准去全面的评价一个教练是很重要的。文章基于主成分分析法和核主成分分析法建立了一个可以评价多种因素的教练评分方式,利用该评分方式能够对教练评价得出更精确的结论。     

基于核主成分分析的大学生综合素质测评

运用核主成分分析建立大学生综合素质测评模型,并与主成分分析的结果进行了比较。最后对大学生综合素质给出一个客观综合的评价。     

基于核主成分分析的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于核主成分分析(Kernel-Principal Components Analysis,K-PCA)的三维模型分类算法。该算法首先选择形状直径函数(Shape Diameter Function,SDF)作为特征描述符来提取三维模型的特征向量;然后使用核函数将原始特征向量映射到高维空间中并在该空间上进行PCA得到新的特征向量;最后使用KNN算法并计算未知模型与已知类别的k个模型之间的l2范数以实现模型的分类,确定未知模型的类别。实验结果表明,该算法能够很好的识别三维模型的几何特征,能准确的区分不同类别的三维模型,具有较高的分类准确率。     

基于改进核主元分析的故障检测

针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.     

基于核函数主元分析的SVM建模方法及应用

为有效克服线性建模方法在非线性建模方面的不足,将核函数思想引入到主元分析方法(PCA)中,有效提取实验数据中的非线性特征信息,并将其作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立工业过程软测量模型。该方法应用于丙烯腈聚合过程中转化率的预报,结果表明:该方法的预测精度优于PCA-SVM方法和KPCA-NN方法。     

基于核函数主元分析的软测量建模方法及应用

提出了基于核函数主元分析(PCA)方法提取变量的特征信息以有效处理非线性数据，并在此基础上进行软测量建模的方法。利用该方法建立了工业萘初馏塔酚油含萘量软测量模型，工业应用结果表明了该方法的有效性和优越性。     

基于核函数PCA的非线性过程实时监控方法

为了克服基于主元分析的过程监控方法非线性处理能力弱的缺点和降低基于非线性主元分析的过程监控方法的计算复杂度,提出了将核函数PCA监控方法用于复杂工业过程实时监控系统的开发研究,并讨论了核函数参数选择对系统性能的影响。核函数PCA能有效地提取过程变量的非线性关系,而且计算复杂度低,便于在线实施。仿真结果表明该方法是一种有前途的复杂过程非线性实时监控技术。     

基于图像矩阵的核主分量分析技术

作为一种新的特征抽取算法,核主分量分析(KPCA)已经广泛应用于人脸等图像识别任务中.但是该方法的时间复杂度依赖于训练样本的数目N,当N很大时,算法所耗费的时间是相当可观的.本文提出了基于图像矩阵的核主分量分析技术(I-KPCA),解决了上述核方法普遍存在的问题.在CENPARM I数据库上的实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于测地线距离的核主元分析在齿轮泵故障识别中应用

针对传统的高斯径向基核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映非线性振动数据样本点与点之间位置关系的问题,提出了改进的核主元分析方法.在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立基于样本类内散度和类间距的评价函数,运用遗传算法优化测地线距离中邻近点参数k以及高斯径向基核函数中参数σ.对采集的齿轮泵不同状态的振动数据进行经验模态分解,从分解的各阶本征模态分量和残余分量中提取10个无量纲参数构成原始特征参数集;运用优化后的核函数对原始特征参数集进行核主元分析.实验结果表明,改进的核主元分析方法取得了较好的识别效果.     

基于三元泛函主成分分析和聚类分析的MRI图像分类研究

一元泛函主成分分析(FPCA)已经在fMRI上成功进行了应用,但是目前很少有研究运用多元FPCA对MRI进行探索.本研究将一元FPCA推广到三元并应用于MRI的图像特征提取,并对提取的特征进行了后续研究,提出了一整套MRI病理及正常图像的分析方法.该方法的主要流程是先对MRI图像进行预处理(图像配准和图像分割),得到脑脊液图像,然后运用三元FPCA对脑脊液进行特征提取,再对提取的特征进行选择,随后利用k-means聚类算法对特征进行聚类,来判断图像所属的类别(正常或异常),从而达到颅脑MRI图像病变筛查的目的.将该方法应用于颅脑MRI快速自旋回波T2加权像中,结果发现,相比于传统PCA,三元FPCA展现出更好的特征提取能力,可以有效提高图像分类的准确率.