论文网站:http://arxiv.org/abs/1404.3606 论文下载地址:PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification? 论文的matlab代码(第一个就是):Matlab Codes for Download 本文的C++ 和 Scala 代码:https://github.com/Ldpe2G/PCANet 该文提出了一个简单的深度学习网络,用于图像分类,用于训练的图像...
睡不着,把晚上看的一点PCA和PCANet 简单的记录一下,原理部分后面再补。 PCA是用来提取特征的一种算法,实现过程是:1、对目标矩阵按行或列去均值(让他们的均值为0 2、求目标矩阵的协方差 3、对协方差矩阵求特征值和特征向量。 4、取需要的特征值对应的特征向量构成矩阵。 5、把原矩阵映射(乘)到特征向量构成...
https://github.com/PRIS-CV/PCA-Net/blob/main/main.pygithub.com/PRIS-CV/PCA-Net/blob/main/main.py 细粒度分类旨在区分类别差异微小的子类,比如不同品种的狗狗或者不同类别汽车,常规细粒度分类输入的都是单图,本文使用配对的方式输入图片,融合提取同类图片显著性特征,并通过注意力机制,迫使模型专注于图...
此外直方图特征还为PCANet提取到的特征添加了一些变换上的稳定性(例如尺度不变形)。 4 实验结果 3 总结 我认为这篇文章最好的点就是在卷积层用了PCA,这样早卷积的时候就有了一定的目的性,从而提高了分类效率。创新性很高。
在上述基础上,基于PCANet-1,在CASIA-SURF上完成了模态内组合实验,结果如表3-2所示,实验表明在不同模态组合中,深度模态为活体检测提供了最大区分度的信息,而且三模态融合方案取得最佳效果。 接下来验证了PCANet-1在强干扰因素和人脸多姿态的挑战场景下的泛化和鲁棒性能,使用SmartToF®相机采集的含有遮挡、表情、姿...
By combining with these two efficient module, we construct our Pyramid Convolutional Attention Network (PCANet), which achieves state-of-the-art results on Pascal VOC 2012 and Cityscapes benchmark.doi:10.1016/j.imavis.2020.103997Haiwei Sang
本方法融合RGB图、深度图、强度图三种模态数据，不同模态数据在PCANet中学习到的特征互补，可有效地区分活体与非活体。我们提出3D活体检测算法框架主要基于特征级的多模态融合策略，首先FaceBoxes[24]人脸检测器完成人脸检测。非极大抑制(NMS)算法用于选取候选的人脸区域，根据图像中的像素面积大小得到最终的待检人脸区域...
为了达到以上目标,我们使用最基本的PCA滤波器作为卷积层滤波器,在非线性层使用二值化哈希编码处理,在重采样层使用分块扩展直方图并辅以二值哈希编码,将重采样层的输出作为整个PCANet网络最终的特征提取结果,考虑到以上的因素,我们将这种简洁的深度学习结构命名为PCANet。图一展示了一个2阶PCANet特征提取流程: ...
pca.fit(block) block_features = pca.components_.flatten() features.extend(block_features) return np.array(features) ``` 我们可以使用PCANet的特征提取函数来对图像进行特征提取,并使用机器学习算法对提取的特征进行分类。可以使用以下代码实现该过程: ``` # 加载图像数据集 images = load_images() # 图像...