WKICA算法在多光谱遥感特征提取中的应用研究

多光谱遥感图像具有高度冗余、非线性化的特点。对其进行有效的特征提取是完成精确目标分类的前提。基于核方法强大的非线性映射能力,提出一种小波核独立成分分析WKICA算法。WKICA算法结合小波核函数近似正交,能够对复杂非线性信号进行逐步逼近的优势,有效提高了核独立成分分析KICA算法的求解精度。将其应用在多光谱遥感图像特征提取中,并对预处理条件下的图像采用不同的监督分类方法进行分类实验。实验结果表明,在WKICA算法预处理条件下,能够更有效的滤除图像噪声,相比较传统的特征提取算法,能够获取更加精确的图像分类效果。     

基于独立成分分析的人脸图像特征提取与识别

特征提取是人脸识别的关键环节之一。文章首先简述了独立成分分析（ Independent Component Analysis,ICA）的基本模型和原理,介绍了快速独立成分分析FastICA方法特征提取的一般过程。然后给出了FastICA算法中分离矩阵的并行计算算法。最后,利用ORL人脸图像数据库在Matlab环境下进行了仿真实验。实验结果表明,FastICA方法是一种有效的特征提取方法,并讨论了影响分类识别的几个因素。     

高光谱图像的特征提取与特征选择研究

特征提取和特征选择是模式识别的关键问题之一,它影响到分类器的设计及其性能.高光谱图像数据是超高维多特征数据集,如何实现高维特征空间的特征压缩和特征提取是一个重要课题.基于高光谱图像谱图合一、数据维度高的数据结构特点,该文从光谱和图像两个层面分别综述了主成分分析、最小噪声分离、独立成分分析等光谱特征提取方法以及基于颜色、纹理、形状等图像特征提取方法.还详细介绍了核主成分分析和投影寻踪方法这两种高光谱特征提取新方法,并给出了以上方法的应用实例.特征提取和特征选择的研究将为后续的高光谱图像分类奠定良好的基础.     

KICA与Relief算法相结合的人脸识别研究

为使提取到的独立成分有利于人脸的分类识别，在用核独立成分分析（KICA）进行特征提取后，选用改进后的k最近邻的Relief方法进行特征选择。改进后的Relief算法可以减少噪声污染，并能处理小样本问题，使选择后的人脸特征较好地用于分类。通过在 AR人脸库上的实验，并与类内类间距离的特征选择方法进行比较，证明了该方法的有效性。     

Gabor滤波和蚁群优化BP神经网络的人脸识别

研究了使用Gabor滤波和PCA主成分分析法来实现人脸特征提取并使用蚁群优化BP神经网络进行人脸识别的方法.首先,使用Gabor滤波器对预处理后的图像生成不同尺度和方向下的特征向量,然后使用PCA主成分分析法对特征向量进行压缩,为了提高BP神经网络对表情的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的各参数,最后使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别.仿真实验表明文中的方法能有效地实现对人脸表情进行分类,且较其他方法具有更高的识别率.     

一种适于虹膜识别的特征提取算法

为克服现有基于线性变换特征提取方法中基向量非动态和参数需指定的缺陷,分析了虹膜的几何特征和识别原理,提出用独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）方法进行虹膜特征提取,最大限度地去了除虹膜特征空间的冗余,克服了传统线性变换特征基向量非动态的缺陷;用BP（Back Propagation）神经网络进行虹膜分类,实现特征的降维和有效表示,并在自主研制的JLU-IRIS虹膜图像库中进行小样本空间实验。结果通过三种不同的识别率100%,96.5%和92.5%,表明了该算法的正确性和有效性。     

基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法

提出一种基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法.首先将人耳从侧面人脸中提取出来,然后采用主成分分析方法对人耳图像进行特征提取,最后采用球结构支持向量及对人耳图像进行训练和识别.与传统的多分类方法相比,该分类方法识别性能更高,这为非打扰式生物特征识别提供了一条有效途径.     

基于支持向量机的肌电信号小波特征分类解码

采用小波变换进行肌电信号预处理与多尺度分解,并采用小波系数最大值与平均能量值作为肌电信号特征,采用支持向量机进行特征分类识别的运动解码,并用此方法进行了腕部动作识别的实验.与时域特征、频域特征、AR参数特征提取方法以及神经网络识分类别方法进行对比,结果表明:基于支持向量机的小波特征提取方法可以较好地区分不同腕部动作,具有最高的分类精度,极大改善前臂假肢的操纵性能.     

ICA特征提取技术在背景噪声建模与分析中的应用

应用infomax学习规则对船舶辐射噪声信号进行独立成分分析(ICA)特征提取,并证明了ICA变换能增强信号的非高斯性.在此基础上,根据稀疏编码的特性,利用阈值化的方法将船舶辐射噪声信号有效去噪.通过对含有海洋环境噪声的船舶辐射噪声信号的去噪实验,证明了本方法的有效性,并且去噪结果明显优于传统的几种去噪方法.     

稀疏纹理分类的研究

文章研究了视点和光照条件均未知的纹理图像分类,在滤波器输出的联合概率分布基础上,运用贝叶斯分类器和改进分类器进行分类,讨论了纹理的特征提取和用于纹理分类的方法.实验证明,本文算法可以较准确地进行纹理特征提取和分类,使得纹理分类工作变得有较强的实用性.