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“模式识别”文件汇总目录一、基于模式识别的智慧青城山—都江堰景区安全防范系统二、模式识别技术在图像处理中的应用三、基于重构误差和极端模式识别的综合能源系统短期负荷预测四、基于多传感器的人体运动模式识别研究五、模式识别理论及其应用综述六、电气设备局部放电模式识别研究综述七、基于模式识别的跌倒检测仪研究八、基于模式识别技术的焊点自动光学检测算法研究九、分布式光伏集群发电功率波动模式识别与超短期概率预测基于模式识别的智慧青城山—都江堰景区安全防范系统随着科技的快速发展，智能化已经成为各行各业的重要发展方向。
在旅游景区安全管理领域，传统的安全防范系统已经难以满足日益增长的安全需求。
因此，基于模式识别的智慧景区安全防范系统应运而生，为旅游景区安全管理提供了新的解决方案。
本文以青城山—都江堰景区为例，探讨基于模式识别的智慧景区安全防范系统的应用与实践。
一、背景与意义青城山—都江堰景区作为世界文化遗产地，吸引了大量国内外游客前来观光旅游。
然而，随着游客数量的不断增加，景区安全管理面临着诸多挑战。
传统的安全防范系统存在诸多问题，如监控盲区、信息处理能力不足等，难以有效保障游客和景区安全。
因此，基于模式识别的智慧景区安全防范系统的建设具有重要的现实意义和理论价值。
二、相关文献综述与现状近年来，国内外学者针对智慧景区安全防范系统进行了广泛研究。
在模式识别技术方面，研究者们利用图像处理、机器学习等技术对景区监控视频进行分析，实现了对游客行为、景区异常事件等的自动识别。
同时，物联网、云计算等技术的发展也为智慧景区安全防范系统提供了强大的技术支撑。
然而，当前智慧景区安全防范系统在实际应用中仍存在一些问题。
首先，系统建设成本较高，很多景区难以承受；其次，数据安全和隐私保护问题亟待解决；最后，系统的智能化程度有待提高。
三、研究内容针对当前智慧景区安全防范系统存在的问题，本文以青城山—都江堰景区为例，提出了一种基于模式识别的智慧景区安全防范系统。
人工智能多种模式识别的调研报告人工智能：多种模式识别的调研报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了最具创新性和影响力的领域之一。
其中，模式识别作为人工智能的关键组成部分，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
模式识别旨在让计算机能够理解和处理各种数据模式，例如图像、语音、文本等，从而实现智能化的任务和服务。
本次调研将深入探讨人工智能中的多种模式识别技术及其应用。
一、模式识别的基本概念模式识别是指对输入的模式（如声音、图像、数据等）进行分析和识别，以确定其所属的类别或具有的特征。
简单来说，就是让计算机像人类一样能够“看懂”、“听懂”并“理解”各种信息。
它涉及到数学、统计学、计算机科学、神经科学等多个学科领域的知识和技术。
模式识别的过程通常包括数据采集、预处理、特征提取、分类或识别等步骤。
数据采集是获取原始的模式信息，预处理用于去除噪声和无关信息，特征提取是从原始数据中提取出有代表性的特征，最后通过分类或识别算法确定模式的类别或含义。
二、常见的模式识别技术1、图像识别图像识别是模式识别中最常见的应用之一。
它使计算机能够理解和解释图像中的内容，例如识别物体、人物、场景等。
图像识别技术广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗诊断、工业检测等领域。
例如，在自动驾驶中，汽车需要识别道路标志、交通信号灯、行人等，以做出正确的驾驶决策。
2、语音识别语音识别技术让计算机能够将人类的语音转换为文字。
这一技术在智能语音助手（如 Siri、小爱同学等）、语音客服、语音输入等方面得到了广泛应用。
语音识别的关键在于准确地捕捉语音信号中的特征，并将其与已知的语音模式进行匹配。
3、文本识别文本识别包括光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）。
OCR 技术用于将扫描或拍摄的文档中的文字转换为可编辑的文本，而NLP 则致力于理解和处理自然语言，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。
4、生物特征识别生物特征识别利用人体的生理或行为特征进行身份认证，如指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。
人脸识别文献综述
人脸识别技术的文献综述可以从以下几个方面展开：
1.人脸识别技术的发展历程：介绍人脸识别技术的起源、发展历程以及各个阶段的技术特
点和应用领域。
2.人脸识别的基本原理：阐述人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配识别
等关键技术。
3.人脸识别的应用领域：介绍人脸识别技术在各个领域的应用情况，如安全、金融、交通、
教育等。
4.人脸识别的技术挑战和解决方案：分析人脸识别技术面临的技术挑战，如光照、角度、
面部朝向、面部表情等，并介绍各种解决方案和技术进展。
5.人脸识别的未来展望：预测人脸识别技术的发展趋势和未来发展方向，包括深度学习、
多模态融合、隐私保护等方面的技术发展。
6.在撰写人脸识别技术的文献综述时，需要全面收集和阅读相关文献，包括学术论文、专
利、技术报告等，并对各种文献进行分类和整理。
同时，需要对各种技术和方法进行比较和分析，总结出它们的优缺点和应用场景。
最后，需要结合自己的理解和见解，对人脸识别技术的未来发展进行预测和展望。
需要注意的是，人脸识别技术是一个跨学科的领域，涉及到计算机视觉、机器学习、模式识别等多个学科。
因此，在撰写文献综述时需要有一定的专业背景和技术基础，以便更好地理解和分析相关文献。
一、模式识别概论在信息的处理过程中，首先需要解决的就是信息的分类问题。
按“物以类聚”的自然规律，将大容量的信息分门别类，各种类别的信息分别归集在一起，然后找出它们内部的规律，以及它们相互之间的规律，然后按规律建立模型，进行生产过程的操作和控制，这样才能达到事半功倍的效果。
对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式，而把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类。
人们为了掌握客观事物，按事物相似的程度组成类别。
模式识别的作用和目的就在于对某一具体事物时将其准确地归入某一类别。
模式识别系统都由两个过程所组成，即设计和实现。
设计是指用一定数量的样本进行分类器的设计。
实现是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。
模式识别系统主要由4个部分组成:数据获取，预处理，特征提取和选择，分类决策。
分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。
基本作法是在样本训练集基础上确定某个判决规则，使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。
二、模式识别的方法模式分类是模式识别的主要内容，即将某个模式分到某个模式类中。
在这个过程中首先需要建立样本库，然后根据样本库建立判别函数，这一过程由机器来实现，成为学习过程。
然后对一个未知的新对象分析它的特征，并根据判别函数决定它属于哪一类。
模式分类是一种监督学习的方法。
可用于模式分类的方法有很多，经典的方法有：①统计模式识别统计模式识别方法是受数学中的决策理论启发而产生的一种识别方法。
其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征矢量。
不同的特征向量，或者说不同类别的对象，都对应于此空间中的一点。
在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征对象的目的。
统计识别中应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。
这类方法中常用的方法有贝叶斯分类、线性分类、非线性分类和聚类分析。
人工智能调研报告题目多种模式识别的调研报告姓名闫永光专业计算机科学与技术学号 201115025指导教师谭同德郑州科技学院信息工程系二○一四年六月引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。
但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知一、模式识别什么是模式和模式识别？模式可分成抽象的和具体的两种形式。
前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。
我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。
文献综述1引言在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术(Face Recognition Technology,简称FRT)是极具挑战性的课题之一。
近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。
人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。
人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。
正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。
它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。
与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。
并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。
自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息, 比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。
自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献A"。
本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。
此外, 本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。
2人脸识别相关理论图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。
要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System, 简称FRS),必然要综合运用以下几大学科领域的知识：2.1数字图像处理技术数字图像处理又称为汁算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对英进行处理的过程，数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一左水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
文献综述手写数字识别技术研究一、前言部分手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支,它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。
OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类.而手写体识别又可分为受限手写体和不受限识别体，按识别方式有课分为在线识别和脱机识别。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。
到目前为止,尽管人们在脱机手写英文,汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距实用还有一定距离。
而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。
字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家,各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码,统计报表,财务报表,银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
因此,手写数字的识别研究有着重大的现实意义,一旦研究成功并投入应用,将产生巨大的社会和经济效益。
[1][2][15]二、主题部分（一）.手写数字识别研究的理论意义手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题,也有着重要的理论价值:1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号,对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关,这样就为各国,各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。
在这一领域大家可以探讨,比较各种研究方法。
2.由于数字识别的类别数较小,有助于做深入分析及验证一些新的理论。
3.尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究,并已取得了很多成果,但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比,这仍是一个有难度的开放问题(Open problem)。
人工智能研究方法的文献综述
行为基础人工智能技术：
行为基础人工智能技术是许多研究者和企业投资者开发的一种新兴技术，主要是让计算机系统模拟人类行为，从而实现一定的自动操作和决策。
此技术主要涉及技术分析，经过数据驱动的分析和可视化管理，也就是使
用数据来量化和验证人的行为。
算法的最终目的是通过记录和分析数据，
计算机系统可以预测和决定人类行为，从而实现自动化决策和操作。
行为基础人工智能研究的根基是基于大数据的技术，其中包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理和模式识别。
数据挖掘是指从可用的数据中
提取有用的信息，以便对行为进行分析和预测。
机器学习使用特定算法从
数据中学习，可以从模式中推断出一般收集的新数据。
自然语言处理是指
人工智能进行语言处理的领域，主要是使计算机系统能够理解自然语言，
可以实现任务的自动化。
最后，模式识别是指使用数据建立模式，并根据
数据建立的模式来预测新数据的程序。
这些技术综合利用，可以实现从数
据中提取人类行为规律的目标。
指导老师：马丽学号：700班级： 075111姓名：刘建成绩：目录............................................................一、报告内容要点............................................................二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》............................................................四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》............................................................五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》............................................................六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and 2D-PCA》............................................................七、课程心得体会............................................................八、参考文献............................................................一、报告内容要点①每篇论文主要使用什么算法实现什么②论文有没有对算法做出改进（为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么）③论文中做了什么对比试验，实验结论是什么？可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法？二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》第一篇《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》，作者主要是实现用PCA可以提取图像数据中主要成分这一特点，从元图像获得协方差矩阵的特征值和特征向量，据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。
作者在图像融合的算法上进行改进，用PCA获得待融合的每幅图像的加权系数Wi。
是这样实现的：计算待融合的i幅图像数据矩阵的协方差矩阵，从中获得λi，用图像所对应的λi在所有λ和中所占比例作为这幅图像的加权系数。
算法流程:设共有 N 幅源图, 把每幅图像看作一维向量记做(1) 由源图像构造数据矩阵(2) 计算数据矩阵 X 的协方差矩阵C为图像的方差,为第 i 幅源图像的平均灰度值。
(3) 计算协方差矩阵的 C 的特征值λ及相应的特征向量ξ由特征值方程求出特征值λi和对应的特征向量ξi(i=1,2,…,m)。
(4) 确定加权系数ωi(5) 计算最终融合图像 F得到的图像可以用下式来表达：作者做了几种确定加权系数算法的对比试验，并且实验结果如下，可见PCA 分解确定加权系数得到的图像交互信息量和联合熵都优于另外两个，所以是相对较好的算法。
结合我们模式识别课程所学，其实PCA算法应用于图像融合就相当于遥感数据图像中各个波段的图像融合在一起。
作者在论文中提到：他是将每幅图像都看做一维的向量，其实也就相当于我们一个波段的图像向量（zy3中[145*145,1]）。
我们在MATLAB中实现的PCA提取前K个主成分，也就是前K个波段的图像融合在一起。
加权系数也是从各个特征值确定，取对应特征向量矩阵来对图像进行变换。
按照融合前是否对图像进行多尺度分解, 作者将已有的图像融合算法分为多尺度分解和非多尺度分解两大类。
本文作者创新点在于利用主称分分解(PCA)可以保留原数据中的主要信息的特点, 在非多尺度分解的框架下, 发展了一种基于 PCA 分解确定加权系数的图像融合算法。
在对比实验中经过定量的观察和定性的计算发现该算法优于其它的非多尺度融合方法。
我的想法：若能将该图像融合办法加入多尺度分解算法, 必将取得更好的融合图像。
三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》本文作者针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题，提出一种基于类内加权平均值的模块 PCA 算法。
该算法对每一类训练样本中每个训练样本的每个子块求类内加权平均值，用类内加权平均值对训练样本类内的相应子块进行规范化处理。
由所有规范化后的子块构成总体散布矩阵，得到最优投影矩阵，由训练集全体子块的中间值对训练样本子块和测试样本子块进行规范化后投影到最优投影矩阵，得到识别特征，并用最近距离分类器分类。
作者在本文中是对模块PCA算法的改进，主要是基于类内加权平均值，其基本思想是先将一个 m × n的图像矩阵 I 分成 p × q分块图像矩阵，即其中，每个子图像矩阵Ikl 是矩阵，然后将所有训练图像样本的子图像矩阵看作训练样本图像向量施行 PCA 方法。
相对于传统模块 PCA 算法的改进是：在求总体散布矩阵时不是用所有训练样本子块的平均值，而是用子块的类内加权平均值。
这样可以减小训练样本均值偏离类中心对求取最优投影矩阵的影响，有利于识别率的提高.对比试验：作者做了传统 PCA 算法、2×2 模块 PCA 算法和基于类内加权平均值的 2×2 模块 PCA算法的实验.并且得出的结果为：①传统 PCA 算法的识别率最低，最高识别率只有 77%，模块 PCA 算法提高了识别率，而基于类内加权平均值的分块 PCA 算法优于该方法。
②在 4×2 分块情况下，改进的算法比普通模块 PCA 算法有更高的识别率并且鲁棒性更强。
③4×2 分块方式优于 2×2 分块方式。
④在4×4分块方式下的正确识别率有很大下降，这是因为对每张图片分的块数越多，每个子块包含的可区分信息量越少，会出现较多的相似子块，不利于分类，导致正确识别率下降。
在这种情况下同样基于类内加权平均值的模块 PCA 算法仍然优于普通模块 PCA 算法。
模块 PCA 人脸识别算法的突出优点是能够抽取图像的局部特征，这些局部特征更好地反映了图像之间的差异，便于模式识别。
同时，由于对原始数字图像进行分块，可以方便地在较小的图像上使用鉴别分析的方法，因此过程简便。
为了进一步提高识别率，作者对模块 PCA 人脸识别算法进行了改进，提出了基于类内加权平均值的模块 PCA 算法。
在ORL 人脸库上的实验表明，此方法优于传统的 PCA 算法和普通模块 PCA 算法。
我的想法：对同一个数据库，原始图像采用不同的分块，获得的最高识别率一般不同，所以我认为这个算法可以继续寻找最佳分块方式以获得最高识别率以及如何简化分块 PCA 算法。
四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》本文的PCA-LDA 算法是将PCA 算法与LDA 算法构造的特征子空间进行融合，获得其融合特征空间；然后，将训练样本与测试样本分别朝该融合特征空间投影，获得识别特征；最后，利用最近邻准则完成性别鉴别。
算法流程：设训练样本表示为N ，N表示训练样本数。
在训练过程中，首先读入训练样本xi，i = 1,..., N ，并计算训练样本的均值avg ，即其中，。
同样，利用训练样本可计算每类训练样本的均值。
性别鉴别属于两类模式识别问题，划分类别仅为男女两类。
接着，对训练样本规范化。
然后，计算协方差矩阵Q 的特征值与特征向量，并取其较大l 个特征值对应的特征向量，组成PCA 算法的特征子空间根据即可把训练样本矩阵X 投影到特征子空间W1 中。
其中，Y 称为训练样本矩阵X 的PCA 降维特征，即识别特征。
显然，m×n维的训练样本图像经过 PCA 算法获得了l × 1 维的降维特征。
数据量得到了大大压缩。
从这篇论文中我知道，通过 PCA 算法的特征子空间的投影，每一幅人脸图像就对应于该特征子空间中的一个点。
同样，特征子空间中的任一点也对应于一幅图像。
特征子空间中的点重构后的图像很像“人脸”，所以被称为“特征脸”。
有了“特征脸”组成的降维子空间，任何一幅人脸图像都可以向其做投影并获得PCA 降维特征，该特征表征了图像在特征子空间中的位置。
因此，在PCA 算法中，原来的人脸图像识别问题就转化为依据特征子空间中的训练样本点进行分类的问题。
对比实验：本文作者对PCA-LDA 算法与PCA 算法进行对比，他们的特征空间维数与正确识别率的关系如下图：试验结果为：PCA-LDA 算法的融合特征空间的不同选择，以及不同的训练样本数均影响性别鉴别的正确识别率。
同时，PCA-LDA 算法比PCA 算法识别性能好，对样本数据具有较好的鲁棒性。
本文作者结合 PCA 算法与LDA 算法的特点，提出了用于性别鉴别的PCA-LDA 算法。
该算法将原始图像投影到PCA-LDA 算法构造的融合特征空间中，去掉了图像大量的冗余信息，同时，保留了图像的有用信息。
该算法既实现了PCA算法的特征压缩，又解决了LDA 算法出现的小样本集问题，为性别鉴别提供了一种新途径。
我的想法：在作者对算法改进的基础上进行有效地实现PCA 算法与LDA 算法特征子空间的融合以及有效地选择融合特征空间的维数，应该可以更加优化算法。
五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》因为高维数据的主成分分析较难处理,而且计算时间和空间复杂度随着数据维数的增加而急剧增加。
鉴于此，作者在文中提出了一种直接面向数据学习的PCA算法,即在迭代中新的权向量等于所有样本向量的加权和,这样可以不必计算数据协方差矩阵.在解决给定样本向量或平稳随机过程的PCA问题时,该算法能够弥补目前批量的算法和增量算法存在的不足。
此外,作者还从理论上证明该算法的收敛性。
作者提出的PCA算法基于一种直接面向数据学习的思想,即在迭代中新的权向量是所有数据向量的加权和,称为直接面向数据学习的PCA算法(Data-Oriented PCA, DOPCA).在解决给定数据或平稳随机过程的PCA问题时,DOPCA算法能够弥补目前批量算法和增量算法存在的不足.首先,它不需要计算数据协方差矩阵,运算复杂度低,可解决高维数据问题.其次,DOPCA算法具有单边渐近的收敛特性,能够较为快地求出最优特征向量的精确解.除此之外,本文作者还证明PCA子空间的收敛一致性,并提出一种快速算法,使计算效率更高,收敛速度加快.算法流程如下：1.求解第1个特征向量2.求解高阶特征向量3.快速计算算法具体如下：前p个特征向量的DOPCA基本算法step 1 选择需要计算的特征向量数p,并使k=1.step 2 随机初始化权向量wkstep 3 更新权向量：step 4 归一化权向量:step 5 若wk未收敛,则返回到step 3.否则,转到step 6.step 7 k=k+1,回到step 2直到k =p.在step 6紧缩所有样本向量,数据矩阵X的每一列对应一个样本向量.当第k个特征向量的当前值wk和更新以前的值满足时迭代收敛.通常地,可允许有很小的收敛容差,即判断迭代收敛的标准为其中,E是收敛容差,abs(#)是求绝对值运算.对比实验：实验1：平均迭代次数l与样本向量维数之间的关系.实验2：计算时间随着向量空间维数或样本数目的增加总体呈现线性增长趋势.实验3：采用ORL人脸图像数据库进行特征脸提取实验.CCIPCA(Candid Covariance-Free Incre-mentalPCA)算法比随机梯度上升(Stochastic GradientAscen,t SGA)算法和广义Hebbian算法(Generalized Hebbian Algorithm, GHA)[6]有更好的收敛特性,所以仅用CCIPCA作为增量学习算法的代表进行比较.在特征脸实验中,由于数据库中只有400张图像,所以可用矩阵计算方法来求特征向量.但是,当数据量较大时,矩阵计算方法就很难处理了,而用DOPCA就可求出特征向量的精确解.实验结果表明,DOPCA算法收敛速度快,能求出最优特征向量的精确解,是一种解决大数据量高维PCA问题的有效方法。
