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肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别
跌到检测 表面肌电信号 模糊熵 加权核Fisher线性判别 模式识别
2016/12/29
针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的sEMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表...
正则化FDA的核化及与SVM的比较研究
正则化 Fisher判别分析 核方法 凸优化 支持向量机
2010/8/30
无论是Fisher判别分析（FDA）还是基于核的FDA（KFDA），在小样本情况下都会面临矩阵的病态问题，正则化技术是解决该问题的有效途径。为了便于研究正则化FDA与支持向量机（SVM）的关系，推导了一种正则化FDA的核化算法。将约束优化问题转换为对偶的优化问题，得到了与SVM相似的形式，分析了该核化算法与SVM的联系。针对Tenessee-Eastman(TE)过程的故障诊断结果表明，正则化KF...
基于加权对称图像的二维FDA人脸识别算法
加权因子 二维FDA 图像处理
2009/8/20
提出一种融合加权对称图像的二维FDA人脸识别算法。将人脸图像分解为奇偶对称脸，并利用加权因子将奇偶对称脸重构新的人脸样本，通过二维FDA算法求解新样本图像的最优特征子空间进行人脸分类。有效融合二维FDA算法的优点，并利用人脸对称性的特征，同时进一步分析加权因子对人脸识别效果的影响，通过选取最优加权因子最大地提高识别率。在人脸图像库ORL中进行的实验结果表明，该算法有效并能获得较高的识别率。
Ensemble of Piecewise FDA Based on Spatial Histograms of Local (Gabor) Binary Patterns for Face Recognition
Ensemble ofPiecewise FDA Spatial Histograms of Local (Gabor) Binary Patterns Face Recognition
2010/12/16
Spatial histogram* of Local Binary Pattern (LBP)and Local Gabor Binary Pattern (LGBP) has been
successfully applied to face recognition and achieved state-of-the-art performance. Both LBP and LGBP ut...