半监督局部线性嵌入算法在人脸识别中的应用

提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于半监督局部线性嵌入(Semi-Supervised Locally Linear Embedding,SSLLE)的人脸图像识别方法。针对局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法非监督学习的缺陷,引入半监督思想,在构造邻域的时候利用部分样本的标签信息来重新调整距离矩阵;使用调整后的距离矩阵进行线性重建从而实现数据降维。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,能有效的提高人脸识别的性能。     

小世界邻域优化的局部线性嵌入算法

通过分析稀疏数据或噪声数据,导出局部线性嵌入(LLE)算法出现失效的原因,由此提出了一种基于小世界邻域优化的局部线性嵌入(SLLE)算法.将复杂网络算法引入到流形学习中,利用小世界算法对LLE算法进行数据优化,并以最短路径和局部集群系数作为局部优化参数,解决了数据点不规则时以欧氏空间作为邻域判别标准在构建局部超平面造成嵌入结果扭曲的难题.通过3组标准测试数据集合比较了SLLE、LLE算法,结果表明SLLE算法的计算效果、鲁棒性、非理想数据的降维结果均优于LLE算法,且计算正确率至少提高10%.     

融合邻域分布LLE算法轴承故障信号检测

针对降维算法局部线性嵌入算法LLE(Local Linear Embedding)未能充分保留高维数据中邻域之间的结构的问题,提出了一种新的融合邻域分布属性的局部线性嵌入算法。该算法通过计算每个样本数据的邻域分布以及KL(Kullback-Leibler)散度度量不同邻域点与其中心样本各自的近邻分布差异,并利用其差值优化重构的权重系数,从而获得更精确的低维电机数据。通过可视化、 Fisher测量和识别精度3个评价结果验证了该算法挖掘电机轴承检测数据高维结构的有效性。     

基于LLE和模糊核聚类的语音可视化仿真

根据语音信号的时变特性,提出了一种具有很好分类定位能力的语音可视化方法——局部线性嵌入(LLE)和模糊核聚类相结合的算法.通过利用LLE对提取的语音特征进行非线性降维,然后再利用模糊核聚类算法对其进行聚类分析,即利用Mercer核,将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对语音信号特征进行模糊核聚类分析.由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地支持基于位置的语音可视化.以10名男生和10名女生在实验室环境下的720个语音资料(汉语元音)作为样本进行了试验,试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于局部线性嵌入的多流形学习故障诊断方法

故障样本具有复杂多样性,而不同故障类型存在于不同维数的多流形子空间中,将样本统一降维到同一维数的单流形上则不能进行高效的特征提取.提出了一种基于局部线性嵌入(Local Linear Embedding,LLE)的多流形学习(Multi-LLE)故障诊断方法,将单流形故障诊断方法扩展到多流形,首先利用Multi-LLE分别提取各故障数据集在其本征维数流形上的特征,再通过各特征向量的聚类中心与故障新样本在不同维数下的嵌入向量的距离比较,将距离最近者归为一类实现分类识别.利用转子实验故障数据对算法进行了验证,并将Multi-LLE方法与LLE和海赛局部线性嵌入(HLLE)方法进行了比较,结果表明该方法能够有效的实现故障诊断.     

基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机

针对已有非平行超平面支持向量机(NHSVM)分类方法仅考虑训练样本的全局信息却忽视训练样本之间局部几何结构的问题,将鲁棒局部线性嵌入(ARLE)方法的基本思想引入NHSVM中,提出一种基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机(ARLEBTSVM)。该方法不但继承NHSVM方法具有的异或(XOR)问题处理能力;而且可以很好地保持训练样本空间的局部信息,同时通过考虑样本的全局分布来自动抑制野值样本点对嵌入的影响,从而在一定程度上提高分类算法的泛化性能。为了更好地处理非线性分类问题,通过核映射方法构造非线性ARLEBTSVM。在人造数据集和真实数据集上进行实验,结果表明ARLEBTSVM方法具有更好的分类性能。     

几种维数约简方法在人脸识别中的比较研究

流行学习是一种分类问题的有效解决方法.采用人脸数据库作为样本集,对主要几种线性算法和LLE算法进行实验分析,尝试引入一种监督LLE算法,在针对人脸数据库的实验中发现该算法在提取非线性特征中有较好的效果.     

有监督的核局部线性嵌入算法

核局部线性嵌入法是一个优异的流形学习方法,对于非线性高维数据的降维问题,具有较好的效果。但是算法本身是一个无监督学习方法,对于模式分类等有监督学习问题效果不是很好。通过分析监督学习问题的机理,提出了一种有监督的核函数局部线性嵌入算法,数值实验证明算法对于有监督学习问题,具有较好的效果。     

基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

一种局部线性嵌入的空间听觉重建方法

空间听觉重建中,头相关传输函数(head-related transfer function,HRTF)庞大的数据量是影响虚拟声源合成效率的主要因素之一.为了减少HRTF的数据存储,提出一种局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)空间听觉重建方法.通过LLE对高维HRTF数据进行降维,在低维数据空间提取与方位感知相关的特征,然后利用聚类算法进行分类,得到特征HRTF,而其余非特征HRTF则可以利用特征HRTF通过改进插值算法进行重构.与现有的主成分分析法(principal component analysis,PCA)相比,利用LLE降维后的数据保留了更多的感知信息,利用HRTF数据间的内在关系,对插值后的数据进行修正,可减少重建误差.仿真结果表明,该方法能够有效地减少HRTF的存储数据量,有利于提高虚拟声源的合成效率.     

增强LLE特征分类性能的人脸识别

为了增强局部线性嵌入(LLE)特征的可分类性,提出一种应用LMNN算法改善LLE特征分类性能的人脸识别方法.LMNN算法寻求一个线性变换,变换空间的欧氏距离等价于原始空间的马氏距离,马氏距离增强了LLE特征的kNN分类性能.在ORL数据库和扩展的YaleB数据库上进行实验,并与其他方法进行了比较.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于支持向量机的局域线性嵌入算法在图像检索中的应用

SVM算法复杂度与样本维数无关,具有的泛化能力强、分类精度高的特点,而LLE是有效的非线性降维方法,本文利用支持向量机(SVM)算法对局域线性嵌入(LLE)算法进行改进,有效地解决了基于内容的图像检索中的高维特征向量的降维问题,实验表明具有较高的查全率和查准率.     

彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。      

视频人脸识别中基于聚类中心LLE的特征相似性融合方法

针对大部分现有视频人脸识别方法通常仅利用代表性范例或图像集而较少研究有效融合的问题,提出了一种基于聚类中心特征相似性融合方法。首先,使用局部线性嵌入从原始数据空间学习低维嵌入,并利用STHAC算法将投影划分为LLE特征空间聚类;然后,从基于局部外观的聚类中得到特征相似性,在贝叶斯最大后验概率分类框架中对范例点和聚类子空间进行相关相似性匹配;最后,借助于范例重要性概率完成人脸的识别。在视频人脸数据集CMU Mobo、Honda/UCSD和ChokePoint上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比几种传统的方法,所提方法取得了较高的识别精度和较低的计算复杂度。     

一种改进的LLE方法

局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,简称LLE)是一种较好的非线性降维方法,这种方法对于位于某种非线性流形上的数据的降维有着比较好的效果.但是这种方法对于其中一个重要参数——近邻个数,太过敏感.文章将另一种非线性降维方法Conformal-Isomap中的一种度量数据之间距离的方法引入到LLE方法中.经过实验发现,新引入的距离对于近邻个数的选择有比较好的效果,可以使得实验的结果对近邻个数的选择不那么敏感.     

基于改进的带监督流形学习算法的通信电台识别

设计了一种电台主域积分双谱（PIB）特征参数提取方法,利用双谱特征的对称性,简化计算,提高计算效率。针对PIB特征参数冗余仍然较大,导致分类器复杂、识别效率低的问题,提出了一种改进的带监督局部线性嵌入（LLE）流形学习方法,利用电台数据类别信息的监督距离改进LLE算法中的邻域点搜索方法,并用于PIB参数的降维。将上述方法用于电台个体识别,采用概率神经网络作为识别分类器,对同型号同工作参数的10部电台进行个体识别实验。实验结果验证了上述方法的有效性,在接收信号信噪比为20 dB时电台的正确识别率超过90%。     

基于融合特征提取与 LLE 方法的表情识别

为保证所提取特征表征作用的全面性, 提出一种基于几何特征和局部纹理特征相结合的特征提取方法。 将基于主动表观模型(AAM: Active Appearance Model)特征点标记提取的几何特征和基于局部二值模式(LBP: Local Binary Pattern)提取的眼部和嘴部纹理特征进行融合, 融合后的特征经局部线性嵌入(LLE: Locally Linear Embedding)方法进行特征降维, 并使用多分类的支持向量机(SVM: Support Vector Machine)进行分类识别。 该方法分别选取 JAFFE 数据集 7 类表情和小样本数据集 Yale 的 4 类表情进行实验, 识别准确率分别达到了 98. 57%和 91. 67%, 从而证明了该方法的有效性。