發(fā)布時間：2023-08-20 10:32

　　模式識別作為機器學(xué)習(xí)和人工智能的一個重要領(lǐng)域,在生物識別、圖像檢索等諸多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。相關(guān)模式識別作為模式識別中的一個重要的子領(lǐng)域,使用相關(guān)濾波器用于分類。雖然相關(guān)濾波器本身具有一些優(yōu)良特性且種類繁多,但仍存在相關(guān)峰不夠尖銳、所需訓(xùn)練時間長和混疊等問題。針對上述問題,本文主要對二次相關(guān)濾波器算法和零混疊相關(guān)濾波器算法進行改進研究。首先,回顧相關(guān)濾波器通用的設(shè)計原則,通過實驗介紹相關(guān)濾波器的優(yōu)良特性。接著,利用有約束相關(guān)濾波器和無約束相關(guān)濾波器中預(yù)先白化圖像的思想,改進二次相關(guān)濾波器,使得生成尖銳的相關(guān)峰,改善識別性能。并針對二次相關(guān)濾波器訓(xùn)練時需要進行大矩陣運算的問題,利用二次相關(guān)濾波器僅需要非零特征值對應(yīng)的特征向量這一事實化簡矩陣運算,改進訓(xùn)練過程,加快訓(xùn)練速度。在AT&T人臉數(shù)據(jù)庫和Yale人臉數(shù)據(jù)庫上進行的實驗結(jié)果驗證本文方法的有效性。最后,零混疊相關(guān)濾波器使用梯度下降法進行訓(xùn)練,為了克服梯度下降法可能出現(xiàn)鋸齒現(xiàn)象和收斂速度慢的問題,使用非線性共軛梯度法替代梯度下降法以進行改進。通過在AT&T人臉數(shù)據(jù)庫和Yale人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明,在保持零混疊相關(guān)濾...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 相關(guān)濾波器研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)濾波器理論概述
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)濾波器基本原理
    2.3 相關(guān)峰銳度度量指標(biāo)
    2.4 人臉數(shù)據(jù)庫
    2.5 本章小結(jié)
第三章 相關(guān)濾波器算法改進研究
    3.1 引言
    3.2 有約束相關(guān)濾波器
        3.2.1 等相關(guān)峰綜合鑒別函數(shù)濾波器
        3.2.2 最小平均相關(guān)能量濾波器
        3.2.3 最優(yōu)折衷綜合鑒別函數(shù)
    3.3 無約束相關(guān)濾波器
        3.3.1 最大平均相關(guān)高度濾波器
        3.3.2 無約束最小平均相關(guān)能量濾波器
        3.3.3 無約束最優(yōu)折衷綜合鑒別函數(shù)
    3.4 二次相關(guān)濾波器及改進
        3.4.1 QCF設(shè)計原則與推導(dǎo)
        3.4.2 改善識別性能
        3.4.3 加速訓(xùn)練過程
    3.5 實驗結(jié)果與分析
        3.5.1 QCF使用的訓(xùn)練時間對比實驗
        3.5.2 QCF使用的特征向量數(shù)量對比實驗
        3.5.3 相關(guān)濾波器中參數(shù)λ對比實驗
    3.6 本章小結(jié)
第四章 零混疊相關(guān)濾波器算法改進研究
    4.1 引言
    4.2 最大間隔相關(guān)濾波器
        4.2.1 支持向量機
        4.2.2 MMCF設(shè)計原則與推導(dǎo)
    4.3 相關(guān)濾波器存在的問題
        4.3.1 循環(huán)相關(guān)引起混疊
        4.3.2 頻域MACE濾波器
        4.3.3 時域MACE濾波器
        4.3.4 FDMACE和 TDMACE的比較
    4.4 零混疊相關(guān)濾波器及改進
        4.4.1 二維零混疊約束
        4.4.2 非線性共軛梯度法的引入
    4.5 實驗結(jié)果與分析
        4.5.1 SVM和 MMCF對比實驗
        4.5.2 零混疊相關(guān)濾波器中迭代算法對比實驗
        4.5.3 UOTSDF濾波器和ZAUOTSDF濾波器對比實驗
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻
作者攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3843046