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针对人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题，引入了离散余弦变换（DCT）和K—L变换来减小不同姿态所造成的影响，考虑到K—L变换可以对图象进行压缩，用K—L变换来降低图象数据的维数，并利用主成分分析的思想，只取一部分特征向量来表示数据。通过径向基（RBF）函数神经网络来达到识别不同人脸的目的。RBF网络的训练采用粒子群算法（PSO）。经实验证明，此方法可以达到较高的识别精度。 相似文献
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在图象变换编码领域，Ｋ—Ｌ变换是最小均方误差意义上的最佳变换，但是变换矩阵随图象内容而不同，且计算复杂，速度慢。本文选择了合理的计算自协方差矩阵的特征矢量的方法，以削减计算时间。同时提出将模式识别引入Ｋ—Ｌ变换的一种新的图象压缩的方法，用精选的模式集训练ＢＰ神经网络，使之在计算中将各个子图象正确归类，以选择合适的变换矩阵。这一方法成功地降低了计算复杂性，并且回避了病态矩阵问题。它具有高压缩比和低复杂性的特点。 相似文献
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在众多的去噪处理方法中，Ｋ－Ｌ变换是去除随机噪声的有效方法．Ｋ－Ｌ变换是利用地震剖面各道在空间方向的相关性来取信号的共同特征，以实现去除剖面中的随机噪声．传统的Ｋ－Ｌ变换是通过矩阵的Ｈｏｕｓｈｏｌｄ变换实现的．其运算量及空间占用量比较大．笔者用一种Ｈｏｐ－ｆｉｅｌｄ网实现对地震剖面进行Ｋ－Ｌ变换的去噪处理，并且给出了该网络的详尽描述及稳定性证明．由于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网能实时进行处理，固而具有实时性．模拟实验的结果表明，这种方法对消除地震剖面的随机噪声是一种行之有效的方法． 相似文献
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Karhunen-Loeve变换及其几种计算方法 总被引：1，自引：0，他引：1
王筑娟 《上海应用技术学院学报：自然科学版》2004,4(2):117-121
对于K-L变换所涉及的协方差矩阵的特征值和特征向量的计算，给出特征多项式的降价法和镜像阵法，使K-L变换在实现上有更多的选择。此外，在矩阵的降维上给出一点说明。 相似文献
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构造物流运行指数, 以便表征物流运行特征. 应用时差相关分析、K-L信息量分析等方法分析流运行相关表征指标, 从中获取4个物流运行表征指标. 提出基于表征指标的物流运行合成指数和物流运行主成分指数的构造方法. 计算中国物流运行指数并作比较分析, 结果表明物流运行主成分指数能够较好表征物流运行特征. 相似文献
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在人脸特征提取与选择方法的研究中,提出了以Zl-Zr法为基础,通过对特征分量判据J的计算,不断通过交替增加或剔除特征来得到优化解。同时,为了解决该方法存在的特征分量相关度和计算复杂度的问题,使用K-L变换法对n维原始特征组成的向量进行线性正交变换,以使特征在一个新的空间内不再相关。进而,再通过调整参数使得在进行特征选择时的计算复杂度大幅降低,使该方法的实用性提高。 相似文献
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介绍了一种可用迭代方法实现Ｋ－Ｌ变换的神经网络及相应的算法（ＧＨＡ），采用该算法对网络的权作修正，可使网络唯一的收敛到一个稳定点，其ｍ个输出神经元对应的权依次为最大ｍ个特征值所对应的单位特征矢量．文章给出了网络实现中的改进结构，并把该网络用于图象压缩．结果表明它具有比ＤＣＴ变换更理想的压缩效果，而比常规Ｋ－Ｌ变换方法实现起来更容易、更快，特别是它便于计算多幅图象的公共变换基，因此具有较大的现实意义． 相似文献
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变异特征加权的异常语音说话人识别算法 总被引：1，自引：1，他引：0
常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%. 相似文献
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为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,引入概率回退的方法对机器人的初始状态进行估计,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小,得到一种改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。仿真结果表明:该算法充分利用了对机器人位置估计的有效信息,在显著提高算法稳健性的同时,降低了运算复杂度,较好地解决了机器人定位这一非线性非Gauss状态在线估计问题。 相似文献