特征空间中的拓展稀疏人脸识别

基于稀疏表示分类（SRC,sparse representation for classification）是近年来模式识别领域中备受关注的一个研究热点。当每类训练样本较少时,SRC的识别效果往往不理想。为解决此问题,人们提出了拓展的稀疏表示分类算法。它引入了训练样本的类内变量矩阵,来补充每类训练样本信息。但是,该方法很难获取普遍存在于复杂数据如图像中的非线性信息。为此,提出了特征空间中的拓展稀疏人脸识别算法。该算法将样本集非线性映射到新的特征空间中,计算每个训练样本在表示测试样本时所做的贡献。根据贡献大小,给每个训练样本赋予一定的权重。同时,利用类内变量矩阵,共同表示测试样本。实验表明所提出的算法优于其它经典稀疏表示分类算法。     

基于主元分析和线性判别分析降维的稀疏表示分类

为解决传统的稀疏表示分类(SRC)算法在小样本人脸识别过程中的过大时间开销问题,该文提出2种基于降维的SRC算法。扩展主元分析(EPCA)算法利用PCA算法构造约束优化稀疏模型,对测试样本进行线性表示,通过比较测试样本和每类训练样本的重构PCA系数进行决策分类。EPCA+线性判别分析(EPCA+LDA)算法在EPCA算法的基础上增加LDA约束模型,提高重构样本的稀疏表示的鉴别性。将该文算法应用于AR和FERET人脸数据库,与扩展SRC(ESRC)、SRC、SRC_PCA、协同表达分类(CRC)算法相比,该文算法有较高的识别率和较低的时间复杂度。将EPCA算法和EPCA+LDA算法应用于FETET数据集,识别率分别为61.46%和59.17%,运行时间分别为383.02 s和220.62 s。     

二次近邻稀疏重构法及人脸识别

基于整个数据集的稀疏表示(sparse representation classification,SRC)用于人脸识别在很大程度上影响了运行效率.如何利用较少样本稀疏表示在保证计算效率的同时,识别率也有一定提升,尤其是面对光照、角度、姿态等非受控环境,目前仍是一个问题.考虑到协同表示(collaborative representation classification,CRC)基于l2范数稀疏求解的优势,为进一步提升CRC的整体分类性能,引入类内近邻,提出一种二次近邻稀疏重构表示法.该方法首先在原始训练集上选择各类训练样本中与待测样本距离相近的若干样本组成近邻样本集,并协同表示,接着分别用各类近邻样本重构待测样本,再次选择与待测样本相近的若干重构样本协同表示,最终实现模式分类.在ORL和FERET数据库上的仿真实验表明,相比现有的一些CRC算法,该方法在一定程度上缩短了运行时间,并使识别更精确.     

一种多分类器协同的半监督分类算法SSC_MCC

为了提高半监督分类性能,提出了一种多分类器协同的半监督分类算法SSC_MCC.算法采用双层结构集成,使用多条件判断挖掘未标记样本信息,扩充有标记样本.第一层中,采用三分类器协同投票一致策略实现对未标记样本进行标记,第二层中采用基于正确分类率的分类器加权投票决策标记未标记样本,扩充有标记样本,用最终生成的有标记样本训练分类器,实现半监督分类.最后,使用UCI数据集模拟半监督实验,结果表明SSC_MCCL较好地提高了半监督分类性能.     

脑-机接口系统的类协同式半监督学习

针对如何提高有标签样本不足时的分类精度问题。提出脑-机接口系统(BCI)的类协同半监督学习算法(LCTSSL),采用有监督和无监督两种算法提取双特征训练双分类器协同扩充有标签样本集。在训练前后阶段设置不同置信度度量,选择两分类器分类结果一样的高置信度样本进行标记,保持每类每次新标记样本数目一样,提高有标样本集的可信度及识别系统的鲁棒性。迭代更新两分类器、有监督提取系统及相应特征,充分利用新标签信息。最后利用BCI竞赛2005的数据I证明LCTSSL算法的有效性。     

一种基于协同训练半监督的分类算法

为提高少量样本情况下分类器的性能,提出一种基于多分类器协同的半监督样本选择方法,利用未标注样本实现样本增强,提高分类器泛化能力.依靠多分类器的互相监督和多分类器标签一致的原理,将已标记样本作为训练集,利用SVM和RF两个分类器协同训练,多分类器的类别标签和确定度值作为约束条件,从未标记样本集中筛选出最有代表性的样本构成增强样本集,以准确率为评价标准,验证本算法对分类器泛化性能的影响.本算法在手写数字数据集(Mnist字符库)和Landsat土壤数据集上测试,实验结果表明相比少量原始训练样本构建的分类器,增强样本构建分类器预测的全部类别准确率都得到提升.两个数据集的总体准确率分别提升5.97%和7.02%,Mnist数据集中数字5这类准确率提升最高(提升11.9%,从79.3%到91.2%),Landsat土壤数据集中土壤3这一类准确率提升最明显(提升15.8%,从73.5%到89.3%),结果证明了该算法显著提高了分类器的泛化性能.同时与经典的KNN、Co-training和Co-forest算法对比,所提出的算法能够最大限度地利用未标记样本信息,具有最好的精度表现,证明了该研究提出算法的优越性.     

一种基于近邻稀疏表示的人脸识别新方法

稀疏表示近些年来被广泛用于人脸识别。由于在现实中,同类图像之间往往不可避免存在光照、姿态、甚至遮挡等差异,如果使用这些有各种差异的图像样本去表示某一特定状态下的图像,则表示的效果势必会受到影响。为进一步提高稀疏表示在人脸识别中的性能,基于原始协同分类(CRC)算法,引入近邻思想,即在各类训练样本中分别寻找与测试样本相近的若干样本,以构建新的近邻样本集;在此基础上进行协同表示,并利用每类样本系数分别重构待测样本,最后基于重构样本集再次协同表示。这种基于近邻样本的二次稀疏重构表示法,使识别更精确,并在一定程度上提升了运行效率。在ORL,YALE,FERET及AR人脸数据库上通过仿真验证了该方法的有效性。
     

一种基于近邻稀疏表示的人脸识别新方法

稀疏表示近些年来被广泛用于人脸识别。由于在现实中,同类图像之间往往不可避免存在光照、姿态、甚至遮挡等差异,如果使用这些有各种差异的图像样本去表示某一特定状态下的图像,则表示的效果势必会受到影响。为进一步提高稀疏表示在人脸识别中的性能,基于原始协同分类(CRC)算法,引入近邻思想,即在各类训练样本中分别寻找与测试样本相近的若干样本,以构建新的近邻样本集;在此基础上进行协同表示,并利用每类样本系数分别重构待测样本,最后基于重构样本集再次协同表示。这种基于近邻样本的二次稀疏重构表示法,使识别更精确,并在一定程度上提升了运行效率。在ORL,YALE,FERET及AR人脸数据库上通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于非负稀疏表示的标签繁殖算法

提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的聚类关系,避免了传统半监督学习算法中的邻居选择和参数设置过程;然后通过对未标记样本的标签进行迭代繁殖至收敛而获得所有样本的标签.在人脸识别、物体识别、UCI机器学习和TDT文本数据集上的实验结果表明采用非负稀疏表示的标签传播算法比典型的标签繁殖算法具有更好的分类准确率.     

基于图的微博广告文本识别

大量的微博广告影响了微博数据分析模型的使用.针对微博广告文本识别问题,利用基于图的半监督的标签传播算法,指导计算机从大量的非结构化的微博文本中自动识别出微博广告.通过对实验数据的评测,结果显示,当已有标签样本较少时,基于图的半监督的标签传播算法能够获得比有监督的支持向量机和朴素贝叶斯算法更好的性能.