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MAPPING THE WETLAND VEGETATION COMMUNITIES OF THE AUSTRALIAN GREAT ARTESIAN BASIN SPRINGS USING SAM, MTMF AND SPECTRALLY SEGMENTED PCA HYPERSPECTRAL ANALYSES
Hyperspectral Environment Ecosystem Analysis Vegetation Monitoring Spectral
2014/4/29
The Australian Great Artesian Basin (GAB) supports a unique and diverse range of groundwater dependent wetland ecosystems termed GAB springs. In recent decades the ecological sustainability of the spr...
一种利用PCA的导弹轨迹重建方法
三维重建 射向估计 主成分分析 导弹轨迹
2014/4/9
非同时刻成像将大幅恶化立体视觉方法对导弹的轨迹点重建精度和射向估计精度，针对这一问题，该文提出了应用主成分分析(PCA)重建导弹轨迹并且估计导弹射向的方法。论文在同步轨道双星观测条件下推导了将PCA方法应用到导弹轨迹重建及射向估计的原理，论证了目标三维轨迹最小方差投影直线在像面上的投影即为目标成像轨迹的最小方差投影直线，给出了通过求取目标成像轨迹的最小方差投影直线重建导弹发射面和轨迹点的算法。仿真...
二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法
人脸识别 特征提取 二维非参数子空间分析 二维主成分分析 二维线性判别分析
2012/3/1
提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法。利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维，以降维后的特征为训练样本，进行二维非参数判别分析，并综合考虑类边界样本对分类的影响，采用2DNSA实现更合理的特征提取。基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明，与(2D)2PCA、2DPCA、(2D)2LDA、2DLDA、2DPCA+2DLDA、2DNSA算法相...
阐述了基于主成分分析 (Principal Component Analysis,PCA)和二维主成分分析(2DPCA）的人脸识别方法，分析了该方法在矩阵理论中的来源和算法，提出了PCA+2DPCA分析方法，并采用2DPCA求出特征向量，PCA进行最优压缩，从而降低了维数.
针对传统主元分析法(PGA)应用于复杂非线性的化工过程故障检测时存在性能差的问题，提出利用核主元分析法(KPCA)来进行故障检测的思想，从而将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题。将上述方法应用于Tennessee Eastman(TE)化工过程模型，仿真结果表明，KPCA方法在复杂非线性化工过程故障检测方面的应用明显优于普通的PCA方法。
基于差分分段PCA的多模态过程故障监测
差分矩阵 分段建模 多模态 故障监测
2010/12/3
多模态的故障监测是一个复杂的问题, 既需要考虑稳定模态下的故障监测, 也需要考虑不同模态间的过渡故障监测. 不同稳定模态下的数据具有不同的相关关系, 对每个稳定模态需要建立不同的稳定模态模型. 当稳定生产模态发生改变时, 生产过程进入过渡模态, 需要考虑过渡变量相关关系的变化. 本文通过对过渡数据差分, 得到变量相对变化信息. 利用主成分分析(Principal component analysi...
基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法
图像融合 提升小波 主元分析 局部区域方差
2010/8/24
在对源图像进行提升小波变换的基础上，针对分解得到的低频分量和高频分量各自的特点，选取不同的融合规则，采用基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法，即低频近似系数采用基于主元分析(PCA)加权法，高频细节系数采用自适应局部区域方差的融合方法，最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，与传统算法相比，该算法不仅提高了信息量和清晰度，而且提高了融合图像与源图像的相关系数，降低了扭曲程度，有效地保...
为了对坐姿下的几种行为进行识别，在分析常有坐姿的基础上，提出了通过PCA对八种不同姿势进行分类识别的方法。结合背景帧信息通过背景轮廓消减法提取运动目标区域，利用肤色在YCbCr空间聚集在一片固定区域且在CbCr平面上投影为一个近似椭圆的特性，在运动目标区域提取肤色区域，并对检测出的肤色灰度图进行PCA运算，实现了姿势识别。实验结果表明，所提出的利用PCA进行姿势识别的方法正确率达到84.92%，能...
多模态的故障监测是一个复杂的问题，既需要考虑稳定模态下的故障监测， 也需要考虑不同模态间的过渡故障监测。不同稳定模态下的数据具有不同的相关关系， 对每个稳定模态需要建立不同的稳定模态模型。当稳定生产模态发生改变时，生产过程进入过渡模态， 需要考虑过渡变量相关关系的变化。本文通过对过渡数据差分，得到变量相对变化信息。用PCA分段对差分变量的相关特性进行分析， 提取相对变化的特征。最后以实际连续退火机...
OBJECT-BASED IMAGE FUSION METHOD BASED ONWAVELET AND PCA FOR REMOTE SENSING IMAGERY
Object-based image fusion (OBIF) statistical region merging and minimum heterogeneity rule (SRMMHR) Mallat’s a trous
2014/6/12
In this paper, a new object-based wavelet fusion technique is presented for the fusion of multispectral (MS) and panchromatic (PAN) images to improve spatial information and preserve spectral informat...
聚类与PCA融合的特征提取方法研究
特征提取 主成分分析 多重相关 RelieF算法 K-maxmin聚类
2010/5/4
针对主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）在克服变量多重相关性中的局限作用，提出了基于K-maxmin聚类的改进PCA特征提取方法，并结合RelieF算法去除分类不相关特征，可进一步提高算法效率和准确性。实验结果表明，该方法的特征提取效果优于传统的PCA方法。
基于气敏传感器阵列和PCA的猪肉新鲜度快速分类方法
气敏传感器 猪肉新鲜度 电子鼻 PCA
2014/4/30
根据猪肉的腐败机理及其气味特征，合理选用了气敏传感器阵列，建立了一套用于猪肉新鲜度识别的电子鼻系统。通过不同保存温度不同时间的猪肉样品的电子鼻检测实验，探讨了电子鼻的实时响应特性的补偿方法和基于PCA的猪肉新鲜度的判别模式。同时采用挥发性盐基氮和微生物菌落总数检测实验进行对比分析。结果表明：在不同实验条件下，由于微生物作用产生的猪肉腐败规律，可由电子鼻实时检测；把温湿度信息作为PCA输入分量，能较...
PCA与KNN在胎心率与宫缩描记图分类中的研究
主成分分析 K近邻分类 胎心率与宫缩描记图
2010/3/15
提出了基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的K近邻（K Nearest Neighbor，KNN）分类原理，并将其应用于胎心率与宫缩描记图分类。主要思想是：对训练样本和测试样本进行降维，并对降维后的测试样本使用KNN分类技术分类。选择2 120组胎心率与宫缩描记图数据，使用该方法进行分类测试。实验结果表明，使用该类模型，分类结果稳定，分类准确率高，并且...
基于PCA+AdaBoost算法的人脸识别技术
人脸识别 特征脸 主成分分析 AdaBoost
2010/2/21
人脸识别技术是图像处理方面的重要技术，然而识别率不高却一直妨碍人脸识别技术的广泛应用。主成分分析（PCA）是人脸识别技术的一个重要算法，将PCA与AdaBoost算法相结合改进了原来的算法，并称新算法为PCA+AdaBoost算法。实验证明PCA+AdaBoost算法的识别率明显高于PCA算法，相对于Fisherface算法的识别率也有明显的提高。