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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 2 篇 机械工程
- 1 篇 仪器科学与技术
1 篇 理学
- 1 篇 系统科学

主题

3 篇 稀疏表示分类法
1 篇 行重叠分块src算法...
1 篇 声发射信号
1 篇 分块协同
1 篇 局部二值模式
1 篇 非负矩阵分解
1 篇 l2范数
1 篇 随机降维映射法
1 篇 故障识别
1 篇 管道泄漏
1 篇 opencv
1 篇 人脸识别系统
1 篇 滚动轴承
1 篇 网络摄像头
1 篇 铝板拉伸

机构

1 篇 五邑大学
1 篇 北京工业大学
1 篇 北京化工大学

作者

1 篇 侯伟
1 篇 梁晓捷
1 篇 骆刚刚
1 篇 孙延东
1 篇 唐刚
1 篇 杨琴
1 篇 王华庆

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=稀疏表示分类法"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于网络摄像头与稀疏表示分类法的实时人脸识别系统应用研究

基于网络摄像头与稀疏表示分类法的实时人脸识别系统应用研究

引用

作者：梁晓捷五邑大学

学位级别：硕士

人脸识别是生物特征识别的一个重要研究领域,由于属于非接触认证,备受使用者与研究者青睐。学术界一直将主要精力集中在识别算法的研究上,相关算法层出不穷。近年来,John Wright利用稀疏表示理论把人脸识别问题建模为线性方程组的求解,... 详细信息

人脸识别是生物特征识别的一个重要研究领域,由于属于非接触认证,备受使用者与研究者青睐。学术界一直将主要精力集中在识别算法的研究上,相关算法层出不穷。近年来,John Wright利用稀疏表示理论把人脸识别问题建模为线性方程组的求解,其提出的稀疏表示分类法(Sparse Representation Classification,SRC)在人脸图像受到轻度污染条件下取得了较好的实验效果。本文将稀疏表示分类法应用于实时的人脸识别系统,搭建理论与应用的桥梁,所做的主要工作包括:(1)对稀疏表示分类算法进行了深入研究,了解其算法的实现过程。针对测试样本图像而言,SRC算法能从基底中寻找到与之较为接近的项,对人脸图像受到轻度噪声污染有较好的鲁棒性。同时,比较特征脸(Principal Component Analysis,PCA)与局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)两组特征,并将其与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)及SRC结合,研究其在人脸识别的效果。实验结果表明,SRC+PCA相对其它的几种组合有着较好的识别率。由于人脸识别系统实时性的要求,增加过多复杂运算的模块会令系统迟缓,所以,在系统设计方面,本文折衷选择了SRC+LBP的组合。(2)提出行重叠分块SRC算法,并将其用于遮挡人脸识别。首先,将所有训练图像与某一测试图像采用行重叠分割成若干子块;然后,利用SRC算法判断该测试图像每个重叠子块各自所属的类别;最后,依据“少数服从多数”原则,输出该测试图像的最终判决结果。基于AR人脸数据库的实验结果表明,行重叠分块SRC算法取得了比传统SRC算法及加权SRC算法更高的识别率,且在平均识别率上超过了均匀分块SRC算法。(3)对网络摄像头进行研究并重写软件开发工具包(Software Development Kit,SDK)部分函数。相比于以往的人脸识别系统采集设备一直局限于USB摄像头,本文在新的设备上进行了尝试,深入研究了IP摄像头的取帧流程,并对其视频流格式进行了改写,使其能支持OpenCV的图像格式。(4)在计算机端开发了一个基于网络摄像头与稀疏表示分类法的实时人脸识别系统。该系统运用OpenCV以及C++编程开发。首先,利用AdaBoost算法对每一视频帧检测人脸,继而对被检测到人脸图像运用LBP提取纹理特征。最后,采用SRC进行判别。实验结果表明,该系统能实现人脸识别的所有流程,并能处理实时视频流,对光照有较好的鲁棒性。

关键词：人脸识别系统稀疏表示分类法网络摄像头 OpenCV 局部二值模式行重叠分块SRC算法

来源：评论

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声发射信号的稀疏表示分类方法研究及应用

声发射信号的稀疏表示分类方法研究及应用

引用

作者：孙延东北京工业大学

学位级别：硕士

作为一种动态无损检测技术，声发射监测技术被广泛应用于结构运行状态监测中，如管道运输和材料成型等。声发射信号中蕴含有丰富的结构状态信息，如何从声发射信号中提取出结构状态信息一直是声发射研究领域的热点和难点问题。针对结构... 详细信息

作为一种动态无损检测技术，声发射监测技术被广泛应用于结构运行状态监测中，如管道运输和材料成型等。声发射信号中蕴含有丰富的结构状态信息，如何从声发射信号中提取出结构状态信息一直是声发射研究领域的热点和难点问题。针对结构运行状态识别问题，本文开展声发射信号稀疏表示分类方法研究，并将其应用于管道泄漏和铝板拉伸产生声发射信号的分析中。主要研究内容包括:　　(1)基于l2范数的声发射信号局部稀疏表示分类法研究。发展了一种基于l2范数的声发射信号局部稀疏表示分类法，研究了声发射信号的数据类型、局部字典中训练样本数对分类方法的识别率、运算时间和重构效果的影响，优化出不同类型数据对应的最佳局部字典。在此基础上，将基于l2范数的声发射信号局部稀疏表示分类法应用于管道运行状态和铝板拉伸过程中声发射信号的分析，结果表明，该方法可以很好实现管道有无泄漏和铝板拉伸过程不同阶段的识别，其识别率和运算速度较传统稀疏表示法略有提高。　　(2)基于非负矩阵分解的声发射信号稀疏表示分类法研究。发展了一种基于非负矩阵分解的稀疏表示分类法，研究了声发射信号数据类型、非负矩阵分解中分解维度对分类方法识别率、运算时间和重构效果的影响，优化出不同类型数据对应的最佳分解维度。在此基础上，将基于非负矩阵分解的稀疏表示分类法应用于管道运行状态和铝板拉伸过程中声发射信号的分析，结果表明，该方法可以很好实现管道有无泄漏和铝板拉伸过程不同阶段的识别，相较基于l2范数的局部稀疏表示分类法，其识别率提高的同时运算速度略微下降。　　(3)基于分块协同的声发射信号稀疏表示分类法研究。发展了一种基于分块协同的稀疏表示分类法，研究了声发射信号数据类型、训练样本数对分类方法识别率、运算时间和重构效果的影响，优化出不同类型数据对应的最佳训练样本数。在此基础上，将基于分块协同的稀疏表示分类法应用于管道运行状态和铝板拉伸过程中声发射信号的分析，结果表明，该方法可以很好实现管道有无泄漏和铝板拉伸过程不同阶段的识别，相较基于非负矩阵分解的稀疏表示分类法，其识别率略微下降，但运算速度有较大的提高。

关键词：声发射信号稀疏表示分类法 l2范数非负矩阵分解分块协同管道泄漏铝板拉伸

来源：评论

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基于随机降维映射与稀疏表示分类的轴承故障识别方法

基于随机降维映射与稀疏表示分类的轴承故障识别方法

引用

2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议

作者：杨琴唐刚王华庆侯伟骆刚刚北京化工大学机电工程学院北京 100029

滚动轴承是机械设备的易损部件之一,其局部损伤会激励轴承系统的固有频率振动,因此提取相应的故障特征频率是诊断轴承故障的关键.本文基于信号处理领域新近发展的压缩感知理论,发展了一种基于随机降维映射特征提取与稀疏表示分类相结合... 详细信息

滚动轴承是机械设备的易损部件之一,其局部损伤会激励轴承系统的固有频率振动,因此提取相应的故障特征频率是诊断轴承故障的关键.本文基于信号处理领域新近发展的压缩感知理论,发展了一种基于随机降维映射特征提取与稀疏表示分类相结合的滚动轴承故障识别方法.该方法将待测故障信号样本表示为训练样本集的过完备字典稀疏线性组合,然后使用随机测量矩阵获取待测信号样本的随机降维映射特征量和训练样本集稀疏表示的感知矩阵,利用稀疏促进优化策略求解故障信号测试样本的稀疏解,再由测试样本特征值的冗余误差最小值确定故障归属类,从而实现了对滚动轴承故障的稀疏表示多分类识别.

关键词：滚动轴承故障识别随机降维映射法稀疏表示分类法

来源：评论

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