随笔分类 -  机器学习

摘要：本文综述人脸表情识别的过程和方法、研究展望等内容 阅读全文

摘要：线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。就是说，它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。 阅读全文

摘要：其中的图像旋转是一种常用的数字图像处理技术。由于旋转后图像像素点坐标不再是整数，所以旋转后必须对新的像素点灰度值进行插值运算。目前常用的方法有最近邻插值法、线性插值法和样条插值法。文献介绍，最近邻法速度快，方法简单，但生成图像效果较差；样条插值法计算精度高，效果好，但计算复杂，速度较慢；线性插值法（E.g. 双线性插值法）效果较好，运行时间较短。另外，实现赋值的方法分为正向映射法和反向映射法：正向映射法是指，从原始图像坐标出发，计算出在旋转图像上坐标，然后将原始图像该坐标的灰度值赋给对应旋转图像该坐标点；反向映射法则反之。 本文将分别采用基于最近邻取值的正向映射法、基于最近邻取值的反向映射法、基于双线性插值的反向映射法实现图像旋转，并对比三种方法的效果。 阅读全文