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1.
胡晓明 《广东技术师范学院学报》2009,(9)
分别利用矩阵的商奇异值分解和广义奇异值分解两种方法对线性矩阵方程ATXA=B的对称自正交相似解是否存在进行了讨论,并分别得到了线性矩阵方程ATXA=B存在对称自正交相似解的充要条件及其通解的表达式。 相似文献
2.
针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的问题,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息和克服"小样本"效应。在识别阶段,对待识别人脸的特征向量,计算其对各人脸样本的隶属度,最后做出判断。该方法与传统方法在ORL人脸库上进行的对比实验结果,表明了该方法的优越性。 相似文献
3.
人脸识别技术是一门利用计算机分析来分辨人们身份的新兴技术。该技术可以用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、等许多领域。本文对奇异值分解进行了研究。探讨了其在人脸识别中的作用以及这种方法目前还有的问题。最后提出了改进的奇异值分解方法。 相似文献
4.
陈琼 《衡阳师范学院学报》2008,29(6)
基于奇异值分解理论的数字水印技术是一种新的值得探讨和研究的变换域水印技术,它的提出为数字水印技术的发展开拓了新的思路和方法.本文对传统的基于奇异值分解理论的数字水印技术进行了深入分析和研究,并提出了改进方法,给出了一种新的基于奇异值分解的数字水印方案.仿真实验证明,新的方法比较好的满足了数字水印的透明性和鲁棒性,能经受住通常的图像处理操作且具有较大的应用潜力. 相似文献
5.
矩阵奇异值分解的图像性质及其应用 总被引：2，自引：0，他引：2
高仕龙 《乐山师范学院学报》2008,23(5):14-15
本文从图像处理的角度讨论了矩阵的奇异值分解（SVD）的含义及相关性质,并简略描述了奇异值分解在数字图像处理领域的相关应用与进展． 相似文献
6.
奇异值分解是最重要的矩阵分解之一,具有重要的理论价值。简述奇异值分解理论的发展历程、奇异值分解的证明以及奇异值分解在若干线性代数问题中的应用。 相似文献
7.
本文主要讨论了四元数矩阵的奇异值分解,借助于四元数矩阵的复表示矩阵,对其进行双对角化,对得到的双对角矩阵进行奇异值分解,并构造左右奇异值向量,给出了四元数矩阵奇异值分解的一个算法。 相似文献
8.
9.
邓亮章 《南昌教育学院学报》2010,(11):43-43
本文从矩阵的奇异值分解在齐次方程组的最小二乘解法问题上的应用和矩阵的奇异值分解在带约束方程组的最小二乘解法问题上的应用两个方面,探讨了矩阵的奇异值分解在最小二乘法问题上的新应用。 相似文献
10.
提出了一种新的基于DCT-SVD的数字水印算法．该算法将图像分块后,先进行离散余弦变换,再进行奇异值分解,根据数字图像进行奇异值分解后得到的奇异值序列是递减的序列这一特性来嵌入水印．提取水印时不需要原始图像,所以本水印方案是盲的．实验结果表明,该算法不仅对几何失真具有很强的抵抗能力,而且对添加噪声、滤波及JPEG压缩也具有良好的鲁棒性． 相似文献
11.
提出了一种基于奇异值分解（SVD）以及最小二乘法（LS）的变换域水印算法．该水印算法属于非盲水印,利用水印图像的部分信息替代载体图像的信息,增强了算法的鲁棒性．仿真结果表明,该算法不但可以对抗一般的图像处理,并且对缩放、裁剪、旋转等几何攻击有较强的鲁棒性． 相似文献
12.
武莉莉 《宁夏师范学院学报》2007,28(3):38-42,51
在图像矩阵的奇异值中嵌入隐秘信息,这样的嵌入算法鲁棒性很强,但嵌入的信息量却很有限.本算法是将图像矩阵分解为若干小的矩阵序列,使用将每个小矩阵的奇异值进行量化的方法嵌入隐秘信息,这样既增强了算法的鲁棒性,也提高了算法的信息隐藏量.实验结果表明该算法可行,并且可以抵抗多种攻击. 相似文献
13.
SVD-LSSVM and its application in chemical pattern classification 总被引：1，自引：0，他引：1
TAO Shao-hui CHEN De-zhao HU Wang-ming 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(11):1942-1947
INTRODUCTION Pattern classification is an important problem in the machine learning field and least squares support vector machine (LSSVM) proposed by Suykens is an easy and powerful tool for this problem (Suykens and Vandewalle, 1999a). Only a set of linear equations should be solved during training of an LSSVM, which makes it easy to be realized. LSSVM is based on structural risk minimization (SRM) rule, which en- hances its generalization ability. SRM rule requires that model … 相似文献
14.
分析了变量的自相似是LRC算法中线性回归模型中的不利因素,提出了改进的LRC算法.该算法利用奇异值分解降低变量间的自相似程度,同时减少了变量的个数,提高了识别过程的速度.在UMIST人脸数据库中的实验显示了算法的有效性. 相似文献
15.
本文提出了一种基于奇异值分解的指纹图像增强处理方法,通过具体算法和软件实现给出了实验结果。基于Matlab7.0的仿真实验表明,将奇异值分解应用于指纹识别系统预处理中是有效且可行的。 相似文献
16.
RAMAKRISHNAN S. SELVAN S. 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(4):538-549
A new approach based on multiwavelets transformation and singular value decomposition (SVD) is proposed for the classification of image textures. Lower singular values are truncated based on its energy distribution to classify the textures in the presence of additive white Gaussian noise (AWGN). The proposed approach extracts features such as energy, entropy, local homogeneity and max-min ratio from the selected singular values of multiwavelets transformation coefficients of image textures. The classification was carried out using probabilistic neural network (PNN). Performance of the proposed approach was compared with conventional wavelet domain gray level co-occurrence matrix (GLCM) based features, discrete multiwavelets transformation energy based approach, and HMM based approach. Experimental results showed the superiority of the proposed algorithms when compared with existing algorithms. 相似文献
17.
人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。给出了一种基于PCA和LDA方法的人脸识别系统的实现。首先该算法采用奇异值分解技术提取主成分,然后用F isher线性判别分析技术来提取最终特征,最后将测试图像的投影与每一训练图像的投影相比较,与测试图像最接近的训练图像被系统识别出,图像的比较采用了欧几里德距离,仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
18.
金渊智 《柳州职业技术学院学报》2013,13(2):36-38
介绍了矩阵奇异值分解的基本原理,分析了现有基于SVD的图像水印算法的缺陷。这种缺陷导致了提取出的水印结果并不是先前嵌入的水印,这样就无法应用于版权保护。结合最新的SVD研究成果,提出了一种相对可靠的解决办法。 相似文献
19.
首先分析了基于小波变换和奇异值分解方法对同幅图像拼接篡改检测的缺点,结合相关重要的思想,构建了一种改进算法,该算法运用SVD提取图像块特征,并采用偏移频率的直方图来确定阈值。在仿真实验中,通过运用三种算法对图像篡改进行检测,对比结果表明,文章所提算法对同幅图像单次篡改和多次篡改均有更好的检测效果,而且通过修改图像的质量因子的实验进一步证实了该算法具有一定的鲁棒性。 相似文献
20.
基于矩阵奇异值分解的小波包域灰度级数字水印技术 总被引：2，自引：0，他引：2
由于灰度水印具有很好的可视性，引起了越来越多水印研究者的重视。然而灰度水印的数据量太大，如何有效的减少灰度水印嵌入的数据量是一个关键的问题。本文提出了一种基于矩阵奇异值分解的方法，显著的减少了灰度水印嵌入的数据量，同时结合人类视觉系统模型，将水印嵌入到小波包域。试验结果表明，该算法有效的克服了灰度水印数据量大的缺点，并且提高了水印的稳健性。 相似文献