基于稀疏性约束非负矩阵分解的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解算法对年龄估计问题具有良好的应用效果。     

L_(3/2)正则化图非负矩阵分解算法

基于图正则化非负矩阵分解算法(GNMF),提出一种基于凸光滑的L3/2范数正则化图非负矩阵分解算法.该算法用非负矩阵分解算法对数据进行低维非负分解时,根据流形学习的图框架理论,构建邻接矩阵保持数据局部几何结构,并对数据的低维表示特征进行凸光滑的L3/2范数稀疏性约束,在给出算法更新迭代规则的同时,从理论上证明了所给算法的收敛性.通过人脸数据库ORL、手写体数据库USPS和图像库COIL20的仿真实验表明,相对于非负矩阵分解算法及其基于稀疏表示的改进算法,所给算法均具有更高的聚类精度.     

基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法

针对不同视角的行人样本具有较大的类内差异性,造成多视角行人识别错误率较高的问题,提出一种基于非负矩阵分解最小二乘的多视角行人分类算法.采用非负矩阵分解的方法对多视角的行人样本图像进行子空间分解,提取基向量;引入协同表示的方法并在最小二乘约束下,对子空间进行稀疏表示获得稀疏分解系数;利用近邻子空间方法对分解系数进行分类.基于自行构建的多视角行人数据库进行对比实验,结果表明该算法的准确性和有效性优于其他方法.     

基于非负矩阵分解的集成人脸识别

非负矩阵分解已广泛应用于人脸识别,但因无监督、子空间线性表示、基特征局部次优等特点,它识别光照复杂、表情丰富的人脸图像的能力有限。为优化非负矩阵分解的人脸识别能力,分析并建立了非负矩阵分解的集成分类框架,整合多组基特征的弱类别结构信息,在无监督情形下利用偏最小二乘回归建立符合统计属性的集成标签映射,突显正确的类结构。通过多组人脸数据集的试验结果表明,基于非负矩阵分解的集成分类能力显著提高,适用光照复杂、表情丰富的人脸图像识别。     

基于非负矩阵分解的类标签映射集成学习

非负矩阵分解已广泛应用于人脸识别,但因无监督、子空间线性表示、基特征局部次优等特点,它识别光照复杂、表情丰富的人脸图像的能力有限。为优化非负矩阵分解的人脸识别能力,分析并建立了非负矩阵分解的集成分类框架,整合多组基特征的弱类别结构信息,在无监督情形下利用偏最小二乘回归建立符合统计属性的集成标签映射,突显正确的类结构。通过多组人脸数据集的试验结果表明,基于非负矩阵分解的集成分类能力显著提高,适用光照复杂、表情丰富的人脸图像识别。     

一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法

非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)广泛应用于图像聚类、计算机视觉、信息检索等领域。但是,现有的NMF方法还存在一些不足之处：①NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中;②NMF方法还存在对噪声敏感以及鲁棒性差的缺点。为了提高NMF算法的鲁棒性和可解释性,提出一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法(sparse graph regularized non-negative low-rank matrix factorization,SGNLMF)。通过低秩约束和图正则化,SGNLMF算法同时利用了数据的几何信息和有效低秩结构;此外,SGNLMF算法还对基矩阵加以稀疏约束,使得其鲁棒性和可解释性均有一定的提升。还提出了一种求解SGNLMF的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。通过在ORL和YaleB数据库上的实验结果表明SGNLMF算法的有效性。     

基于局部学习的受限非负矩阵分解算法

为了利用样本的局部结构信息与少量标记样本的类别信息,提出了一种基于局部学习的受限非负矩阵分解算法,并应用于数据表示.为了考虑样本的局部结构信息,通过每个样本邻域构建出的分类器对样本的类别进行预测;同时,还将样本中存在的类别信息作为硬约束,使得相同类别的高维样本在低维表示空间保持一致.算法不仅利用了样本的几何流形结构信息与鉴别结构信息,还考虑了标记样本的类别信息,因此比传统的非负矩阵算法具有更强的鉴别性.在20Newsgroups文本库和ORL人脸库中的实验结果表明了算法能提高分解准确率和归一化互信息.     

基于非负矩阵分解的1kbit/s波形内插语音编码算法

为了进一步降低编码速率,提出了一种基于非负矩阵分解的1kbit/s波形内插语音编码算法.该算法对特征波表面的幅度矩阵进行非负矩阵分解,以获得局部特征矩阵,并对该局部特征矩阵进行约束和改进,使优化后局部特征更加突出.对应的基矢量进一步稀疏,从而有利于对权矢量的量化,以实现对特征波表面的高效编码.该算法同时加入清浊音标志,对特征波表面的相位谱进行估计,以更好地提高合成语音质量.实验表明,该算法能够在1kbit/s的低编码速率条件下,获得与1.2kbit/s混合激励线性预测语音编码算法相近的合成语音质量,取得了较好的效果.     

基于丰度约束核非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混

本文提出一种基于丰度约束核非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混方法.通过该方法将原始高光谱图像数据映射到高维特征空间中,使非线性数据在高维空间中变得线性可分.然后,在高维特征空间中,通过线性的非负矩阵分解进行无监督的高光谱解混.同时依据地物分布的空间特性,在丰度上添加稀疏和平滑约束.模拟和真实高光谱图像数据的实验结果表明,与其他解混方法相比,该方法考虑了地物的空间分布特性,提高了在不同的非线性混合场景下的高光谱解混精度.     

基于新迭代规则的稀疏CNMF人脸识别方法

针对凸非负矩阵分解(CNMF)人脸识别方法的运行时间长且识别率不高的问题,提出一种可收敛的易于计算的新目标函数,并引入阈值稀疏约束,得到新的迭代规则,可有效提高识别率和减少计算时间.首先,图像经预处理后得到低频训练样本,经由新迭代规则的稀疏凸非负矩阵方法分解,得到特征的稀疏基矩阵和权值系数矩阵;然后,基于稀疏特征基矩阵对测试样本进行分解,得到测试集的特征权值系数矩阵;最后,使用一对一支持向量机对该特征权值系数矩阵进行识别分类.基于新规则的稀疏化基矩阵数据更为集中,因此相应系数矩阵中特征的权值也更为集中,易于进行分类识别.实验结果表明:基于新迭代规则的稀疏CNMF方法的识别率可达到100%,比凸非负矩阵分解、稀疏非负矩阵分解、多层非负矩阵分解方法分别提高了33.0%,10.0%和5.5%,并且识别时间更短,图像重构误差更小.     

约束问题求解的一个统一方法

给出了一个新的求解约束的方法──动态约束算法．它通过引入新的约束类型，使变量操作和约束操作算法统一起来．在新的求解约束过程中，不需再区分变量与约束．     

基于AC与LmaxRPC的自适应约束传播求解算法

在现有自适应约束求解方法基础上,提出一种新的自适应约束传播求解算法ADAPTAC-LmaxRPC.该算法能根据约束的不同特性,在传播能力强但开销高的LmaxRPC与传播能力弱却开销低的AC之间自适应地切换进行约束传播.多个Benchmark实例类上的测试实验数据表明,ADAPTAC-LmaxRPC算法有效地平衡了求解效率和算法开销之间的矛盾,大幅度提高了约束求解的效率.     

一个并发约束程序设计语言的定义与实现

设计实现了并发约束程序设计语言COPS.该语言结合约束对象、不确定性计算及约束储仓技术,采用基于并发约束模型的推理控制和基于优先度的规则选择策略,将说明性的知识表示、系统化和启发式的推理搜索能力以及合理的确定性计算开销统一起来.系统在电路建模、专家决策等领域的初步应用表明了该语言对构造基于约束的知识系统的适用性.COPS的出现为复杂智能问题的解决提供了可能性.     

基于变量混合调整的机械产品智能优化策略

为解决机械产品原始设计方案的可行化,提出了基于变量混合调整的优化策略,采用了基于启发式思想生成的变量因果关系图与几何约束混合求解的变量调整策略．该策略能很好地适应产品设计的各个阶段,具有良好的柔性;同时它又是约束驱动,具有很强的自适应性和灵活性．就汽车驾驶室内布置设计对该策略进行了有效的验证．     

理想约束的基本类型

许多一般力学文献中，对理想约束基本类型的阐述不够完整，有的甚至不够准确。本文给出了粗糙接触面约束的概念，并将约束分为内约束和外约束，在此基础上完整准确地阐述了理想约束的基本类型问题。     

基于约束映射关系的二维几何约束模型

在系统实现的基础上 ,提出一种依据设计过程确定约束依赖关系的参数化设计模型 ,建立约束和图元之间的映射模式 ,优化确定节点之间的更新从动性 ,从而降低约束求解的复杂度 .用户添加的约束和系统自动识别的约束能动态添加到有向约束图中 ,并支持任意图形块的选择重复 .实践证明 ,该模型算法简单 ,交互性好 ,能很好理解用户的设计意图 .     

基于自由度分析几何约束求解方法中过约束和欠约束的处理

在自由度分析方法的基础上使用依赖图, 解决了约束求解过程中的过约束和欠约束的处理问题. 依赖图中保留了求解问题中变量间的依赖信息. 当系统发现矛盾的过约束时或欠约束时会给使用者显示提示信息, 由用户进行处理.     

球体约束的规范表达

研究球体的规范表达。提出平面冗余、平凡线性冗余、半线性冗余三条新的规范原则,并给出了球体约束元组的规范算法。     

协同设计动约束求解策略

将协同思想应用到产品开发过程中,由多功能小组共同参与,对设计任务进行有效的任务关联和分解,分析产品的信息流确定子任务之间的关系,通过约束网络图描述各子设计任务间的联系,为了对耦合关系的设计任务进行有效求解,提出了一种基于动约束的约束求解策略,并对协同设计过程中的约束进行有效的管理。     

约束条件在理论力学问题解决中的应用

在理论力学问题的分析、解答过程中，理解、利用各种约束，特别是一些不易引起注意的运动约束，对寻找思路和解决问题有重大作用。除加强基本概念和基本规律的训练，建立和正确理解质点、刚体等模型之外，有必要强调约束条件的寻找和利用。