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1.
通常主成分分析(PCA)只能保持数据的全局结构,邻域保持嵌入(NPE)算法只能保持邻域样本间的相似性,忽略了其差异性。针对上述问题,提出了一种融合全局与局部多样性的特征提取算法,并将其应用于人脸表情识别中。该算法利用PCA算法保持全局结构,并通过流形学习思想定义局部差异离散度和局部相似离散度,结合最大局部散度差准则,有效刻画出局部流形结构的多样性;将全局特征和局部多样性特征相结合,提取出低维流形特征用于表情分类。在JAFFE和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验表明,该算法与PCA、局部保持投影(LPP)、NPE等算法相比,不仅有效地提高了识别率,而且在取得最高识别率时所需维数最低,证明了此算法在识别效果方面的优越性。 相似文献
2.
针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。 相似文献
3.
4.
电晕放电产生的紫外线可作为检测信号用于电晕放电识别。紫外成像仪成本昂贵,目前在输配电设备带电巡检中运用较多,但无法运用于实时在线监测,从而无法及时发现安全隐患。为此提出了一种基于紫外传感器的电晕放电监测方法,通过设计光学透镜以聚集紫外线信号从而抑制外界干扰,研究了传感器运行电压、监测距离对紫外脉冲计数监测结果的影响,并通过开展试验与紫外成像仪电晕放电图谱进行了对比验证。校验结果表明,紫外传感器供电电压设置为500 V可以获得最佳检测效果;不同外施电压下紫外脉冲计数结果与紫外成像仪测得的光斑面积测得结果变化趋势基本一致,因此所提出的基于紫外脉冲计数的电晕放电监测方法可有效反应电晕放电的起始和发展。研究结果可以为输配电设备在线监测装备的研制和校验提供重要参考。 相似文献
5.
本讨论了用状态驻留时间来模型化传统的HMM模型。HMM的一个基本假设是它认为语音信号是准平稳的。然而由状态输出yt的HMM模型,并不能很好地表征语音信号中平稳段或平稳段之间的具体特征;由转移弧产生输出的自左向右HMM系统,则对语音特征作更为细致的描述。本主要讨论在[2]的基础上,对新建模型进行参数估计。 相似文献
6.
7.
8.
利用紫外-可见吸收光谱及^1H NMR考察了两种N-芳基-N'-(4-乙氧基苯甲酰基)硫脲作为受体分子与F^-,Cl^-,Br^-,I^-,CH3COO^-,H2PO4^-,HSO4^-,NO3^-等阴离子的作用。结果表明,客体阴离子F^-,CH3COO^-,H2PO4^-可以与该类受体分子形成氢键配合物,溶液颜色由无色转变为黄色,而加入其他阴离子则无变化。测定了主客体配合物的稳定常数和化学配位比,对苯环上不同取代基的受体分子与不同阴离子客体的识别作用以及同一受体对不同阴离子的识别作用进行了比较,其识别性能呈现规律性变化,提出了可能的配合物的结合模式。 相似文献
9.
10.
蚜虫胁迫下棉叶光谱特征及其遥感估测 总被引:4,自引:0,他引:4
在棉蚜危害棉花的主要生育期测试蚜害后不同严重度叶片的理化参数和光谱,分析并比较了不同时期、不同品种蚜害棉叶理化参数和光谱反射率特征,确定了蚜害棉叶光谱敏感波段,建立了蚜害棉叶严重度估测模型。结果表明:蚜害棉叶的理化参数和光谱特征明显,蚜害棉叶平均厚度,含水量,温度和叶片CHL.b均增加,叶片而平均CHL.a,CHL.a+b和Cars含量减少。不同时期、不同品种蚜害棉叶光谱反射率在可见光均表现先升后降的特征,但不同品种蚜害棉叶在近红外波段反射率不同。434~727和648nm可分别作为蚜害棉叶的光谱敏感波段和最佳波段。基于敏感波段建立的蚜害棉叶遥感估测模型均达到显著相关,其中以(R1589-R648)/(R1589+R648)为自变量建立的估算模型精度最高,相对误差最小(0.128),可作为蚜害棉叶严重度最佳识别模型。该研究为遥感大面积监测棉花蚜虫提供了理论依据及参考。 相似文献