检索结果-内蒙古大学图书馆

广东电力 2022年第9期35卷 127-134页

作者：孙安青贾廷波王丰华杨秀龙岳美许景华国网山东省电力公司日照供电公司山东日照276800 电力传输与功率变换教育部重点实验室(上海交通大学) 上海200240

运行中的变压器声信号以其非接触式测量、高灵敏度和强时效性等优点逐渐成为基于数据驱动模型的变压器状态监测领域的关注热点,如何从非平稳的声信号中获取合理有效及区分度高的声纹特征参数是变压器状态监测的关键。对此,在分别计算变... 详细信息

运行中的变压器声信号以其非接触式测量、高灵敏度和强时效性等优点逐渐成为基于数据驱动模型的变压器状态监测领域的关注热点,如何从非平稳的声信号中获取合理有效及区分度高的声纹特征参数是变压器状态监测的关键。对此,在分别计算变压器声信号Mel频率倒谱系数和常Q倒谱系数特征参数的基础上,引入二维主成分分析法对这2种声纹特征参数进行融合降维,旨在降低数据维数的同时获取主要声纹特征,并以平均类间区分度表征声纹特征参数的区分度。某变压器不同直流偏磁状态下声信号的计算结果表明,所提出的变压器声信号特征参数表征方法更加全面高效且区分度高,可为变压器运行状态声信号监测技术提供重要参考。

关键词：变压器 Mel频率倒谱系数常Q倒谱系数二维主成分分析法声信号

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基于X射线数字成像的GIS设备缺陷无损检测方法

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计算机测量与控制 2024年第6期32卷 35-41页

作者：张志刚张岩吴文平马贵荣国能朔黄铁路发展有限责任公司山西原平034100 西南交通大学电气工程学院成都610031

GIS设备的安全性和可靠性对电力体系的平稳运行具有重要意义;因此,为提高对GIS设备缺陷的检测效果、提高设备运行的安全性,在X射线数字成像的基础上,提出一种针对GIS设备的缺陷无损检测方法;通过X射线数字成像的方式采集GIS设备图像,并... 详细信息

GIS设备的安全性和可靠性对电力体系的平稳运行具有重要意义;因此,为提高对GIS设备缺陷的检测效果、提高设备运行的安全性,在X射线数字成像的基础上,提出一种针对GIS设备的缺陷无损检测方法;通过X射线数字成像的方式采集GIS设备图像,并对图像中存在的泊松噪声实施去噪处理,以提高图像质量;针对处理后的图像,利用二维主成分分析法,通过将复杂的图像数据转换为简单的主成分来表示原始数据,提取出最具代表性的特征;将提取结果输入到BP神经网络分类器中,通过特征分类完成对GIS设备缺陷的无损检测;实验结果表明:应用该方法后,图像识别清晰度较高,对不同类型缺陷的检测效果良好;该方法的优势在于使用先进的图像处理和机器学习技术,能够有效地识别和定位GIS设备中存在的缺陷,通过及时发现并修复这些缺陷,可以提高GIS设备的安全性和可靠性,从而确保电力系统的平稳运行。

关键词： X射线数字成像 GIS设备缺陷无损检测泊松噪声盲源分离去噪二维主成分分析法特征提取 BP神经网络分类器

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基于深度神经网络的人脸识别算法研究

基于深度神经网络的人脸识别算法研究

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作者：周赏哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着社会的发展和科技的进步,社会安全领域的核心问题不再是全方位的监控覆盖,而是全方位监控覆盖下快速有效的自动身份识别。人脸识别技术具有主动性和非侵犯性,是当前快速自动化身份鉴定的重要手段,也是模式识别的重要研究方向。基于... 详细信息

随着社会的发展和科技的进步,社会安全领域的核心问题不再是全方位的监控覆盖,而是全方位监控覆盖下快速有效的自动身份识别。人脸识别技术具有主动性和非侵犯性,是当前快速自动化身份鉴定的重要手段,也是模式识别的重要研究方向。基于深度神经网络的人脸识别算法可以自动提取人脸图像特征并完成分类,其优异的识别效果使其广泛应用于现有的人脸识别系统中。本文围绕常见的两种深度神经网络:深度信念网络和卷积神经网络进行人脸识别算法研究,本文主要工作如下:首先,针对深度信念网络对人脸图像的学习效果易受光照和遮挡等外界条件影响的缺点,设计了新的人脸图像预处理算法,其中包括光照处理、遮挡处理和降维处理。光照处理时改变了自商图像法(SQI)中的阈值分割方法,实验表明改进的SQI对光照的鲁棒性更强。遮挡处理时在水平集法(Level Set)的压力函数中加入全局灰度密度函数,实验结果表明在对整体图像灰度变化小的人脸图像进行遮挡划分时效果更佳。在降维处理时,在二维主成分分析法(2DPCA)中利用分块信息熵来确定子块特征向量对投影矩阵的贡献,能够自动有效消除人脸图像的高维冗余属性的同时更多的表征人脸图像信息。经过人脸图像预处理后可以得到消除光照、遮挡和高维冗余属性的人脸初步特征。然后,以人脸初步特征作为深度信念网络的输入数据,利用玻尔兹曼机(RBM)继续学习初步特征中隐含的本质性类别信息。在顶层利用Softmax进行分类,得到识别结果。在分类方法和隐含层个数完全相同的条件下对比其他算法,结果表明本文所提算法识别率更高。另外,针对卷积神经网络只能同粒度提取人脸整体信息这一缺点,提出改进的基于卷积神经网络的人脸识别算法:先将原图像分块,并计算各个子块的信息熵,根据图像子块所含有的信息量的不同分配不同粒度的卷积核来进行初步特征提取,最后融合所有子块的特征信息并完成分类。利用改进的基于卷积神经网络的人脸识别算法和同类型的算法相比较,实验结果表明本文所提出的算法具有较高的识别率,证明了本文算法的可行性。

关键词：自商图像法水平集法二维主成分分析法深度信念网络卷积神经网络

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基于高光谱图像的肉类新鲜度检测方法研究

基于高光谱图像的肉类新鲜度检测方法研究

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作者：郭腾飞江南大学

学位级别：硕士

肉类新鲜度是反映肉类品质的一个重要指标,它与消费者的安全息息相关。随着生活水平的提高,现在人们对肉类品质有了更高的要求,因此,研究如何获得快速、无损和精度高的肉类品质检测方法是非常有意义的。本课题充分利用高光谱图像技术和... 详细信息

肉类新鲜度是反映肉类品质的一个重要指标,它与消费者的安全息息相关。随着生活水平的提高,现在人们对肉类品质有了更高的要求,因此,研究如何获得快速、无损和精度高的肉类品质检测方法是非常有意义的。本课题充分利用高光谱图像技术和机器学习的相关理论（最小支持向量机、稀疏自编码、证据理论等）,以及数据融合思想,建立高准确度、快速无损的肉类新鲜度检测方法。论文的主要工作如下:1.将稀疏自编码网络（spare autoencoder network,SAE）用于多特征融合,然后建立肉类新鲜度检测模型。高光谱图像技术既有图像信息还包含光谱信息。首先,获取高光谱的光谱特征、熵特征以及Gabor变换下四个不同方向的图像均值特征,从而形成多特征。由于高光谱94个波段和多个特征带来信息冗余问题,利用偏最小二乘（PLS）投影系数法选择9个最优波段。针对波段选择后的多特征,利用稀疏自编码网络进行多特征融合,最后建立最小二乘支持向量机模型预测肉类新鲜度。预测模型结果为:预测相关系数（RP）为0.948,预测均方根误差（RMSEP）为2.01mg/100g,剩余预测偏差（RPD）为3.12。结果表明:相较于基于PLS投影系数波段选择得到的多特征,利用PLS投影系数波段选择结合SAE的特征融合方法能明显提高预测模型的精度。2.利用二维主成分分析法进行多特征融合,建立预测模型。针对SAE需要调整的参数过多,引入二维主成分分析法（2DPCA）替代SAE,进行特征融合。选择9个最优波段后,获得这些波段下的光谱均值特征、熵特征以及图像均值特征,然后利用2DPCA对多特征进行融合,获得更多特征间的信息。然后建立最小二乘支持向量机模型预测肉类新鲜度。模型结果:预测均方根误差（RMSEP）为1.86 mg/100g、预测精度（RP）为0.955和剩余预测偏差（RPD）为3.35。为肉类高光谱图像新鲜度检测技术的实际应用提供了可行的方法。3.研究利用证据理论思想对数据进行决策层融合。目前用的最多的建模方法还是单一模型,但是单一模型存在泛化能力不强等问题,因此本文提出利用D-S证据理论进行模型融合。首先,建立两个子模型:SAE特征融合后的最小二乘支持向量机预测模型和2DPCA特征融合后的最小二乘支持向量机预测模型。然后利用D-S证据理论对两个模型进行融合。预测模型的预测相关系数（RP）为0.961,预测均方根误差（RMSEP）为1.78mg/100g,剩余预测偏差（RPD）为3.60。研究结果表明:较单一模型,本文提出的方法能有效提高模型的稳定性,获得高的准确度。

关键词：肉类新鲜度高光谱图像技术稀疏自编码二维主成分分析法 D-S证据理论

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基于改进核范数的2DPCA人脸识别算法研究

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电视技术 2016年第11期40卷 126-131页

作者：刘辉马文何强重庆邮电大学通信新技术应用研究中心重庆400065 重庆信科设计有限公司重庆400065

传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA)。该算法基于核范数重构误差准则,将核范数最优化问题转化为基于F范数的最优化问题,然后通过采用迭代方法... 详细信息

传统的二维主成分分析法广泛应用于图像特征提取,为了使此算法更加有效,提出了一种结构化二维算法,即核范数2DPCA算法(N-2-DPCA)。该算法基于核范数重构误差准则,将核范数最优化问题转化为基于F范数的最优化问题,然后通过采用迭代方法寻找到最佳投影矩阵,最后运用最小欧氏距离规则识别出待识别人脸的身份。在此基础之上,将N-2-DPCA扩展到基于双边投影的算法(N-B2-DPCA),采用曲线搜索算法寻找到双边投影矩阵,继而进行识别。最后将提出的算法在FERET和Yale B人脸数据库中进行人脸识别评估,实验结果表明所提出的算法与L1-2DPCA相比,重建误差降低了2.19%,识别率提高了2.03%,性能更好。

关键词：二维主成分分析法特征提取核范数重建误差双边投影

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一种基于图像分块加权的（2D）^2PCA人脸特征提取方法

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激光杂志 2013年第5期34卷 25-26页

作者：王玉德张学志曲阜师范大学物理工程学院山东曲阜273165

论文针对二维主成分分析法(2DPCA)表征信息不全面且系数多的不足,提出分块加权处理的双向2DPCA((2D)2PCA)方法提取人脸特征。该方法利用(2D)2PCA方法对人脸的各个分块提取特征,并对各分块的特征进行加权处理,然后应用支持向量机(SVM)实... 详细信息

论文针对二维主成分分析法(2DPCA)表征信息不全面且系数多的不足,提出分块加权处理的双向2DPCA((2D)2PCA)方法提取人脸特征。该方法利用(2D)2PCA方法对人脸的各个分块提取特征,并对各分块的特征进行加权处理,然后应用支持向量机(SVM)实现分类识别。经过在ORL人脸库的实验研究表明,该方法压缩了人脸识别系数,缩短了识别时间,提高了识别准确率。

关键词：二维主成分分析法加权特征融合支持向量机特征提取

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新生儿疼痛表情识别中的特征降维方法研究

新生儿疼痛表情识别中的特征降维方法研究

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作者：谢双南京邮电大学

学位级别：硕士

现阶段对新生儿疼痛表情评估都是由专业人员用人工评估方法完成的，这种方法需要花费大量的时间和精力来培训专业人员，评估结果受评估者主观因素的影响，有时不能在现场及时的做出评估。因此，开发一种高效、自动的新生儿疼痛表情识别... 详细信息

现阶段对新生儿疼痛表情评估都是由专业人员用人工评估方法完成的，这种方法需要花费大量的时间和精力来培训专业人员，评估结果受评估者主观因素的影响，有时不能在现场及时的做出评估。因此，开发一种高效、自动的新生儿疼痛表情识别系统具有潜在的市场价值和应用场景。在现有的人脸表情识别算法中，基于稀疏表示的人脸表情识别是一个新兴且有效的方法。本文详细分析了稀疏表示理论在新生儿疼痛表情识别中应用的原理和流程，在此基础上，对新生儿面部表情的特征降维方法展开研究。主要工作和研究成果如下：（1）本文对新生儿面部表情的特征降维方法展开分析和研究，针对2DPCA方法得到的特征投影向量之间存在相关性的问题，提出了特征不相关2DPCA方法；（2）将特征不相关2DPCA和一些常用的特征降维方法应用到基于稀疏表示的新生儿疼痛表示识别算法中。通过大量的仿真实验，研究训练样本数量、特征降维方法以及特征空间维数对识别效果的影响。实验结果表明了特征不相关2DPCA的可行性和有效性，相对于2DPCA方法，特征不相关2DPCA方法可以在一定程度上提高识别效果，并且对疼痛和非疼痛两类新生儿表情有较好的区分能力；（3）对新生儿表情库中样本的灰度值进行处理，得到两组光照不充分的新生儿表情样本集，检验对光照不充分样本的识别效果。使用特征不相关2DPCA与PCA方法相结合降维，对这两组样本集中的四类表情（安静、哭、轻度疼痛、重度疼痛）分类，得到的最高识别率分别为89.33%、85.83%。

关键词：新生儿疼痛稀疏表示特征降维二维主成分分析法相关性

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改进型LTP在人脸识别中的研究与应用

改进型LTP在人脸识别中的研究与应用

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作者：李德宁哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

近年来，作为人脸识别技术的关键性挑战，研究者们至今没有找到一种能够克服姿态、光照等成像条件变化的识别方法。而被称为人脸图像不变性特征的纹理结构特征对外界条件变化的敏感度不高，因此，对以纹理结构为基础的提取人脸图像局部... 详细信息

近年来，作为人脸识别技术的关键性挑战，研究者们至今没有找到一种能够克服姿态、光照等成像条件变化的识别方法。而被称为人脸图像不变性特征的纹理结构特征对外界条件变化的敏感度不高，因此，对以纹理结构为基础的提取人脸图像局部模式的研究具有深刻的意义。基于局部三值模式(Local Ternary Pattern，LTP)的人脸识别方法由于能够解决剧烈光照或复杂条件下人脸识别问题而备受关注，但在训练样本比较多时，LTP特征空间维数会变的很大，不仅给计算带来复杂性，而且降低了系统的识别速度；另外，LTP算子为了选择合适的阈值需要做大量实验验证，这对训练样本时间和识别率产生了极大的影响。本文通过对基于LTP特征空间的人脸识别系统的分析与研究，从图像的纹理特征出发，针对LTP算法的不足，采用自动阈值提取方法和(2D)PCA高维特征降维方法对其进行改进，具体的改进方案如下：首先，通过对LTP定义的分析，提出一种针对算子本身的自适应三值模式(Local Adaptive Ternary Pattern，LATP)，计算简单，提高LTP特征空间的分类性能。同时，根据LTP的计算推导过程，提出LATP的或运算编码方法，增强人脸的一些重要信息。其次，针对人脸识别中训练样本过多而导致特征空间高维性的问题，本文利用二维主成分分析法(2D)PCA对LTP高维的特征空间进行降维，降低了系统的识别时间，有效的提高了算子的实用性。最后，结合预处理方法、改进型LTP特征提取方法及(2D)PCA降维方法在标准人脸库上进行综合实验，以验证这些方法对LTP特征空间分类性能的改进和增强，并对实验结果进行比较和分析，表明了这些方法的有效性、正确性和可行性。

关键词：人脸识别纹理特征局部三值模式局部自适应三值模式二维主成分分析法

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基于头肩特征的人体实时检测与跟踪

基于头肩特征的人体实时检测与跟踪

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作者：王飞杰吉林大学

学位级别：硕士

本文对摄像头静止情况下的人体目标检测与跟踪进行了深入的研究,问题主要分为三部分:运动物体提取、人体目标检测和人体目标跟踪。在运动物体提取方面,本文对比了和研究了当前主流的几种方法,选取了三帧差法进行运动物体的提取,并且对... 详细信息

本文对摄像头静止情况下的人体目标检测与跟踪进行了深入的研究,问题主要分为三部分:运动物体提取、人体目标检测和人体目标跟踪。在运动物体提取方面,本文对比了和研究了当前主流的几种方法,选取了三帧差法进行运动物体的提取,并且对传统的三帧差法进行了一些改进,使程序能自己计算分离阈值而不需要人为指定。再利用数学形态的一些基本操作修复前景图像和去噪,然后使用三次循环法标记出连通区域,用于后续检测。在人体检测方面,由于人体的头肩部分不易被遮挡和改变,所以本文使用人体的头肩特征作为检测特征,研究了如何使用人体垂直投影直方图来提取人体的头肩部分,并且使用二维主成分分析来提取出头肩特征以及进行后续检测,二维主成分法目前在人脸识别领域应用较广,其计算速度快且识别精度高,实验表明其在人体检测方面也能发挥很好的作用。在人体跟踪方面,本文使用了卡尔曼滤波器这一数学工具,利用包围人体的最小矩形质心的位置和速度初始化滤波器,最后完成了对人体目标的跟踪。实验表明本系统在检测率、误报率和实时性方面都能满足基本的要求,但也存在一些需要改进的地方。

关键词：三帧差法头肩特征二维主成分分析法卡尔曼滤波器

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人脸识别的贝叶斯统计方法

人脸识别的贝叶斯统计方法

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作者：许丽华东北大学

学位级别：硕士

人脸识别问题是应用数学、模式识别领域的研究热点之一。在公安、司法监控等相关领域具有较大的应用前景。自动人脸识别系统包含人脸检测、特征提取、识别三个部分,本文讨论的是不含人脸检测的半自动人脸识别系统。主成分分析法是人脸... 详细信息

人脸识别问题是应用数学、模式识别领域的研究热点之一。在公安、司法监控等相关领域具有较大的应用前景。自动人脸识别系统包含人脸检测、特征提取、识别三个部分,本文讨论的是不含人脸检测的半自动人脸识别系统。主成分分析法是人脸识别中最常用的方法。本文首先详细介绍了基于K-L变换的主成分分析识别理论,还讨论了识别中的距离度量准则问题,选出适合本文识别的最佳准则。由于主成分分析法一直面临着高计算量问题,本文给出了识别性能更优越的二维主成分分析方法原理,实验证明该方法不仅在识别时间上大大优于传统主成分分析法,而且在识别率上也有明显的提高。贝叶斯方法是模式识别中的最优方法之一。本文在主成分分析法基础上重点讨论了贝叶斯人脸识别算法以及模型分布问题。在算法的推导中,我们将最大似然准则与最大后验准则作了比较并对冗繁的计算进行了改进,实验结果表明改进后的最大似然算法更有利于提高人脸识别的运算效率,而且识别率也比主成分分析方法有一定的提高。人脸识别一般是选择传统的高斯模型(包括单高斯和混合高斯模型)来估计概率密度,本文详细介绍了高斯模型的基本原理,与此同时还给出了概率推理模型进行概率密度估计,通过实验得出这两种模型在识别性能上各有优势。

关键词：人脸识别贝叶斯方法主成分分析法二维主成分分析法概率推理模型

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