沈道义
- 作品数：6 被引量：27H指数：2
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- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于最小化训练误差的子空间分类算法研究
- 子空间方法是模式识别领域一个重要的研究方向，很多年来一直受到该领域学者们的广泛关注。Fisher线性判别分析方法(Fisher Linear Discriminant Analysis，FLD或LDA)及以其为代表的其他...
- 沈道义
- 关键词：子空间子空间分类模式识别FISHER
- 一种基于流形正则化的半监督人脸识别方法被引量：1
- 2009年
- 在基于流形正则化的框架下提出了一种半监督学习算法(MLapRLS)并将其用于人脸识别.首先构建所有样本的最近邻图来估计数据空间的几何结构,并对多变量线性回归的目标函数增加该流形正则化项,得到针对多类问题的MLapRLS.该方法能充分利用少量有标签样本和大量易于获取的无标签样本来帮助学习以提取有效特征.在Extended YaleB和CMU PIE人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.
- 王雷俞能海庄连生沈道义
- 关键词：人脸识别半监督学习流形学习正则化
- 结合提升自举FLD投影的特征提取算法被引量：1
- 2009年
- 针对两类分类问题,提出一种基于自适应提升(Adaptive Boosting,Adaboost)算法的分类特征提取算法.首先对训练样本集进行自举采样从而生成一定数量的训练样本自举子集,然后通过对每个自举子集的Fisher线性判别分析(FLD),得到相应数量的一维自举投影向量.在Adaboost算法迭代的每一步中,具有最小的加权最近邻分类误差的一维自举投影向量被作为分类特征选出,用来构成最终的强分类器.该算法可以有效地克服传统特征提取算法性能依赖于数据分布以及提取准则不直接与训练误差相关的弱点.实验结果表明,相比传统算法,该算法的分类准确度有较明显的提升,并且特别适用于数据分布复杂的情况.
- 沈道义俞能海庞彦伟王雷
- 关键词：自举ADABOOSTFISHER线性判别分析
- 基于核邻域保持投影的人脸识别被引量：19
- 2006年
- 提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影.其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE),然后通过核方法的技巧在高维空间里求解.经过推导,实际的子空间的计算可归结为标准的特征值分解问题而非推广的特征值分解问题.在AR人脸数据库上的试验表明该方法是有效的.
- 庞彦伟俞能海沈道义刘政凯
- 关键词：人脸识别子空间学习核方法降维
- 基于遗传算法的线性判别分析方法被引量：5
- 2008年
- 由于线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)算法并不直接以训练误差作为目标函数,所以在Fisher准则不能代表最小训练误差情况下,LDA算法无法找到最优的分类子空间。本文针对这种情况,首先通过分析数据样本分布与LDA投影向量之间的关系,揭示了LDA投影向量与类间散布矩阵和类内散布矩阵特征值之间存在的关联,并以此提出一种基于遗传算法的LDA算法。该算法以子空间上的训练误差最小为目标,通过遗传算法调整LDA算法中类间矩阵特征值的大小,达到搜索最佳特征子空间的效果。通过模拟数据和真实数据的实验,表明这种方法的分类正确率比现有的线性子空间方法有明显提高。
- 沈道义庞彦伟王雷俞能海
- 关键词：线性判别分析特征值子空间遗传算法
- 基于DSP的软件无线电QPSK相干解调技术研究被引量：1
- 2007年
- 基于DSP的软件无线电通信平台实现,要求能够实时快速准确完成调制解调编码解码等功能,因此对程序算法的效率要求很高,同时又必须保证结果的准确,软件无线电台有其特有的灵活性,因此必须对算法加以特殊处理以满足要求。基于TMS320C6201DSP平台,以软件无线电方式实现了实时QPSK通信平台,包括实时编解码、全自动识别、调制解调等,主要就解调过程中的软件锁相、判决、软件位同步及系统优化等关键技术提出了解决方案及改进措施,主要包括算法原理,算法简化及优化,最终实现了实时通信,达到了预期的结果,通过实践证明,文中提到的算法与改进都是行之有效的。
- 李栋俞能海沈道义
- 关键词：载波同步位同步
