中国地质大学(武汉)模式识别第四次实验:PCA

合集下载

《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文

《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文

《基于PCA的人脸识别研究》篇一一、引言人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分,其广泛应用于安全监控、身份认证、人机交互等领域。

然而,由于人脸的复杂性以及各种因素的影响,如光照、表情、姿态等,使得人脸识别成为一个具有挑战性的问题。

为了解决这些问题,研究者们提出了一种基于主成分分析(PCA)的人脸识别方法。

本文旨在探讨基于PCA的人脸识别技术的研究,包括其原理、方法、实验结果及未来发展方向。

二、PCA原理及方法PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的统计分析方法,其主要思想是将原始特征空间中的高维数据投影到低维空间中,从而减少数据的冗余性和复杂性。

在人脸识别中,PCA通过将人脸图像的高维特征向量投影到低维空间中,以实现降维和特征提取。

具体而言,PCA方法包括以下步骤:1. 数据预处理:对原始人脸图像进行灰度化、归一化等预处理操作,以便进行后续的降维和特征提取。

2. 构建协方差矩阵:根据预处理后的人脸图像数据,构建协方差矩阵。

3. 计算特征值和特征向量:对协方差矩阵进行特征值分解,得到其特征值和特征向量。

4. 选取主成分:根据特征值的大小选取前k个主成分,构成新的低维空间。

5. 投影与降维:将原始数据投影到新的低维空间中,得到降维后的数据。

三、基于PCA的人脸识别方法基于PCA的人脸识别方法主要包括以下步骤:1. 人脸检测与预处理:通过人脸检测算法从图像中提取出人脸区域,并进行预处理操作,如灰度化、归一化等。

2. 特征提取:利用PCA方法对预处理后的人脸图像进行降维和特征提取。

3. 训练与建模:将提取的特征向量输入到分类器中进行训练和建模,如支持向量机(SVM)、神经网络等。

4. 测试与识别:将待识别的人脸图像进行同样的预处理和特征提取操作后,与训练集中的数据进行比较和匹配,从而实现人脸识别。

四、实验结果与分析本文采用ORL人脸数据库进行实验,对比了基于PCA的人脸识别方法与其他方法的性能。

基于ICA、PCA与SVM方法的沉积微相定量识别

基于ICA、PCA与SVM方法的沉积微相定量识别
2 2 S M 学 习阶段 和 S l 预 测 阶段 . V VV l
度可用 方差 来描 述 。泥 质含 量反 映 了地层 沉积 环境 的岩性 , 性能 够反 映沉 积 能 量 的大 小 及 距 离 物源 岩
通过 S VM 学 习 , 到 最优 的核 函 数及 其 相 应 得
参数 。 在 分 类 问题 的概 率分 布 未 知 的情 况 下 , 取高 采 斯 核 函数可 以 取得 较 好 的推 广 效果 。 因此 , 文在 本
基金项 目:中国石油科技创新基金资助 (0 9 -0 60 —4 20 D 5 0 —30 )
沉 积 微 相 的 识 别 精 度 [ 。本 文 分 别 采 用 P A 与 7 ] C
作者简介 : 刘静 , ,9 5年生 , 士研究生 , 女 18 硕 从事地球物理信息处理 、 储层评 价与成像测井 等方 向的研究 。
箱形 、 钟形 、 斗形 等 , 垂 向上 能 反 映 沉 积 物 的粒 漏 在 序 变化 , 表 了沉积 过 程 中 的水 流 能 量 及 物 源供 应 代
变化情 况 , 是判 断 沉 积 相 的 重要 标 志 。这 里采 用 相 对 重心 法 以及平 均斜 率来 判别 曲线 形态 。 曲线 光滑 程 度是 次一 级 的 曲线 形 态 特 征 , 反 映 了水 动 力 环 它 境 对沉 积物 改 造 持续 时 间 的长 短 。曲线 越 光 滑 , 表
Ab ta t I e tf i g s d me t r a i sb s d o o a a i n ft ei o t n n e i e a e s r c : d n i n e i n a y f ce a e n l g d t o e o h y s mp r a ta d d sd r t d

基于PCA+RBF的多光谱卫星遥感影像分类

基于PCA+RBF的多光谱卫星遥感影像分类

神经网络等 , 对遥感 图像进行监督分类 ¨。J 。经 研究表明, 分类精度在很大程度上得到了提高。目
前 , 用较 多 的是 B 采 P神 经 网络 的分 类 方法 , 它是

1 遥感 图像分类
遥 感 图像 分类 是将 图像 中每一 个 像 元 点或 者
种监督分类的方法 , 分类精度优于传统方法 , 但
fntn 神 经 网络做 图像 的监督 分 类。通过 对 E M +的遥 感数据 进行 实验 , uco ) i T 结果表 明 , 这种 分 类
方法 的分 类精度 , 明显优 于 最 大似 然 法、 小距 离法 等 传 统 的 分 类 方 法。 同时 , 基 于像 元 的 最 与
பைடு நூலகம்
R F神经网络法相 比, B 也有一定的优势。
关 键词 :主成份 分析 ; B R F神 经网络 ;多光谱 ; 监督 分 类 中图分类 号 :T P 5 7 文献标识 码 :A
0 前言
遥感图像的模式分类 , 是模式识别技术在遥感 技术领域 中的具体运用 , 就是对地球表面及其环境 在遥感图像上的信息进行属性的识别和分类 , 从而 达到识别图像信息所相应的实际地物 , 提取所需地 物信息的 目的 【 。基 于光谱特征 的统计分类 方 】 j
维普资讯
第3 卷 第2 0 期
物探化探 计算技术
20 年3 08 月
文章编号 :lo — l4 (0 8 0—0 5—0 0 l 79 20 )2 l8 5
基 于 P A+R F的 多光谱 卫星遥 感 影像 分 类 C B
周 峰 , 潘和平2 杜志顺 , , 付 华 , 李广亮
近 年来 神经 网络 的广泛应 用 , 为遥 感 图像 分类 精度的提高提供了新 的方法 , 学者们分别提出或应

《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文

《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文

《基于PCA的人脸识别研究》篇一一、引言人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分,广泛应用于安全监控、身份验证、人机交互等领域。

然而,由于人脸特征的复杂性和多样性,传统的识别方法往往难以达到理想的准确率。

为此,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)的人脸识别方法,旨在提高人脸识别的准确性和效率。

二、文献综述PCA是一种常用的数据降维技术,可以有效地提取数据中的主要特征。

在人脸识别领域,PCA已被广泛应用于特征提取和降维。

近年来,许多学者对基于PCA的人脸识别方法进行了深入研究,取得了显著的成果。

然而,仍存在一些挑战,如光照变化、表情差异、遮挡等影响因素的干扰。

因此,本文旨在进一步优化基于PCA的人脸识别方法,提高其鲁棒性和准确性。

三、研究方法1. 数据集本文采用ORL人脸数据库和LFW(Labeled Faces in the Wild)数据集进行实验。

ORL数据库包含40个不同人的面部图像,每个人有10张不同表情、光照和姿态的图像。

LFW数据集则包含大量来自现实生活中的面部图像。

2. PCA算法PCA通过分析数据集的协方差矩阵,提取出主要成分作为新的特征向量。

在本研究中,我们首先对原始图像进行预处理,包括灰度化、归一化等操作。

然后,利用PCA算法提取出人脸图像的主要特征,降低数据的维度。

3. 分类器本文采用支持向量机(SVM)作为分类器,对提取出的特征进行分类。

SVM具有良好的泛化能力和较高的分类准确率,适用于人脸识别任务。

四、实验结果与分析1. 实验过程我们首先对ORL和LFW数据集进行预处理,然后利用PCA 算法提取出主要特征。

接着,使用SVM分类器对提取出的特征进行分类,并计算识别准确率。

2. 结果分析实验结果表明,基于PCA的人脸识别方法在ORL和LFW数据集上均取得了较高的识别准确率。

与传统的识别方法相比,该方法能够更好地提取出人脸的主要特征,降低数据的维度,提高识别的效率和准确性。

基于PCA-BP神经网络的EDXRF分析测定地质样品中铁、钛元素含量的应用研究

基于PCA-BP神经网络的EDXRF分析测定地质样品中铁、钛元素含量的应用研究

基于 P C A— B P神 经 网络 的 E DXRF分 析 测定 地 质 样 品 中 铁 、钛 元素 含量 的应 用研 究
徐立鹏 , 葛 良全 , 谷 懿 , 刘 敏 ,张庆 贤 , 李 飞 , 罗 斌
成都理工大学 ,四川 成都 6 1 0 0 5 9


为实现地质样 品 中元素 含量 的准 确预测 ,提 出了基 于主成分分 析 ( P C A) 的改进 型 B P神经 网络模
基金项目 : 国家( 8 6 3 计划) 项 目( 2 0 1 2 A A 0 6 1 8 0 3 ) 和 国家 自然科学基金项 目( 4 1 0 7 4 0 9 3 ) 资助 作者简介 : 徐立鹏 , 1 9 8 7 年 生, 成都理工大学核技术及应用硕士研究生
*通 讯 联 系 人 e - ma i l : g l q @} c d u t . e d u . c n
( 输入变量 ) 降维得到主成分 ,在无需事前揭示 描述 映射 关系 数学方程 的情况下 ,利用 改进 型 B P神经 网络 ,以任意 精度
1 实验部分
采用 的 I E D- 2 0 0 0 T型手 持 式 能量 色散 X荧 光 分 析仪 , 由探 头 、主机 、电 源 等部 分 构成 。X光 管 激 发 、 l i p e n g - c d u t @1 6 3 . c o n r
第 5期
光谱学 与光谱分 析
1 3 9 3
P r i n c i p a l Pr in c i p a l Co mp on e nt An a l ys i s P r i n c i p a l
收 稿 日期 : 2 0 1 2 — 0 7 — 2 3 。修 订 日期 : 2 0 1 2 — 1 0 — 2 5

PCA和KLE在高采样率GPS定位中的应用

PCA和KLE在高采样率GPS定位中的应用
o d rt h r c e ie a tg t h s ro s,a d i r e o c a a trz nd miiae t e e e r r n mprv h c u a y o ih・ae GPS p sto n o e t ea c r c fh g r t o i nig,t e P n i a i h r cp l i
摘 要 为抑制多路径误差和随机噪声以提高定位精度 , 引入主成分分析( C ) K E变换方法对定位坐标序 PA 和 L
列 随机 噪声水平进行评价 、 提取和 消除多天坐标序列 中的多路 径误差 。对 比分析结果 表 明, 主成分 系数 比值 能有 效地反 映出强随机噪声对某天定位坐标序列的影响 ,C P A方法能有效地提取和消除多天定位坐标 序列 中的多路径 误差 , 显著提高定位精度 。K E变换对 随机 噪声污染不敏感 , L 对多路径误差 的滤波能力较 P A略弱 , C 但其对随机噪
Ao M i i ns¨

H oj n Z a i , Y i fn adD n a u uY ui ¨, hoBn , eX a e g n igK i a’ a n h

Ab t a t Mu iahe o n ad m n i r toi ot t r rsucsi hg— t G Sp si ig n sr c hp t r r drn o o eae w r n r o re i r e P oio n .I a s mp a e o n h a tn
声 以及局部异常具有较好 的抑制作用。
. 鋈
.阢9 一m 胁4

关 键词 高采样率 G S多路径误差 ; P; 随机噪声; 主成分分析;a ue—ov 变换 Kr nn ee h L

数字图像处理第四专题报告

数字图像处理第四专题报告

中国地质大学(武汉)数字图像处理上机实习(第四专题)姓名:班级序号:学号:指导老师:傅华明一、实验题目一、图象复原3,已知p03-03-01为原图象,p03-03-02为经过高通滤波以后的退化图象,请采用逆滤波方法,假设高通滤波器为(1)高斯滤波器(2)巴特沃茨滤波器。

每组滤波器采用3组高通截止频率。

并计算均方误差最小,说明那一组参数复原的图象复原效果最好?二、几何校正1,将图象p03-06-01修正为菱形三、图象重建(根据傅立叶反变换实施图象重建)图3二、实验内容0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 00 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 00 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 00 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 00 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 00 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 00 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 00 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 00 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 00 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0一、图象复原:已知p03-03-01为原图象,p03-03-02为经过高通滤波以后的退化图象,请采用逆滤波方法,假设高通滤波器为(1)高斯滤波器(2)巴特沃茨滤波器。

每组滤波器采用3组高通截止频率。

并计算均方误差最小,说明那一组参数复原的图象复原效果最好?(1)算法设计先进行傅立叶变换后低通滤波,再傅立叶反变换得到退化图象,再傅立叶变换,最后逆滤波。

中国地质大学(武汉)模式识别第四次实验:PCA

中国地质大学(武汉)模式识别第四次实验:PCA

模式识别第四次实验学号:20121001873班学号:07512213姓名:吴泽光指导老师:马丽中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院2015年4月题目:基于PCA降维的遥感图像分类实验目标:1.掌握PCA算法原理2.用MATLAB实现PCA,并进行结果分析。

实验内容:1.采用INP数据(145*145*200),该数据有16个类别,PCA进行数据降维,然后对降维数据采用kNN分类(k=1)。

2.要求(1)得到整个图像的降维结果,报告中画出前面5个主成分/波段的图像。

(2)分析参数:降维波段数量d(尝试下列7个取值:3,5,10,20,30,40,50)。

随机10次选择train数据和test数据(例如30%train,70%test),得到这些train和test数据的pca降维结果,采用kNN分类,求出分类准确度OA。

(注意,一共得到7*10个OA,7是指不同的d值,10是指10次实验,也就是每个d每次随机数据下都有一个分类结果OA)。

对每个d值下的10个OA取平均,得到该d值下的分类准确度。

最后画1个表格,给出7种不同d值下的分类结果。

d=3d=5d=10d=20d=30d=40d=50平均OA(3)【选作optional】选择出最好OA所对应的d,然后在该d下,对全图进行1NN分类(1NN 作用在pca降维图像上),画出全图分类结果。

(4)和第三次上机的结果进行比较(数据不降维,直接采用kNN算法分类),看PCA降维的作用(对于kNN算法,PCA降维是因为信息损失而使得分类效果下降,还是PCA降维提高了分类效果)。

PCA算法原理:PCA算法的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计的方法,也是数学上处理降维的一种方法。

PCA算法步骤:1、求出矩阵的协方差矩阵Cx;2、对协方差矩阵进行特征值的分解[a,b]=eig(Cx);3、找出最大的d个特征值对应的特征向量,组成一个新的矩阵I;4、将原矩阵与新的矩阵I相乘,实现数据降维。

模式识别方PCA实验报告

模式识别方PCA实验报告

模式识别作业《模式识别》大作业人脸识别方法一 ---- 基于PCA 和欧几里得距离判据的模板匹配分类器一、 理论知识1、主成分分析主成分分析是把多个特征映射为少数几个综合特征的一种统计分析方法。

在多特征的研究中,往往由于特征个数太多,且彼此之间存在着一定的相关性,因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠。

当特征较多时,在高维空间中研究样本的分布规律就更麻烦。

主成分分析采取一种降维的方法,找出几个综合因子来代表原来众多的特征,使这些综合因子尽可能地反映原来变量的信息,而且彼此之间互不相关,从而达到简化的目的。

主成分的表示相当于把原来的特征进行坐标变换(乘以一个变换矩阵),得到相关性较小(严格来说是零)的综合因子。

1.1 问题的提出一般来说,如果N 个样品中的每个样品有n 个特征12,,n x x x ,经过主成分分析,将它们综合成n 综合变量,即11111221221122221122n n n n n n n nn ny c x c x c x y c x c x c x y c x c x c x =+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ij c 由下列原则决定:1、i y 和j y (i j ≠,i,j = 1,2,...n )相互独立;2、y 的排序原则是方差从大到小。

这样的综合指标因子分别是原变量的第1、第2、……、第n 个主分量,它们的方差依次递减。

1.2 主成分的导出我们观察上述方程组,用我们熟知的矩阵表示,设12n x x X x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦是一个n 维随机向量,12n y y Y y ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦是满足上式的新变量所构成的向量。

于是我们可以写成Y=CX,C 是一个正交矩阵,满足CC ’=I 。

坐标旋转是指新坐标轴相互正交,仍构成一个直角坐标系。

变换后的N 个点在1y 轴上有最大方差,而在n y 轴上有最小方差。

同时,注意上面第一条原则,由此我们要求i y 轴和j y 轴的协方差为零,那么要求T YY =Λ12n λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥Λ=⎢⎥⎢⎥⎣⎦令TR XX =,则T TRC C =Λ经过上面式子的变换,我们得到以下n 个方程111111212112111221122111121211()0()0()0n n n n n n nn n r c r c r c r c r c r c r c r c r c λλλ-+++=+-++=+++-=1.3 主成分分析的结果我们要求解出C ,即解出上述齐次方程的非零解,要求ij c 的系数行列式为0。

PCA 实验

PCA 实验

实验六 PCA 与人脸识别201122210017 杨程一.实验目的1. 导入图片库读入人脸库,将库中的每人选择一定数量的图像构成训练集,其余构成测试集;图像是 n*m,按列相连就构成 N=n*m 维矢量,可视为N 维空间中的一个点。

2. PCA 变换计算协方差矩阵,进行特征值分解。

根据特征值的大小,选取正交的单位特征向量构成投影空间。

显示特征脸,将人脸图片投影到低维空间,得到除维后的数据。

请推导原始图片的重构算法,看看重构图片丢失的信息。

3. 人脸识别利用低维数据进行模式识别(分类器训练与测试)二.实验条件Matlab7.1三.实验原理1.人脸数据ORL 人脸库包含40个人的400幅112×92大小的人脸图像,每人10幅。

这些图像是在不同时间拍摄的,有姿态、角度、尺度、表情和眼镜等变化,pgm 格式的灰度图像,图像存放在40个文件夹中,文件夹编号为sx ,x 为1~40,每个文件夹中有10个不同的表情,用imshow()函数可显示。

2.主成分分析(Principal Component Analysis ,PCA )从本质上来说,主成分分析法是一种线性映射算法,它的算法步骤如下:设原始观测数据样本集合为一组(l 个)零均值(如果不是的话,则先做去均值预处理,相当于对全体向量作一次平移变换)的n 维随机向量:{}1;1,2,...,;0lnj j J x R j l x =∈==∑,以样本集合的协方差矩阵(总体散度矩阵)为产生矩阵。

即 }{()()TE x x μμ--∑ 或其中μ为观测样本的均值向量,由于i x 是零值向量,所以μ为零值向量。

显然,∑是一个对称、半正定的n ×n 矩阵,对它进行特征值分解得到:12000...0...00Tn U U λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑其中U 是正交矩阵,(1,2,...,)i i n λ==是∑的特征值,且12...0n λλλ≥≥≥≥,各特征值对应的特征向量就是矩阵U 的各列(从左到右),它是一组正交基。

《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文

《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文

《基于PCA的人脸识别研究》篇一一、引言人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分,其广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等场景。

在众多的人脸识别技术中,基于主成分分析(PCA)的方法被广泛研究和应用。

本文将介绍基于PCA的人脸识别技术的研究,通过探讨其原理、应用、优点及存在的问题等方面,来阐述其在人脸识别领域的重要性。

二、PCA原理及在人脸识别中的应用PCA是一种常用的降维方法,通过将高维数据投影到低维空间,实现数据的降维和特征提取。

在人脸识别中,PCA主要用于提取人脸图像的特征,从而降低数据的复杂性。

具体步骤如下:1. 数据预处理:对人脸图像进行预处理,包括灰度化、归一化等操作,使数据符合PCA的要求。

2. 计算协方差矩阵:将预处理后的人脸图像数据按照行向量构成矩阵,计算该矩阵的协方差矩阵。

3. 特征值分解:对协方差矩阵进行特征值分解,得到其特征值和特征向量。

这些特征向量即为主成分,它们反映了人脸图像的主要变化方向。

4. 投影降维:将原始数据投影到主成分所构成的低维空间中,得到降维后的数据。

这些数据即为提取的人脸特征。

三、基于PCA的人脸识别技术优点基于PCA的人脸识别技术具有以下优点:1. 降维效果显著:PCA能够有效地降低数据的维度,减少计算的复杂度,提高识别的效率。

2. 特征提取能力强:PCA能够提取出人脸图像的主要特征,使得识别的准确性得到提高。

3. 适用于大规模数据集:PCA具有较好的稳定性和适应性,适用于大规模的人脸数据集。

四、基于PCA的人脸识别技术存在的问题及改进方向虽然基于PCA的人脸识别技术取得了显著的成果,但仍存在一些问题及改进方向:1. 光照和表情变化的影响:光照和表情的变化会导致人脸图像的差异,影响识别的准确性。

未来的研究可以尝试结合其他技术(如深度学习)来提高对光照和表情变化的鲁棒性。

2. 数据预处理的重要性:数据预处理对PCA的识别效果具有重要影响。

未来的研究可以进一步优化预处理方法,提高数据的处理效率和识别率。

中国地质大学(武汉)模式识别第二次试验-kmeans

中国地质大学(武汉)模式识别第二次试验-kmeans

中国地质⼤学(武汉)模式识别第⼆次试验-kmeans模式识别第⼆次实验学号:20121001873班学号:07512213姓名:吴泽光指导⽼师:马丽中国地质⼤学(武汉)机械与电⼦信息学院2015年4⽉题⽬:基于k-means算法的遥感图像分类实验⽬标:1. 掌握K-means算法原理2. ⽤MATLAB实现k-means算法,并进⾏结果分析实验内容:1. 采⽤zy3sample数据(400*400*4),该数据包含4个类别:⼟地;农作物/植被;⼤棚;道路。

2. 关于初始聚类中⼼的选择,如果是采⽤随机选择⽅法,那么⾄少随机选择3次,并进⾏结果⽐较。

(注意:道路占有的像素很少,所以随机选择4个聚类中⼼的话,很可能选择不到这种地物。

可以思考该如何解决这个问题?可以简单的先从带有标签的CMap(也就是⾃⼰做的ROI保存的图像)中选择,也就是当选择的4个聚类中⼼都正确的分别属于⼀类地物的话,看看k-means算法的结果,是否⽐在整个图像中随机选择要好。

)3. 关于迭代终⽌条件。

可以参考下⾯的⼀种⽅法:(1)设置⼀个阈值,当前后两次聚类中⼼的差别⼩于这个阈值的时候,停⽌迭代。

(2)设置⼀个阈值,当前后两次聚类中所包含的点的数⽬变化⼩于这个阈值的时候,停⽌迭代。

(3)设置最多迭代次数,也就是不管迭代有没有收敛,只要达到这个迭代次数就停⽌。

4. 关于距离度量⽅法,可以选⽤欧⽒距离,光谱⾓距离(提供代码),如果两个都选择,那么⽐较⼀下聚类效果哪个好,或者也可以查资料采⽤其他更好的⽅法。

5. 画出整个图像的聚类结果,每种类别采⽤⼀种彩⾊ujuj(提供ColorTable和画图代码)。

基本要求:1.每位同学必须掌握k-mean算法的原理,以及会⽤MATLAB把算法实现,对图像进⾏分类。

发挥部分:1. 关于初始聚类中⼼的选择,进⾏⽅法的⽐较和思考。

2. 关于距离度量⽅法,进⾏⽅法的⽐较和思考。

3. 实验的⽬的就是得到更好的聚类效果,不管采⽤什么⽅法,只要达到这个⽬的就可以。

毕业设计(论文)-基于PCA的人脸识别的研究与实现

毕业设计(论文)-基于PCA的人脸识别的研究与实现

毕业设计(论文)-基于PCA的人脸识别的研究与实现提要人脸识别技术是基于生物特征的识别方式~与指纹识别等传统的识别方式相比~具有实时、准确和非侵扰等特性。

因此人脸识别技术在诸多领域都有广泛的应用。

人脸识别技术中的人脸特征提取及模式识别是近年来基于生物特征研究的热点之一。

本文以人脸识别的关键步骤为主要内容~系统地研究了人脸识别技术~对各环节所需的算法作了介绍和研究。

在预处理环节中~对图像进行大小归一化及灰度归一化等处理。

在特征提取环节~介绍几种特征提取的方法并对其进行对比~深入研究基于主成分分析,PCA,的特征子空间方法提取本征脸,Eigenface,。

在分类器识别环节~对非线性Parzen分类器中核函数的参数估计算法和欧氏距离分类器法进行比较~重点讨论采用欧氏距离分类器的识别法。

关键字预处理,PCA,欧氏距离分类器,人脸识别IFace Recognition Based on PCAResearch and Implementation060608117 Lin Xiaoming Tutor:Chen Yu LecturerAbstractFace recognition technology is based on biometric identification methods such as fingerprint recognition and identification of the traditional methods, with real-time, accurate and non-intrusive. Face Recognition Technology Face feature extraction and pattern recognitionin recent years based on the biological characteristics of one of the hot spots. In this paper, a key step in face recognition as its main content, a systematic study of the face recognition technology~required on the partof the algorithm was introduced and research. In the preprocessing stage~In the pretreatment session, the image size normalization and gray normalized such proceedings. In the feature extraction part, introduces several feature extraction methods and contrast,extracting Eigenface Based on principal component analysis(PCA) of the subspace was studied. Identify areas in the classifier, Parzen classifier in the nonlinear kernel function parameter estimation algorithm and Euclidean distance classifier method of comparison, focused on the use of Euclidean distance classifierIIrecognition method.Keywords Preprocessing ; PCA ; Euclidean distance classifier ; Face recognitionIII目录第一章绪论........................................... - 1 -1.1 研究的背景与意义 .............................. - 1 -1.2 人脸识别的国内外研究现状 ...................... - 2 -1.2.1 人脸识别在国外研究现状 .................. - 2 -1.2.2 人脸识别在国内研究现状 .................. - 5 -1.3 课程研究的内容 ................................ - 6 - 第二章人脸图像的预处理 .............................. - 8 - 第三章人脸的特征提取 ............................... - 11 -3.1 ICA及其人脸表征 .............................. - 12 -3.1.1 ICA的基本思想 ........................... - 12 -3.1.2 人脸的独立分量表征 ...................... - 12 -3.2 LDA 算法及其人脸表征 ......................... - 13 -3.2.1 LDA 算法 ................................ - 13 -3.2.2 LDA表征人脸 ............................. - 14 -3.3 PCA特征提取方法 .............................. - 15 -3.3.1 K-L变换的基本原理 ....................... - 15 -3.3.2 PCA基本原理 ............................. - 17 -3.3.3 基于PCA的人脸特征提取 .................. - 18 - 第四章人脸特征的分类与识别 ......................... - 20 -4.1 基于核的非线性Parzen分类器 .................. - 20 -IV4.2 欧式距离分类器 ............................... - 22 - 第五章基于PCA和欧氏距离分类器的程序设计及调试 ..... - 24 -5.1 Matlab简介 ................................... - 24 -5.2 程序仿真及调试结果 ........................... - 25 - 第六章结论......................................... - 30 - 致谢 ................................................. - 32 - 参考文献 ............................................. - 32 - 附录 ................................................. - 33 - V基于PCA的人脸识别的研究与实现060608117 林晓明指导老师: 陈宇讲师第一章绪论1.1 研究的背景与意义随着计算机及网络技术的高速发展~将身份数字化、隐性化~并准确鉴定身份、保证信息安全显示出前所未有的重要性~成为许多信息系统要首先考虑的问题。

模式识别论文 PCA与SVD融合人脸识别算法设计

模式识别论文  PCA与SVD融合人脸识别算法设计

(2-10)
通过 K-L 变换,消除了原有向量 x 分量间的相关性,从而有可能去掉那些带 有较少信息或不含信息的冗余分量,以达到降维的目的; 第二,K-L 变换是信号的最佳的压缩表示,也叫最优线性变换,用 d 维 K-L 变换特征代表原始信号,所带来的误差在所有 d 维正交坐标变换中最小; 第三,用 K-L 坐标系代表原始数据表示熵最小,样本方差信息最大程度低集 中在少数的维度上。
ˆ y ju j x
j 1 d
(2-3)
则该估计的均方误差为,
ˆ)T ( x x ˆ)] E[( e E[( x x E[
j d 1
y u ) ( y u )]
j j T j d 1 T j j j T j d 1
D
D
j d 1

D
y ] E[
数 y j uT j x ( j 1, 2,...d ) 组成了新的向量 y ,则通过这样的变换,误差最小。 表示成矩阵形式,
y uT x
K-L 变换具有如下性质: 第一,自相关矩阵 R 可以相似对角化,因此,有
(2-9)
E[ yyT ] E[uT x xT u ] uT E[ xxT ]u uT Ru
2 j
j d 1
u
D
T j
x x uj]
u
D
(2-4)
T
E[ xx ] u j
记 R E[ xxT ] ,为 x 的自相关矩阵(K-L 变换的产生矩阵) 。 将均方误差 e 作为目标函数,则问题转变为最小化目标函数,
min e
T j j d 1 D
u
T j
Ru j
(2-7)

武汉大学-模式识别-第四章-统计判别PPT课件

武汉大学-模式识别-第四章-统计判别PPT课件
• 均值向量和协方差矩阵的贝 叶斯学习
–一般概念
–单变量正态密度函数的均值学 习
-
22
-
7
4.1 作为统计判别问题的 模式分类
4.1.1 贝叶斯判别原则
• 例子
– 假设根据临床记录,发现这种方法有以下统计结果
• 患有癌症的人试验反应为阳性的概率=0.95,即p(x=阳| ω1)=0.95
• 患有癌症的人试验反应为阴性的概率=0.05,即p(x=阴| ω1)=0.05
• 正常人试验反应为阳性的概率=0.01,即p(x=阳| ω2)=0.01 • 正常人试验反应为阴性的概率=0.99,即p(x=阴| ω2)=0.99
4.1.2 贝叶斯最小风险判别 • 两类(M=2)的情况 • [例子]
• 一般多类(M类)的情况
-
13
4.2 正态分布模式的贝叶斯 分类器
• 出发点
– 当已知或者有理由设想类概率密度函数 P(x|ωi )是多变量的正态分布时,上一节介 绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判 别函数。
– 由于正态密度函数易于分析,且对许多重 要的实际应用又是一种合适的模型,因此 受到很大的重视。
• 对均值向量和协方差矩阵的估计即为贝叶斯分 类器中的一种参数估计问题。
-
18
4.3 均值向量和协方差矩阵 的参数估计
• 参数估计的两种方式
– 一种是将参数作为非随机变量来处理,例 如矩估计就是一种非随机参数的估计。
– 另一种是随机参数的估计,即把这些参数 看成是随机变量,例如贝叶斯参数估计。
-
19
• 最小平均条件风险分类器
– 分类器对每一个模式x有M种可能的类别可供选择。
– 若对每一个x计算出全部类别的平均风险值r1(x), r2(x),…, rM(x),并且将x指定为是具有最小风险值 的那一类,则这种分类器称为最小平均条件风险 分类器。

基于PCA的红外图像区域特征选择方法

基于PCA的红外图像区域特征选择方法

基于PCA的红外图像区域特征选择方法
刘兆英;周付根;白相志
【期刊名称】《航空兵器》
【年(卷),期】2010(000)002
【摘要】特征提取在模式识别和分类中起着关键的作用,本文针对红外目标的准确分类识别问题,围绕红外图像特征提取和特征选择进行研究,提出了基于PCA的区域特征选择方法.该方法首先采用基于数学形态学的滤波技术对红外图像进行预处理,有效地增强了目标区域,便于目标特征的提取;其次,本文研究了区域形状特征提取及基于PCA的特征选择方法,通过对区域特征进行优化选择,构造准确描述目标特性且维数较低的特征.实验结果表明,本文提出的方法有效地提取红外目标的特征,可用于红外目标的分类且有利于提高算法的效率.
【总页数】5页(P17-20,27)
【作者】刘兆英;周付根;白相志
【作者单位】北京航空航天大学,北京,100191;北京航空航天大学,北京,100191;北京航空航天大学,北京,100191
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于PCA的遥感图像和红外图像融合的研究 [J], 江君祥;高洁;于俊勇;于波;周燕彬
2.基于红外图像的绝缘子高温区域特征研究 [J], 宫政;西日艾力·吾斯曼;罗俊;尹迪晖;闫书佳
3.一种基于PCA的文本特征混合选择方法 [J], 张扬武; 李国和; 王立梅; 宗恒; 赵晶明
4.基于多元遥感影像分割和区域特征相似度的微波土壤水分反演靶区选择方法 [J], 陈鲁皖;韩玲;张武;秦小宝
5.基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法 [J], 徐久成;黄方舟;穆辉宇;王云;徐战威
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于PCA+RBF的多光谱卫星遥感影像分类

基于PCA+RBF的多光谱卫星遥感影像分类

基于PCA+RBF的多光谱卫星遥感影像分类
周峰;潘和平;杜志顺;付华;李广亮
【期刊名称】《物探化探计算技术》
【年(卷),期】2008(30)2
【摘要】多光谱卫星遥感影像具有波段多,信息量大的特点,传统的分类方法难以达到比较高的精度.这里首先采用主成份分析对多波段遥感图像进行降维,再采用训练后的RBF(radial basis function)神经网络做图像的监督分类.通过对ETM+的遥感数据进行实验,结果表明,这种分类方法的分类精度,明显优于最大似然法、最小距离法等传统的分类方法.同时,与基于像元的RBF神经网络法相比,也有一定的优势.【总页数】5页(P158-162)
【作者】周峰;潘和平;杜志顺;付华;李广亮
【作者单位】中国地质大学,信息工程学院,武汉,430074;中国地质大学,地球物理与空间信息学院,武汉,430074;中国地质大学,地球物理与空间信息学院,武汉,430074;中国地质大学,信息工程学院,武汉,430074;中国地质大学,信息工程学院,武
汉,430074;中国地质大学,信息工程学院,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP75
【相关文献】
1.基于光谱相关性的SVM高光谱遥感影像分类 [J], 沈照庆;王建宾;陶建斌
2.基于多分类器集成的"北京一号"小卫星遥感影像分类研究 [J], 单丹丹;杜培军;夏
俊士
3.基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类 [J], 师芸; 马东晖; 吕杰; 李杰; 史经俭
4.基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法 [J], 谢福鼎;张莹
5.基于光谱变换与融合的IKONOS多光谱影像分类 [J], 黄昕;张良培
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于MNF、PCA与ICA结合的高光谱数据特征提取方法

基于MNF、PCA与ICA结合的高光谱数据特征提取方法

基于MNF、PCA与ICA结合的高光谱数据特征提取方法葛山运【摘要】特征提取一直是高光谱遥感数据处理与实际应用的难题之一,目前高光谱数据特征提取方法主要有主成分分析(PCA)、最小噪声分离(MNF)和独立成分分析(ICA)等.然而,这些特征提取方法很难较好地适应光谱响应特性变化和高度混合的地类,会导致重要的信息损失.为解决此问题,本文在分析各种特征提取方法的优点的基础上,提出了一种基于MNF、PCA与ICA相结合的高光谱数据特征提取方法.实验表明,本文提出的特征提取方法正确可行,与其他特征提取方法相比效果较好,它充分利用了ICA的分解类别高度混合的数据、PCA的压缩数据和MNF的高度降噪的优点,能较好地适用于小样本和类别高度混合的数据.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2013(000)002【总页数】4页(P103-106)【关键词】高光谱;MNF;PCA;ICA;特征向量【作者】葛山运【作者单位】重庆工程职业技术学院地质与测绘工程学院,重庆400037【正文语种】中文【中图分类】P237高光谱影像数据一般有几十甚至上百个波段,具有信息量大、相关性强、冗余多、信噪比低等特点。

高光谱遥感的发展,满足了人们对高光谱数据的需求,客观上需要有相应的数据处理算法。

然而,现有的许多遥感数据处理算法都是针对低维数据的。

特征提取一直是高光谱遥感数据处理与实际应用的难题之一[1],目前高光谱数据特征提取方法主要有主成分分析(PCA)、最小噪声分离(MNF)和独立成分分析(ICA)等[2]。

如主成分分析法是依据方差对高维数据进行变换处理,最小噪声分离法是依据方差比对高维数据进行变换处理,独立成分分析法以统计独立为目标分离出与高维数据中存在的特征有联系的独立成分。

然而,这些特征提取方法很难较好地适应光谱响应特性变化和高度混合的地类,会导致重要的信息损失。

因此,如何选择合适的特征提取方法来提取特定的情景下的高光谱数据特征是很困难的。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

模式识别第四次实验学号:20121001873班学号:07512213姓名:吴泽光指导老师:马丽中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院2015年4月题目:基于PCA降维的遥感图像分类实验目标:1. 掌握PCA算法原理2. 用MATLAB实现PCA,并进行结果分析。

实验内容:1.采用INP数据(145*145*200),该数据有16个类别,PCA进行数据降维,然后对降维数据采用kNN分类(k=1)。

2. 要求(1)得到整个图像的降维结果,报告中画出前面5个主成分/波段的图像。

(2)分析参数:降维波段数量d(尝试下列7个取值:3,5,10,20,30,40,50)。

随机10次选择train数据和test数据(例如30%train,70%test),得到这些train和test数据的pca降维结果,采用kNN分类,求出分类准确度OA。

(注意,一共得到7*10个OA,7是指不同的d值,10是指10次实验,也就是每个d每次随机数据下都有一个分类结果OA)。

对每个d值下的10个OA取平均,得到该d值下的分类准确度。

最后画1个表格,给出7种不同d值下的分类结果。

d=3 d=5 d=10 d=20 d=30 d=40 d=50 平均OA(3)【选作optional】选择出最好OA所对应的d,然后在该d下,对全图进行1NN分类(1NN 作用在pca降维图像上),画出全图分类结果。

(4)和第三次上机的结果进行比较(数据不降维,直接采用kNN算法分类),看PCA降维的作用(对于kNN算法,PCA降维是因为信息损失而使得分类效果下降,还是PCA降维提高了分类效果)。

PCA算法原理:PCA算法的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计的方法,也是数学上处理降维的一种方法。

PCA算法步骤:1、求出矩阵的协方差矩阵Cx;2、对协方差矩阵进行特征值的分解[a,b]=eig(Cx);3、找出最大的d个特征值对应的特征向量,组成一个新的矩阵I;4、将原矩阵与新的矩阵I相乘,实现数据降维。

算法程序代码:(1)画出前五个波段的图像clearclc%% read the data zy3sample1Img = imread('INP_200.tif');%将高广谱数据读入GT = imread('92A V3GT_cls.tif');%将高广谱数据读入Img=im2double(Img);test_class=1:16;C=length(test_class);K=1;d=5;NbRow=145;NbCol=145;NbDim=200;dataname='INP';data=reshape(Img,NbRow*NbCol,NbDim);b1=[];Cx=cov(data);[a,b]=eig(Cx);b=diag(b);[m,n]=sort(b,'descend');%m为排列之后的值,n为值原来的位置n=n(1:d);% for x=1:db1=a(:,n);% enddata1=data*b1;Img=reshape(data1,NbRow,NbCol,d);% imshow(Img(:,:,5));for w=1:d% j=Img(:,:,w);figure(w);imshow(Img(:,:,w),[]);end(2)选择不同的降维波段数量d,随机选择10次,得到分类准确度OAclearclc%% read the data zy3sample1Img = imread('INP_200.tif');%将高广谱数据读入GT = imread('92A V3GT_cls.tif');%将高广谱数据读入Img=im2double(Img);test_class=1:16;C=length(test_class);K=1;d=[3 5 10 20 30 40 50];NbRow=145;NbCol=145;NbDim=200;dataname='INP';OA_ave1=[];data=reshape(Img,NbRow*NbCol,NbDim);for q=1:7b1=[];Cx=cov(data);[a,b]=eig(Cx);b=diag(b);[m,n]=sort(b,'descend');%m为排列之后的值,n为值原来的位置n=n(1:d(q),1);size(n,1)for x=1:d(q)b1(:,x)=a(:,n(x));enddata1=data*b1;Img=reshape(data1,NbRow,NbCol,d(q));nrep=10; % 10 experiments.Sampling=20; % selecting sampling percent data as training data.for expt=1:nrepfprintf(1,'precessing on the experiment %d \n',expt);%将expt的值依次显示出来Train_row=[];Train_col=[];% Train_row and Train_col is the coordinates(坐标)of training data Test_row=[];Test_col=[];% Test_row and Test_col is the coordinates of testing dataY_train=[];Y_test=[];% Y_train is the label of training data(N_train*1); Y_test is the label of testing data(N_test*1);X_train=[];X_test=[];% X_train is the training data(N_train*D); X_test is the testing data(N_test*D);for i=1:length(test_class)[row,col]=find(GT==i);n(i)=length(row);temp=randperm(n(i));ind_train=temp(1:round(n(i)*Sampling/100));%round 四舍五入ind_test=temp(round(n(i)*Sampling/100)+1:end);%在temp中后几个值赋给ind_testTrain_row=[Train_row;row(ind_train)];% label数据的rowTrain_col=[Train_col;col(ind_train)];n_train(i)=round(n(i)*Sampling/100);Test_row=[Test_row;row(ind_test)];% label数据的rowTest_col=[Test_col;col(ind_test)];n_test(i)=n(i)- n_train(i);for j=1:n_train(i) X_train=[X_train;reshape(Img(row(ind_train(j)),col(ind_train(j)),:),1,d(q))];endfor j=1:n_test(i) X_test=[X_test;reshape(Img(row(ind_test(j)),col(ind_test(j)),:),1,d(q))];endY_train=[Y_train;repmat(test_class(i),n_train(i),1)];Y_test=[Y_test;repmat(test_class(i),n_test(i),1)];end[result]=MLknn_to_black(X_train,Y_train,X_test,K) ;%train_data:nband*nsamp; train_label:1*nsampM=length(X_test);N=0;for l=1:Mif(Y_test(l)==result(l))N=N+1;endendOA(expt)=N/M;fprintf('OA=%d',OA(expt));end%% calculate the average accurayc of the 10 experimentsOA_ave(q)=mean(OA(expt));OA_ave1=[OA_ave1;OA_ave(q)];endplot(d,OA_ave1);(3)选择出最好OA所对应的d,然后在该d下,对全图进行1NN分类data=reshape(Img,NbRow*NbCol,NbDim);b1=[];K=1;d=20;Cx=cov(data);[a,b]=eig(Cx);b=diag(b);[m,n]=sort(b,'descend');%m为排列之后的值,n为值原来的位置n=n(1:d,1);for x=1:db1(:,x)=a(:,n(x));enddata1=data*b1;Img=reshape(data1,NbRow,NbCol,d);[result]=MLknn_to_black(X_train,Y_train,data1,K) ;%train_data:nband*nsamp; train_label:1*nsampendColorTable=[218 112 214;% c1 Alfalfa(orchid)205 205 0; %c2 corn-notill (yellow 3)218 165 32; %c3 corn-min(dark goldenrod)255 255 0 ;%C4 corn(yellow)0,255,0; %c5 grass/pasture(green)24,139,34; %c6 grass/trees (forest green)193 255 193 ;%c7 grass/pasture-mowed (dark sea green1)135 206 235; %c8 hay-windrowed(sky blue)0 0 255;%c9 oats(blue)165 42 42; %c10 soybean-notill (brown)255 127 80; %c11 soybean-min(coral)255 0 0; %c12 soyebean-clean(red)245 222 179;%c13 wheat(wheat)139 115 85;%c14 woods(burlywood4)238 210 238;%c15blag-grass-tree-drives(thistle2)106 90 205;%c16 stone-steel towers (slate blue)];DA TA=result;LINES=145;SAMPLES=145;COLORTABLE=ColorTable;[ ClassificationMap ] = GenerateClassificationMap( LINES, SAMPLES, COLORTABLE, DATA ); imshow(ClassificationMap);试验结果:(1)前五个波段图像第一个波段第二个波段第三个波段第四个波段第五个波段(2)取降维数d为3,5,10,20,30,40,50,随机10次选择train数据和test数据。

相关文档
最新文档