基于判别字典学习的线性子空间人脸识别算法

提出判别字典学习来获取线性子空间方法,以减弱光照等噪声对子空间人脸特征提取的影响,从而在保证稀疏系数的局部结构性同时保持字典的判别性.首先,训练与语意相关的结构字典,并在破坏非同类语意样本间局部结构稀疏性的同时,增强同类语意样本间局部结构的稀疏性;其次,利用最大间隔准则(MMC)在重构后稀疏易分的语意子空间对样本进行特征提取,不仅可以避免小样本问题还可以在重构后的语意空间中提取抗噪声干扰的特征.在Yale库、AR库和Yale B库数据集上的试验结果表明:与现有算法相比,该算法有更优的性能,能更高效地提取不受噪声干扰的易分类人脸语意特征.     

改进的鉴别稀疏保持投影人脸识别算法

为了解决判别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中时间复杂度偏高的问题,构造了一种新类间离散度.用各类样本的平均向量组成过完备字典去重构表达每一类的平均向量,然后通过最大间距准则(MMC)构造新的目标函数,更好地展现人脸样本数据库类间的差异,增强了类间判别力和鲁棒性,简化了字典和字典表达,降低算法复杂度.实验结果表明:改进后的算法在保持识别率优势的前提下,极大地减少了识别时间.     

基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别

通过对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的统计特性分析,提出一种基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别算法,有效地解决了图像域稀疏表示识别算法存在的高维问题。由低维高精度的广义二维主分量特征构成过完备字典,基于Fisher线性判别准则对该字典进行学习优化,使得类内更紧凑,类间更分开,同时降低了稀疏求解的复杂度。求解测试样本在优化字典下的稀疏表示系数,根据系数矢量的能量特征完成分类识别。MSTAR（moving and stationany target acquisition and recognition）实测SAR图像数据实验的结果表明,该方法稀疏求解复杂度低,并且只需简单的SAR图像预处理即可有效地提高识别的准确率和速度     

基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断

为解决液压泵故障信号特征难以提取的问题,提出了一种基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断新方法。在稀疏编码框架中引入Fisher判别准则,通过对训练样本进行字典学习,获取具有判别性的字典与稀疏系数,使用不同故障类别字典对测试样本进行稀疏表示,利用全局分类方法综合重构误差与系数偏差两方面参数,对液压泵故障信号进行识别。实验结果表明,对于不同状态下的液压泵振动信号,该方法可自适应地完成各类子字典的学习与模式识别过程,与传统方法相比,在液压泵故障诊断中具有更高的准确率和较好的稳定性。     

改进i-向量说话人识别算法研究

针对信道变化环境下说话人识别系统鲁棒性差及识别率低的问题,提出一种改进i-向量说话人确认算法。首先,利用系统注册说话人GMM-UBM提取话者i-向量;然后,采用加权线性判别分析对i-向量降维和信道补偿,提取更具判别性的特征向量;紧接着,结合类内协方差归一化技术和ZT-norm规整技术对余玄距离得分进行规整,进一步消除信道干扰;最后,构建高鲁棒性余玄距离分类器判定目标说话人。仿真实验结果表明该算法可以有效地提高系统性能。     

WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用

针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.     

结合EEMD与K-SVD字典训练的语音增强算法

该文提出一种总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法与K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典算法相结合的语音增强算法。将带噪语音通过EEMD分解得到各本征模式分量(intrinsic mode function,IMF),对各IMF分量进行互相关和自相关分析,去除噪声IMF分量,并将过渡IMF分量再次进行EEMD分解,去除其中的噪声IMF分量。将过渡IMF分量和剩余的IMF分量叠加,得到预降噪的带噪语音。利用纯净语音,通过K-SVD字典训练算法得到过完备字典。对预降噪的带噪语音通过过完备字典进行稀疏表示,稀疏系数重构出纯净语音。实验结果表明:在低信噪比和高信噪比情况下,该算法的去噪效果明显优于传统的谱减法、小波阈值去噪法和K-SVD字典训练。     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.     

基于稀疏表示的时间序列最近邻分类

提出一种基于稀疏表示的时间序列最近邻分类模型,旨在通过提取时间序列的关键特征,去除冗余信息,达到减少噪声干扰的目的.该模型首先求解时序数据基于过完备字典的稀疏表示,然后利用非零系数及其对应的原子重构原始序列,最后利用基于距离的分类器进行分类.在18个时间序列公开数据集上的实验结果表明,最近邻分类模型能够提高传统的最近邻分类器的分类准确率.     

多尺度压缩感知框架下的遥感图像超分辨率重建

传统的基于压缩感知的超分辨率重建算法将图像看作单尺度,并没有考虑不同尺度的图像块可能包含不同的判别信息.为了有效利用遥感图像的尺度特性,提出了一种多尺度压缩感知框架下的遥感图像超分辨率重建算法.首先通过图像块聚类构建多尺度训练样本集,接着运用Fisher判别准则学习包含遥感图像类别信息的判别字典,然后根据压缩感知中测量矩阵的构造方式估计低分辨率图像的获取过程,最后结合判别字典依次重建多尺度模式下的各子区域图像.实验结果证明了将多尺度压缩感知引入图像超分辨率重建的有效性,提出的算法在视觉效果和评价指标上均优于现有的几种算法.     

基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构

该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。     

基于共振峰参数和分类线性加权的源-目标声音转换

源-目标说话人声音转换是一种变换说话人声音特征的技术,它将源说话人的声音转换成目标说话人的声音.其中,声道参数的转换是获得高质量重建语音的关键,所以选择声道共振峰参数作为待转换的特征参数,利用线性预测求根法提取共振峰参数.为了克服分类线性转换算法(CLT)中分类不准带来的误差,引入了分类线性加权转换的策略,给出了一种基于径向基函数神经网络的分类线性加权转换算法(WCLT).在微软汉语普通话语音数据库上对转换语音分别作了客观和主观评估,验证了分类数目和训练集对两种转换算法的影响.实验结果表明,WCLT算法的转换效果优于CLT算法,一定程度上克服了高斯混合模型的转换算法(GMM)转换语音时,频谱过分光滑的现象,并在只有较少训练集数据时也能得到较好的转换效果.     

基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别

针对人脸图像复杂环境变化,提出了一种基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别算法。算法首先通过协同表示计算重构样本与测试样本之间的残差,根据残差选取与测试样本临近的训练样本组成新的字典;然后在该字典上通过鲁棒PCA依次进行低秩误差分解,并计算误差矩阵的平滑性、稀疏性;最后联合协同表示的残差以及低秩分解中的平滑性和稀疏性构建判别准则进行人脸图像的分类识别;在ORL、AR等人脸库的实验表明:基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别算法不仅能够在复杂环境变化下取得良好的识别性能,而且保持了协同表示的优势,大大减少运行时间。     

基于辨别性深度信念网络的说话人分割

该文基于语音信号的超矢量特征空间,提出了一种基于Fisher准则的可辨别性深度信念网络(discriminativedeep belief network,DDBN)训练方法,得到了优于传统深度信念网络(deep belief network,DBN)的说话人码本矢量特征,并利用这些码本特征对多说话人的音段进行了聚类与分割。由TIMIT数据库生成的多说话人语音分割的实验结果表明,该基于Fisher准则函数的DDBN说话人分割算法的性能明显好于传统的Bayes信息判决(Bayesian informa-tion criterion,BIC)法和DBN法。     

Fisher正则化的最小二乘孪生支持向量机

最小二乘孪生支持向量机是一种有效的模式分类算法,然而每一个训练样本都对最终的决策平面有影响。如果训练集含有噪声或异常点,其会过度关注这些点,这可能导致最小二乘孪生支持向量机的判别能力较差。为了解决这个问题,受Fisher准则思想的启发,本文引入了双Fisher正则化项,并在此基础上提出了Fisher正则化的最小二乘孪生支持向量机。同时,在人工数据集和UCI数据集上验证了所提算法的有效性。     

基于联合过完备库的信号分离及重构

在信号稀疏分解理论的基础上，提出了构建联合过完备库的思想。通过对包含不同特征成分的过完备子库进行联合构建联合过完备库，它包含丰富的待分解信号的信息，复合信号在其上具有更好的稀疏性，同时由于每个分量信号在各自的过完备子库上均具有稀疏性，利用基追踪算法实现各个分量信号的分离和重构。仿真结果表明：联合过完备库对复合信号的重构以及分量信号的分离和重构具有较好地效果。     

基于小波包分析和支持向量机的说话人识别

在说话人识别系统中,语音特征参选是系统的关键问题之一.本文研究了MFCC参数、小波包分析.从听觉特性出发,提出基于小波包分析代替傅立叶变换的一种新的特征参数,给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造一种新的混合特征参数,最后采用支持向量机实现说话人的分类识别.实验数据表明:有效地提高了说话人辨认系统的识别率.     

基于HOG3D描述器与稀疏编码的异常行为检测方法

提出了一种基于稀疏编码理论的视频异常行为检测方法,并使用HOG3D空-时描述器表征视频序列的形态及运动信息。首先,从正常视频序列中提取空-时兴趣点,获得其特征向量作为训练样本。通过K-SVD字典训练算法构建过完备字典,使得正常样本在所构建字典上的表达具有很好的稀疏性。在稀疏编码过程中,按视频段读取测试视频序列,求解特征信息在字典上的关于其稀疏系数的凸优化问题,然后根据稀疏编码改进公式求得重构误差数值。最后的判断阶段,计算视频段的相对重构误差,相对重构误差为正表明为异常视频段,否则为正常视频段。在UMN数据库3个场景及Weizmann数据库上进行实验,验证了本文算法的有效性。将实验拓展到现实监控视频中,结果表明本文方法在实践中同样具有较好的应用价值。     

自适应语音压缩感知方法

针对固定正交基下语音信号稀疏化程度低、适应性差的问题,提出了一种自适应的语音稀疏化方法,并将其应用到语音压缩感知理论中.该方法首先采用线性预测系数的加权线性组合对语音信号进行线性预测,并以线性预测残差基作为信号基.然后,按照稀疏约束条件训练出稀疏表示的过完备字典,并交替应用1-范数稀疏约束的追踪和奇异值分解算法,达到字典与稀疏系数同步更新.该方法从信号特征入手,学习并提取特征或纹理信息,能较好地实现语音信号的稀疏化,提高语音压缩感知的重构性能.实验结果显示,与其他正交基方法相比,该方法的语音稀疏化程度高.语音质量的主客观评价结果显示,该方法具有良好的重构性能.     

基于自适应加权压缩感知的图像超分辨率重建

压缩感知理论被广泛应用于从少量随机观测中精确地重构原始信号,基于压缩感知理论来实现图像的超分辨率重建,在利用图像的局部稀疏性先验的基础上,采取了以下两项措施：一是通过对图像降质模型的估计,采用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)算法构建过完备字典对,依据同一图像高低分辨率观测在对应字典下稀疏表示系数相似的特点,将字典对所表示的高低分辨率图像间的映射关系带入目标函数中,避免了降采样和模糊算子难以抽象为矩阵形式对求解造成的影响;二是在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的梯度投影稀疏重构(adaptive weighting gradient projection for sparse reconstruction, AWGPSR)算法,克服了传统正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在这一步需要固定稀疏度的缺陷,可获得更加精确的稀疏表示系数。结合得到的稀疏表示系数与高分辨率字典可以重建出图像的高频分量,将重建的高频分量与低频部分融合可以得到最终的图像超分辨率重建结果。实验结果表明,...