刘俊
- 作品数：5 被引量：8H指数：1
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金高等学校骨干教师资助计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术理学更多>>
- 人脸图像的子空间表示研究
- 上世纪90年代以来，以主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)为代表的子空间方法有力地促进了人脸...
- 刘俊
- 关键词：人脸图像图像表示主成分分析线性判别分析人脸识别
- 文献传递
- 形状记忆合金驱动器力-电-热耦合特性研究
- 2019年
- 针对形状记忆合金复杂的非线性力学特性,利用Seelecke提出的SMA本构模型,研究了在动态加热工况下SMA驱动器回复应力的变化规律,测定了相关模型参数,获得了SMA的动态温度特性,并将计算结果与实验结果进行了对比分析,最大相对误差达到了近40%。提出了一种空间曲面拟合方法,利用MATLAB进行数据拟合后得到的模型,能准确的计算动态加热工况下SMA驱动器的回复应力,为SMA驱动器的精确控制提供了理论指导,预测值与实测值最大相对误差不超过13%。
- 刘俊徐志伟
- 关键词：形状记忆合金驱动器
- 正则化的模糊Ho-Kashyap分类器
- Ho-Kashyap算法是统计模式识别中一种有效的线性分类器的设计方法,但传统Ho-Kashyap算法存在的主要缺点是无法控制算法的推广能力.J.Leski在Ho-Kashyap算法中引入了正则化因子来控制分类器的复杂度...
- 周鹏刘俊陈蕾
- 关键词：模式识别计算机数学
- 文献传递
- 稀疏低秩双线性判别模型及其应用被引量：1
- 2010年
- "高维度小样本"问题是模式识别应用中的主要障碍之一。跨越这一障碍的有效方法之一是采用参数矩阵的低秩逼近,目的是控制模型复杂度。常用的低秩逼近方法需要预先指定目标矩阵秩的大小(如主成分分析)。提出了一种新的基于稀疏约束的低秩判别模型,此模型通过对目标参数进行矩阵分解,然后分别对子成分施加低秩(稀疏)约束,从而达到低秩逼近的目的。进一步将这一思想嵌入一个双边判别模型,并用坐标下降法对目标函数进行优化,使得算法在低秩逼近的同时还有效利用了输入数据的空间特性,从而得到更好的推广性能。其有效性在一个安全生物识别应用上得到了验证。
- 蒋琳谭晓阳刘俊
- 关键词：主成分分析
- 基于“SOM脸”的选择性单训练样本人脸识别被引量：7
- 2005年
- 基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法 ,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度 ,并未预先人为设定任何重要区域 ,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域 ,即包含类信息相对丰富的区域 ,并将其进行可视化。实验结果表明 ,在利用了人脸局部区域重要程度信息后 ,识别算法的性能和效率均得到提高 ;特别是仅选择人脸图像中若干部分重要的区域用于识别时 ,在提高识别效率的同时 ,识别性能未见明显下降。
- 谭晓阳刘俊张福炎
- 关键词：人脸识别自组织神经网络
