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翟梦尧

作品数：7 被引量：31H指数：4
供职机构：河北大学工商学院更多>>
发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 4篇人脸
  • 4篇人脸识别
  • 4篇小波
  • 4篇小波变换
  • 4篇波变换
  • 2篇特征脸
  • 2篇主成分
  • 2篇主成分分析
  • 2篇相容粗糙集
  • 2篇基于小波变换
  • 2篇粗糙集
  • 2篇2DPCA
  • 1篇多尺度
  • 1篇多尺度分析
  • 1篇隐含层
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇特征提取
  • 1篇统计分析
  • 1篇偏置

机构

  • 7篇河北大学
  • 2篇河北省机器学...

作者

  • 7篇翟俊海
  • 7篇翟梦尧
  • 4篇王熙照
  • 3篇王华超
  • 1篇李胜杰
  • 1篇高原原
  • 1篇李塔

传媒

  • 2篇计算机科学
  • 1篇河北大学学报...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 4篇2012
  • 1篇2011
  • 2篇2010
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
变精度相容粗糙集模型被引量：7
2012年
将变精度粗糙集的思想引入相容粗糙集,提出了两种变精度相容粗糙集模型,在模型I中,目标概念的下近似和边界域的交集非空;在模型II中,目标概念的下近似和边界域的交集为空。研究了两种模型中上、下近似算子的基本性质、两种模型之间的关系,以及与其他粗糙集模型之间的关系。
翟俊海翟梦尧高原原王熙照
关键词：粗糙集下近似变精度粗糙集相容粗糙集
基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳被引量：8
2012年
决策树是常用的数据挖掘方法,扩展属性的选择是决策树归纳的核心问题。基于离散化方法的连续值决策树归纳在选择扩展属性时,需要度量每一个条件属性的每一个割点的分类不确定性,并通过这些割点的不确定性选择扩展属性,其计算时间复杂度高。针对这一问题,提出了一种基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳方法。该方法首先利用相容粗糙集技术选择扩展属性,然后找出该属性的最优割点,分割样例集并递归地构建决策树。从理论上分析了该算法的计算时间复杂度,并在多个数据集上进行了实验。实验结果及对实验结果的统计分析均表明,提出的方法在计算复杂度和分类精度方面均优于其他相关方法。
翟俊海翟梦尧李胜杰
关键词：相容粗糙集决策树割点统计分析
ELM算法中随机映射作用的实验研究被引量：6
2012年
通过实验研究ELM算法中随机映射的作用及神经网络中隐含层结点个数对网络泛化能力的影响。在35个数据集上进行实验,针对不同的数据集,找到网络的最优精度所对应的隐含层结点个数。实验结果表明,当随机映射使数据升维到一定维数时,网络性能得到提高。
翟俊海李塔翟梦尧王熙照
关键词：神经网络
基于小波变换和2DPCA的人脸识别
分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 dim...
翟俊海翟梦尧王华超
关键词：小波变换人脸识别主成分分析特征脸
基于小波子空间集成的人脸识别被引量：4
2012年
基于小波变换的人脸识别方法通常选用低频子图进行人脸识别,这样会丢失其他子段图像中的识别信息。针对这一问题,提出了两种小波子空间集成人脸识别方法并与其他相关方法进行了实验比较。第1种方法集成每1层小波低频子空间图像进行人脸识别;第2种方法首先对人脸图像做L层小波分解,然后对每1层的3个高频子空间图像求平均,连同每层的1个低频子空间图像得到L个小波子空间图像,最后集成这L个小波子空间图像进行人脸识别。本文提出的方法充分利用了不同频率小波子段图像的识别信息,能够提高人脸识别的精度。在ORL、YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的实验结果显示,本文提出的方法特别是方法 2在识别精度方面都优于其他方法。
翟俊海翟梦尧张素芳王熙照
关键词：人脸识别小波变换二维主成分分析
基于小波多尺度奇异值分解的人脸识别被引量：2
2011年
作为一种矩阵分解方法,奇异值分解可用于提取图像的代数特征。图像的奇异值特征具有很多好的性质,如稳定性、几何不变性、对噪声的不敏感性。但是只用一个尺度的图像奇异值特征难以获得高识别率。基于小波变换和奇异值分解,提出了基于小波多尺度奇异值分解的图像特征提取方法,它将多个尺度的小波子图奇异值特征组合起来用于人脸识别,在ORL,YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的识别率分别达到82.11%,100%和95.68%。
翟俊海王华超翟梦尧王熙照
关键词：小波变换人脸识别奇异值分解多尺度分析特征提取
基于小波变换和2DPCA的人脸识别被引量：4
2010年
主成分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 di mension principal component analysis:2DPCA)直接处理图像数据,不需要向量化的过程,2DPCA降低了计算复杂度,但是2DPCA与PCA相比,需要存储更多的系数,即要占用更多的存储空间.本文提出了一种基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法,可以克服上述缺点,实验结果证明了该方法的有效性.
翟俊海翟梦尧王华超
关键词：小波变换人脸识别主成分分析特征脸
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