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直接正交鉴别保局投影算法被引量：4: 2012年; 针对保局投影(LPP)及其衍生出的算法在人脸识别时须先采用主成分分析(PCA)算法对高维样本降维后才能应用,本文基于正交鉴别保局投影(ODLPP,orthogonal discriminal locality pre-serving projection)算法,提出了一种直接ODLPP(DODLPP)算法,利用拉普拉斯矩阵性质进行了相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中提取投影矩阵。为解决ODLPP算法的小样本问题,给出先求解局部类内散度矩阵的零空间,然后再最大化类间散度矩阵的求解思路。人脸库上的实验结果表明所提算法的有效性。; 林玉娥李敬兆梁兴柱林玉荣; 关键词：人脸识别拉普拉斯矩阵

基于一维经验模态分解的图像细节提取方法被引量：4: 2011年; 将一维经验模式分解方法直接应用于二维图像处理中,提出了基于一维经验模态分解图像细节提取方法。首先将二维图像按行或列展开为一维向量;然后用一维经验模态分解方法进行分解。为了有效地得到二维图像在水平方向和垂直方向的细节信息,提出了在进行一维经验模态分解过程中对残余图像交叉使用行和列展开的方式。最后通过实验证明了该方法的可行性和有效性。; 林玉荣王强; 关键词：信息处理技术二维图像

基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类被引量：6: 2011年; 在遥感数据处理研究中,高维高光谱数据的冗余信息和噪声严重影响高光谱数据的分类精度,针对此问题提出基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类算法(M-IEMD-SVM)。分别采用基于互信息波段选择方法和经验模态分解实现对高光谱数据的冗余信息处理和特征提取,并获得处理后的高光谱数据X″。采用支持向量机分类算法对处理后的高光谱数据X″进行分类实验。仿真实验结果证实MI-EMD-SVM算法不仅提高高光谱数据分类精度,同时还减少支持向量数目,提高高光谱数据分类速度。; 沈毅张敏张淼; 关键词：图像处理高光谱数据互信息波段选择经验模态分解

有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法: 2013年; 结合局部结构及差异信息的有监督投影算法是一种有效的特征提取算法,但只能处理有类别标签样本,忽略了样本全局信息的作用,故本文提出了一种有局部差异及全局性的半监督正交保局投影算法.该算法的思想是利用有标签和无标签样本来构造准则函数,在保持数据的局部几何结构的同时,最大化样本的全局与近邻样本的差异信息,因此该算法不但能够揭示样本的全局结构而且可有效地防止过学习问题,同时为了进一步增强算法的识别性能对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后给出了该算法的非线性拓展.人脸库上的实验结果表明所提方法是可行的和有效的.; 梁兴柱林玉荣林玉娥; 关键词：特征提取全局信息

基于经验模态分解NCC特征选择的高光谱图像分类算法被引量：2: 2012年; 采用非线性相关系数(nonlinear correlation coefficient,NCC)进行经验模态分解后的特征选择,通过图像特征(内固模态函数和图像趋势)的非线性相关系数进行特征选择(NCC-Feature Selection),进一步提出了基于非线性相关系数经验模态特征选择的高光谱图像分类算法(2D-EMD-NCC-SVM)。仿真结果证实,算法可选择出可分性强、信息量大的高光谱图像特征,提高高光谱图像的分类精度和分类速度。; 张敏沈毅; 关键词：高光谱图像经验模态分解支持向量机

导引头的EMD-KF组合滤波方法被引量：2: 2011年; 在拦截大机动来袭目标时,拦截弹视线角速度呈无规律的非线性变化,导引头对自身测量信息滤波存在一定困难。针对这一背景本文提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)相结合的导引头滤波降噪方法,发挥经验模态分解处理非平稳信号的自适应特性,并通过卡尔曼估计削弱经验模态分解方法中"边界效应"的影响。仿真表明,该方法对于具有强非线性特性的视线角速度信号有较好的自适应滤波效果。; 赵振昊沈毅王冬明; 关键词：自适应性导引头经验模态分解

Classification of hyperspectral image based on BEMD and SVM: 2012年; As a powerful tool for image processing,bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) covers a wide range of applications. In this paper,we explore a novel hyperspectral classification algorithm which integrates BEMD and support vector machine (SVM) . By virtue of BEMD,the selected hyperspectral bands are decomposed into several bi-dimensional intrinsic mode functions (BIMFs) ,which reflect the essential properties of hyperspectral image. We further make full use of SVM,which is a supervised classification tool widely accepted,to classify the suitable sum of BIMFs. Experimental results indicate that though the proposed method has no advantage in computing time,it exhibits higher classification accuracy and stability than the classical SVM.; 贺智沈毅张淼王艳

基于极小准则的完备正交判别局部保持算法被引量：1: 2011年; 以无监督判别投影算法为理论基础,提出了一种基于极小准则的完备正交判别局部保持投影算法。算法首先根据同类样本的空间信息重新定义了类内局部保持散度矩阵与类间局部保持散度矩阵,然后借鉴无监督判别投影算法的目标函数,推导出一个基于极小准则的目标函数,该目标函数通过投影到总体散度矩阵的非零空间中有效地解决小样本问题,最后给出了该算法基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库上的实验结果表明了所提方法的有效性。; 林玉娥李敬兆梁兴柱林玉荣; 关键词：散度矩阵目标函数

基于平稳小波变换和经验模态分解的钻井液连续波联合去噪方案被引量：2: 2013年; 随钻测量系统中钻井液正脉冲的数据传输速率较低,通过分析正脉冲实测数据的信号特性,并根据连续压力波信号的产生和传输过程,建立了具有高数据传输速率的钻井液连续压力波信号的数学模型。由于井口连续波信号中有用信号较弱,且噪声的低频部分与有用信号混杂在一起,正脉冲的小波处理方法无法去除低频噪声。为提取微弱的连续波信号,首次将经验模态分解算法应用到钻井信号中,提出了一套基于平稳小波变换和经验模态分解的联合去噪方案,并设计出了详细的实现过程,该方案充分发挥了平稳小波的去噪优势和经验模态的分解优势,能够有效去除微弱连续波信号中混有的低频和高频噪声。通过仿真测试,发现该联合方案相对平稳小波具有更好的去噪效果和可靠性。; 林玉荣吴金勇; 关键词：随钻测量平稳小波变换经验模态分解

半监督有局部差异的图嵌入算法被引量：1: 2014年; 针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调整两部分样本所起作用的大小。最后在ORL和UMIST人脸库上进行了实验,实验结果明显优于已有2种经典算法的识别结果,最优时识别率提高了2.25%和2.23%。; 梁兴柱林玉娥林玉荣; 关键词：小样本问题

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国家自然科学基金(60975009)

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