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[发明专利]一种识别慢性肾病图像的系统-CN202010507825.8有效
发明人：林浩添;彭晖;张夏茵;肖辉 -专利权人：中山大学中山眼科中心
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种识别慢性肾病图像的系统，包括：图像采集模块，采集患有慢性肾病患者和健康人群的眼底光学相干断层扫描血管图像；参数获取模块，根据采集的眼底光学相干断层扫描血管图像获得诊断参数；函数生成模块，利用所述诊断参数计算Fisher判别的分类函数系数，并根据所述分类函数系数分别生成慢性肾病和健康人群的Fisher判别函数；比较判定函数模块，将待识别患者的诊断参数分别代入所述慢性肾病和健康人群的Fisher判别函数中，得到两个函数值，并比较两个函数值大小，若慢性肾病的Fisher判别函数的函数值大于健康人群的Fisher判别函数的函数值，则判定为患有慢性肾病的图像，否则判定为健康状态的图像。
一种识别慢性肾病图像系统

[发明专利]基于FTIR-ATR主成分Fisher判别分析的服用麻纤维鉴别方法-CN202211466018.1在审
发明人：蒋晶晶;李鹏妮;庄莉;袁绪政;沈锦玉;李伟松;陈磊;张国清;张文军;朱红梅 -专利权人：国家纺织服装产品质量监督检验中心（浙江桐乡）
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于FTIR‑ATR主成分Fisher判别分析的服用麻纤维鉴别方法，包括a)分样、b)预处理、c)FTIR‑ATR光谱图采集和FTIR‑ATR光谱数据处理、d)主成分分析、e)Fisher判别模型建立、f)Fisher判别模型验证和g)麻纤维分类鉴别。本发明将主成分分析和Fisher判别分析应用于服用麻纤维的FTIR‑ATR光谱之中以建立鉴别模型，可基于该模型和待测麻纤维的FTIR‑ATR光谱科学、准确且高效的鉴定服用麻纤维，有效避免检验人员本身对纤维图像的认知偏差对检验结果准确性的影响
基于 ftir atr 成分 fisher 判别分析服用麻纤维鉴别方法

[发明专利]基于Fisher判别分析的矩阵变量受限玻尔兹曼机图像分类方法-CN201810787846.2有效
发明人：李敬华;田鹏宇;孔德慧;王立春;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于矩阵变量Fisher判别分析的ClassMVRBM模型进行图像分类的方法，采用矩阵变量的Fisher准则即类内最小、类间最大准则，并整合到ClassMVRBM模型进行联合训练；首先定义了面向矩阵变量的Fisher准则，通过引入矩阵变量之间的距离度量，定义了矩阵变量的类内散度和类间散度；然后引入该矩阵变量Fisher判别准则到矩阵变量受限玻尔兹曼机分类模型(记为ClassMVRBM‑MVFDA)的目标函数
基于 fisher 判别分析矩阵变量受限玻尔兹曼机图像分类方法

[发明专利]一种基于Fisher信息矩阵的导航脉冲星选择方法-CN201310117103.1有效
发明人：崔平远;于正湜;朱圣英;高艾;徐瑞 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2013-04-07 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： G01C21/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Fisher信息矩阵的导航脉冲星选择方法，属于深空探测技术领域。本发明方法建立了脉冲星导航的测量简化模型，基于信息论相关概念构建了导航状态的Fisher信息矩阵，根据使得Fisher信息矩阵的行列式最大的原则选择导航脉冲星，提高导航状态可观测性；提高脉冲星导航的可观测性及导航精度
一种基于 fisher 信息矩阵导航脉冲选择方法

[发明专利]一种基于正则化Fisher阈值选择策略的不平衡数据分类系统-CN201810142731.8在审
发明人：王喆;李冬冬;朱昱锦;高大启 -专利权人：华东理工大学
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于正则化Fisher阈值选择策略的不平衡数据分类系统，首先将采集的样本转为适于后续处理的向量；在训练阶段，先实现正则化Fisher线性判别模型，在训练集上优化并输出相关参数，然后自定义的八个阈值训练八个新的正则化Fisher模型并通过验证选出最佳模型作为代表；接着根据训练第一步生成的原始超平面生成新超平面并根据新超平面筛选出候选样本及各类的距离向量。验证集上比较代表两种策略的两个改进正则化Fisher模型，输出较好的一个等待测试。相较于传统的分类技术，本发明使用正则化方法使得原始的Fisher线性判别模型能更好学习到数据全局分布信息；通过两种不同策略的选择，使得原本受到不平衡样本误导的阈值得到修正，并大大缩短调试时间。
正则化超平面数据分类系统阈值选择样本分布信息分类技术候选样本后续处理距离向量输出相关训练阶段最佳模型阈值训练传统的训练集验证集自定义向量调试验证采集测试筛选修正输出全局优化改进学习

[发明专利]基于CRBM和Fisher网络的移动视觉搜索框架-CN201711493995.X在审
发明人：纪荣嵘;林贤明;黄晨 -专利权人：厦门大学
申请日： 2017-12-31 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于CRBM和Fisher网络的移动视觉搜索框架，涉及移动端的图像检索。包括：1)连续受限玻尔兹曼机网络构建与训练；2)Fisher layer网络构建与训练。在聚合全局紧凑二值特征算法中采用非线性降为算法CRBM寻找非高斯分布的局部特征本质的子空间特征信息，同时采用基于Fisher的网络结构聚合Fisher Vector，获得更加高效的全局特征；采用标量量化算法和比特自适应算法获得紧凑的自适应的特征
局部特征全局特征图像检索网络构建移动视觉自适应算法聚合紧凑搜索受限玻尔兹曼机图像特征信息非高斯分布一致性检验自适应算法标量量化检索阶段特征算法特征信息网络带宽网络结构选择传输粗匹配候选集移动端子空间匹配网络移动全局

[发明专利]一种次声事件检测方法及系统-CN201810365902.3有效
发明人：李夕海;牛超;曾小牛;陈蛟;刘志刚;刘继昊 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：所述方法及系统首先使用小波包分解的方法，将待检测次声信号分解之后，在不同频段内进行重构，然后对每个频段内的重构信号进行Fisher检测，并且对多阵元同一时窗内的每个Fisher值作为一个属性保存，计算结果生成一幅时间－频率平面上的二维Fisher属性分布图，同时，考虑信号检测的相关时间尺度，以一定的尺度阈值作为衡量信号的标准，降低了环境噪声对Fisher属性值计算的影响，从而降低了次声事件检测的漏警率和虚警率，提高了次声事件检测的效率和精度
一种事件检测方法系统

[发明专利]基于FISHER多级字典学习的图像分类方法-CN201810112205.7有效
发明人：朱松豪;雎学文;荆晓远;冷婷 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FISHER多级字典学习的图像分类方法，包括步骤：构建一个图像分类系统，导入样本图像，利用超完备字典上的稀疏表示矩阵对每个样本图像进行初步的适当分类；将上述经过超完备字典分类的图像基于FISHER多级字典进行不同层级上的学习，获得每个类别图像的具体信息和共同信息；使用FISHER判别准则的判别式对不同层级上字典的区分能力进行增强，形成最佳的图像分类判别标准；本发明提供的基于FISHER
基于 fisher 多级字典学习图像分类方法

[发明专利]一种基于Fisher判别的稀疏表示的人脸识别方法-CN201610349232.7在审
发明人：尹宝才;赵璐;孙艳丰;胡永利 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-05-24 - 公布日： 2016-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Fisher判别的稀疏表示的人脸识别方法，其可以大大提高识别率。这种基于Fisher判别的稀疏表示的人脸识别方法，包括步骤：(1)通过l_2,1范数约束残差项、核范数约束字典稀疏系数来构建稀疏表示模型；(2)利用Fisher判别的监督学习方法来训练稀疏表示模型
一种基于 fisher 别的稀疏表示识别方法

[发明专利]基于稀疏Fisher矢量编码的数据分类方法-CN201610273864.X在审
发明人：田小林;焦李成;张腾腾;张小华;缑水平;朱虎明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-04-28 - 公布日： 2016-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于稀疏Fisher矢量编码的数据分类方法，主要解决现有技术中对特征编码后编码的维数过高，对分类过程造成困难，特征编码未利用稀疏编码方法，造成数据冗余，使得计算速度降低等问题。其方法步骤为：(1)输入待分类的数据；(2)最大化特征的后验概率；(3)高斯混合模型的构建；(4)求解待分类数据的编码c，基向量B；(5)根据B，c求解稀疏的Fisher矢量；(6)以稀疏的Fisher本发明对Fisher矢量编码进行了降维处理，利用稀疏编码的方法减少了冗余数据，节省了存储空间，提高了计算速度，可应用于图像处理和数据分类等领域。
基于稀疏 fisher 矢量编码数据分类方法

[发明专利]基于毫米波太赫兹Fisher向量特征的目标检测方法-CN202210514692.6在审
发明人：程亚运;田迅;邱景辉 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：基于毫米波太赫兹Fisher向量特征的目标检测方法，本发明为解决毫米波太赫兹成像探测误检率高，待测目标与环境分离较困难，导致待测目标难以检测，降低成像探测能力的问题，获取待测目标的毫米波太赫兹成像的多个角度的线极化图像，对获取的多个角度的线极化图像进行组合，得到组合后的图像；对得到的组合后的图像进行分割，得到分割后的图像；根据得到的分割后的图像计算Fisher向量特征量，得到Fisher向量特征量；根据S2中得到的分割后的图像和S3中得到的Fisher向量特征量生成待测目标的特征图像，对特征图像进行阈值分割，得到待测目标的检测图像。
基于毫米波赫兹 fisher 向量特征目标检测方法

[实用新型]基于fisher的工业过程非线性故障诊断装置-CN200620140288.3无效
发明人：刘兴高 -专利权人：浙江大学
申请日： 2006-11-23 - 公布日： 2008-02-06 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：一种基于fisher的工业过程非线性故障诊断装置，包括与工业过程对象连接的现场智能仪表、DCS系统以及上位机，所述的DCS系统由数据接口、控制站、数据库构成；智能仪表、DCS系统、上位机依次相连，所述的上位机包括标准化处理模块、fisher判别分析模块以及故障诊断模块。本实用新型提供一种适用范围广、能够得到良好的故障诊断效果的基于fisher的工业过程非线性故障诊断装置。
基于 fisher 工业过程非线性故障诊断装置

[发明专利]基于线性回归与Fisher判别字典学习的高光谱图像分类方法-CN201410185060.5有效
发明人：杨明;陈梁;高阳 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2014-05-04 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线性回归与Fisher判别字典学习的高光谱图像分类方法，包含如下步骤融合高光谱图像的纹理特征和光谱特征并归一化；运用线性回归与Fisher判别字典学习算法(LRFDDL)学习得到字典和线性分类器；模型预测；本发明将线性回归与Fisher判别字典学习算法应用于高光谱图像的分类，以此来提高高光谱图像的分类精度，此外，本发明中将高光谱图像的纹理特征加入到分类中，进一步提高高光谱图像的分类效果。
基于线性回归 fisher 判别字典学习光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于von Mises-Fisher概率模型的网页分类方法-CN201510919129.7有效
发明人：马占宇;黄迪;周环宇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2015-12-11 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于von Mises‑Fisher概率模型的网页分类方法，属于互联网及机器学习技术领域。本发明对所得特征向量进行二范数归一化，在消除文本长度对特征向量影响的同时可为von Mises‑Fisher模型建模做准备；使用von Mises‑Fisher概率模型对文本特征向量进行建模，此模型为首次应用于自然语言处理领域
概率模型特征向量网页分类建模机器学习技术文本特征向量自然语言处理待分类网页数据预处理模型建模特征筛选特征提取训练样本归一化范数文本互联网分类应用

[发明专利]视觉检索中的紧凑视觉描述子深度神经网络生成模型-CN201810878981.8在审
发明人：纪荣嵘;林贤明;钱剑强;施明辉 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：构建Fisher layer网络；构建分组和二分类模块；基于极大边界条件的损失函数的训练；对于图像库图像和查询图像，首先抽取图像的局部特征，然后用训练好的网络结构对图像的局部特征进行聚合和二值嵌入获得图像的二值编码使用灵活的Fisher网络聚合图像的局部特征生成更高效的全局特征Fisher向量；同时用分组与二分类模块对Fisher向量进行二值编码，得到紧凑的全局二值特征。
局部特征图像二值编码紧凑视觉描述子查询图像神经网络生成模型视觉检索二分类候选集图像库构建向量匹配一致性检验分组边界条件查询结果聚合图像全局特征损失函数图像检索网络结构返回粗匹配灵活的相似度聚合嵌入抽取网络全局