搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 ICA”相关记录25条 . 查询时间(0.25 秒)
国际传播学会（InternationalCommunicationAssociation）
由上海交通大学媒体与设计学院与国际传播学会（ICA）共同主办的“2014国际新媒体论坛”将于2014年10月25日在上海举办。ICA现任主席PeterVorderer教授，ICA前任主席FrancoisHeinderyckx，SSCI杂志MediaPsychology主编MaryBethOliver教授、...
高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点，设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案，提出并实现一种G-FastICA并行算法，并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示：在处理高光谱影像降维时，CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能，G-FastICA算法比串行最高可获得72倍加速比，比16核CPU...
以渭干河-库车河三角洲绿洲为例，利用ETM+数据，探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法。提出了基于ICA与纹理特征的SVM复合的分类方法（简称ICA-T-SVM法），通过此方法对该绿洲进行分类研究，并将分类结果与基于ICA的SVM法（简称ICA-SVM）、单源数据（光谱）SVM法、最大似然法（MLC）、神经网络法（Neural Network）分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明：该方...
基于ICA模式空间的基因分类
独立分量分析 基因分类 模式空间
2009/10/12
ICA是应用于盲源信号分离的一种统计方法。利用ICA对基因微阵列表达谱数据进行分解获得由基因模型谱和对应系数构成的线性谱模型，并在此基础上进行基因分类。由于基于ICA的一个模型谱并不能完整地代表一个具有生物意义的类别，并且模型谱之间不具正交性，在此线性模型下不能有效的表示基因数据，为此提出基于ICA的模式表达空间的概念，并在该模式空间中重新构造了基因的数据表达形式，并利用此表达形式进行基因分类。实...
ICA的一种新应用：图像滤波
强相关性 图像锐化 层次感
2009/8/20
利用独立分量分析的特性，提出一种新颖的图像滤波方法。该方法将原始图像和整体向右平移一列的图像看作ICA观测信号，对这2幅强相关性图像组成的矩阵信息进行ICA处理，可以得到一幅锐化图像，表明ICA在这种情况下具有高通滤波的性能。计算机仿真实验结果说明，该方法提取出的锐化图像具有层次感强、定位精度高等特点，是一种有效的滤波方法。
基于ICA的卵巢癌质谱数据分析
独立成分分析 特征提取 散布度
2009/8/19
卵巢癌蛋白质谱数据属于高通量数据，含有大量冗余信息，且许多重要信息都包含在高阶信息中，而独立成分分析可以从高阶信息中提取有用特征。将传统的独立成分分析融入卵巢癌蛋白质谱数据的特征提取中，并利用类信息机制监督独立成分分析过程。仿真实验结果表明，独立成分分析和监督式独立成分分析在卵巢癌蛋白质谱数据集研究过程中取得了良好的效果，识别率可达98%。
基于ICA和SVM的SAR图像特征提取与目标识别
独立分量分析 支持向量机 识别
2009/7/31
提出一种利用独立分量分析和支持向量机的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。对图像小波分解后提取低频子带图像，对低频子带图像进行独立分量分析提取特征向量，利用支持向量机对特征向量分类完成目标识别。将该方法用于MSTAR数据中的3类目标识别，识别率最高可达96.92%。实验结果表明，该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。
基于ICA模型的主动隐写分析
主动隐写分析 独立成分分析模型 最大后验概率估计器
2009/7/31
提出一种基于独立成分分析(ICA)模型的主动隐写分析方案。该方案假设秘密信息是独立同分布序列且统计独立于载体图像，将隐写分析过程视为ICA模型的求解问题。借助于最大后验概率估计器，该方案仅使用一幅隐写图像即能提取出秘密信息，克服了Chandramouli所提方案的局限性。仿真实验结果表明，该方案能提取大约80%的秘密信息，且性能随嵌入长度的增加而提高。
基于数据融合和ICA的鲁棒数字水印算法
数字水印 树状小波分解 独立分量分析
2009/7/30
利用树状小波分解结合人类视觉系统的特性，提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法，可以向载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本。在每个块中使用独立分量分析的方法提取水印，对提取出的多个水印副本图像进行融合操作，以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明，以该方法嵌入的水印具有较高的透明性，对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性。
基于CCIPCA和ICA降维的文本分类研究
特征降维 独立成分分析 支持向量机
2009/7/21
文本分类中采用向量空间模型来表达文本特征，维数巨大，关键是对高维的特征集进行降维处理，而一般的分解算法无法处理大规模的高维问题。采用CCIPCA与ICA相结合的特征提取方法可以有效地实现文本特征降维。实验结果表明降维提高了分类器的效率和效果。
基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法
眼部状态识别 独立元分析 隐马尔可夫模型
2009/7/21
汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型（HMM）识别眼部状态的识别算法，首先对彩色图像进行二值化处理，然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取，为了加快特征提取的速度，这里采用FastICA算法；然后通过HMM进行眼部状态识别。实验结果表明，该算法可快速有效地识别出驾驶员眼部状态。
基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别
独立变量分析 最近邻特征线分类器 最近邻分类器
2009/7/21
提出了一种基于最近邻特征线（NFL）与最近邻（NN）联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析（PCA）降维，然后用快速独立变量分析（FastICA）提取独立基，分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势，充分利用了同类之间相似，距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率，是一种可行的人脸识别方法。
基于ICA与聚类分析的支持向量机分类研究
独立成分分析 聚类分析 相关关系
2009/7/21
在ICA与聚类分析的基础上提出了一种改进的支持向量机分类模型——ICSVM模型。ICSVM模型中利用一种指标筛选算法与独立成分分析的方法将各数据指标转化为互相独立成分的数据指标。接着运用K-means方法对独立成分样本数据集进行聚类分析，再由获得的各子类中心数据构造初始的超平面，筛选出靠近初始超平面的支持类与亚支持类，并展开支持类与亚支持类中的样本数据点重新构造超平面，以便对数据进行分类。实验表明...
一种基于ICA的数字图像特征保护方法
图像保护 熵 独立分量分析（ICA）
2009/6/29
提出一种利用数字图像的特征值对该数字图像进行保护的方法。该方法利用DCT变化原理，提取数字图像的特征值，然后采用信息论中熵的原理和独立分量分析方法评价特征值的变异程度，对数字图像进行保护。该方法不需要对原图进行修改，有较高的实用性。