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公开(公告)号：CN109919056A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910141636.0
申请日：2019-02-26
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于判别式主成分分析的人脸识别方法，在解决主成分分析对同类样本数据分类较差和线性判别分析计算成本高、类内矩阵常常不可逆等缺陷的同时保留了它们的优势。该发明包括：1.输入训练集矩阵；2.对训练集矩阵进行转化，构造低纬度转换矩阵；3.计算转换矩阵的类内、类间矩阵；4.标准化处理类内、类间矩阵的元素；5.使用改进的直接线性判别分析法计算判别矩阵；6.利用主成分分析计算判别矩阵的特征空间7.分别将训练集矩阵和测试集矩阵投影到特征空间；8.采用最近邻分类器完成识别过程。著名人脸数据库上的实验结果验证了本发明具有出色的表现，且提出的方法可以应用在模式识别、计算机视觉的众多领域。
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公开(公告)号：CN109145887A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811236503.3
申请日：2018-10-23
Applicant: 桂林理工大学
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/2018
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱潜变量混淆判别的阈值分析方法。该方法以PLS回归为基础，将点对点定量预测问题转化为半定性阈值界定问题，设置准确率阈值，结合Logistic判别的训练和验证机制，通过比较先验阈值和预测阈值构造混淆矩阵来衡量模型的判别准确度，以解决定量预测不能容错诠释光谱响应的问题。利用分段光谱潜变量提取技术，分析获取具有较高判别准确度的信息子波段，降低Logistic判别的模型复杂度，为光谱半定性阈值分析建模的优化过程提高效率，以更好地适应在线光谱分析的建模调试和预测判别，所得光谱半定性阈值分析模型可以胜任近红外/红外光谱快速检测，为便携式专用光谱仪的研发和推广应用提供了算法技术支持。
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公开(公告)号：CN109919056B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201910141636.0
申请日：2019-02-26
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于判别式主成分分析的人脸识别方法，在解决主成分分析对同类样本数据分类较差和线性判别分析计算成本高、类内矩阵常常不可逆等缺陷的同时保留了它们的优势。该发明包括：1.输入训练集矩阵；2.对训练集矩阵进行转化，构造低纬度转换矩阵；3.计算转换矩阵的类内、类间矩阵；4.标准化处理类内、类间矩阵的元素；5.使用改进的直接线性判别分析法计算判别矩阵；6.利用主成分分析计算判别矩阵的特征空间7.分别将训练集矩阵和测试集矩阵投影到特征空间；8.采用最近邻分类器完成识别过程。著名人脸数据库上的实验结果验证了本发明具有出色的表现，且提出的方法可以应用在模式识别、计算机视觉的众多领域。
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公开(公告)号：CN109145887B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201811236503.3
申请日：2018-10-23
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06K9/00 , G06V10/143
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱潜变量混淆判别的阈值分析方法。该方法以PLS回归为基础，将点对点定量预测问题转化为半定性阈值界定问题，设置准确率阈值，结合Logistic判别的训练和验证机制，通过比较先验阈值和预测阈值构造混淆矩阵来衡量模型的判别准确度，以解决定量预测不能容错诠释光谱响应的问题。利用分段光谱潜变量提取技术，分析获取具有较高判别准确度的信息子波段，降低Logistic判别的模型复杂度，为光谱半定性阈值分析建模的优化过程提高效率，以更好地适应在线光谱分析的建模调试和预测判别，所得光谱半定性阈值分析模型可以胜任近红外/红外光谱快速检测，为便携式专用光谱仪的研发和推广应用提供了算法技术支持。
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