基于全局-局部保持投影的稀疏降维方法

该文提出了一种基于全局-局部结构保持的稀疏投影模型(GLSPP).通过对投影数据进行线性重构来保持数据的全局结构,从而保留投影数据的全局信息.通过约束重构系数矩阵与相似性矩阵的相似性来保持全局保持数据和局部保持投影数据的一致性.同时,对重构系数矩阵和相似性矩阵进行稀疏约束,保留主要信息,以减少冗余信息的干扰.在公开的4个人脸与物体数据集上的实验结果显示:该方法具有较高的分类准确率.     

联合依赖最大化与稀疏表示的无监督特征选择方法

高维数据分析任务中,无监督特征选择是一项重要并具有挑战性的任务.传统的无监督特征选择算法通过保持流形结构或者特征之间相关性进行特征选择,而没有直接考虑选择特征与原始数据的依赖程度.通过考虑投影后的低维空间数据与原始数据信息之间的依赖性,提出有良好性能的特征依赖于原始数据的度量原则.首先利用最大化依赖使投影后数据尽可能保持原始数据的特征信息,据此获得投影矩阵,从而对原始数据达到降维效果.然后联合稀疏表示进行特征选择.提出一种新的无监督特征选择算法,称之为联合依赖最大化与稀疏表示的无监督特征选择方法(DMSR).在4个实际的数据集上进行实验,并与3种已有的无监督特征选择算法进行比较,在两种评价指标聚类精度和互信息上的实验结果表明,提出的DMSR算法是有效的.     

改进的基于DCT与局部保持投影的人脸识别方法

引入基于局部保持能力判据的特征选择算法对融合离散余弦变换(DCT)和局部保持投影的人脸识别方法进行改进.首先对人脸图像进行DCT变换,得到DCT系数,然后以不同频率DCT系数的拉普拉斯值作为局部保持能力判据对DCT系数进行选择,最后对选出的DCT系数执行局部保持投影算法提取识别特征,在ORL人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.     

基于自适应局部保持投影的无监督特征选择方法

基于谱图的无监督特征选择方法在原始高维空间构建图,易受噪声或冗余特征干扰.为此提出一种基于自适应局部保持投影的无监督特征选择方法,利用全局线性回归函数建立特征选择模型,结合自适应局部保持投影提高模型准确度,引入l2,1约束提升特征之间可区分度,避免噪声干扰.最后通过实验验证了该方法的有效性.     

基于L2范数的局部保持投影算法

针对传统局部保持投影算法对外点敏感的问题,提出了一种基于L2范数的局部保持投影算法。该算法通过采用L2范数定义目标函数并重新定义了权值矩阵,多次迭代计算投影矩阵得到局部最小值,直至达到收敛条件,进而获得最终的最优投影矩阵;通过利用最优投影矩阵将原始数据投影到最优的投影子空间,降低高维数据维度,同时能够保持原有数据特征。合成数据实验结果表明,与传统局部保持投影算法相比,所提基于L2范数的局部保持投影算法能够有效地降低数据维度,改善了算法对外点的敏感问题,提高了算法的鲁棒性。人脸识别实验结果表明,该算法能够取得较高且较为稳定的人脸识别率,人脸识别率可达80%。     

基于分块加权的局部保持投影的人脸识别

为增强对姿势、表情、光照等变化的鲁棒性,提出了一种加权的分块局部保持投影人脸识别算法.算法先对样本图像分块,对分块得到的子图像利用局部保持投影算法分别提取局部特征信息,并利用k近邻点的类标信息和样本影响力函数计算各分块子图像的权重.该算法能够有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出,在AT&T和Yale人脸库上的比较实验说明了该算法的有效性.     

正交流形保持投影方法

为克服保局投影的局限,在保局投影的基础上,提出正交流形保持投影方法.在保局投影目标函数中引入数据的非近邻信息,有效地保持数据的局部流形结构和全局流形结构;采用格拉姆-施密特正交化过程获取正交投影基向量,解决保局投影非正交问题.采用ORL和Yale人脸数据库中图像进行实验,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于局部保持投影和RBF神经网络的DOA估计

提出了一种有效的降维构建方法改善来波到达角（DOA）估计的性能。该方法利用局部保持投影（LPP）对DOA估计用的神经网络的训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度,加快神经网络的训练过程。与常用的协方差矩阵上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上,可以使特征维数极大地降低。数值实验表明,基于局部保持投影和神经网络的方法具有良好的估计精度和效率,同时对噪声也有较强的适应能力,能够很好地满足波达方向估计实时性的要求。     

基于局部重构与全局保持的半监督判别分析方法

为克服线性判别分析(LDA)只能利用有标记样本的缺点,提出一种基于局部重构与全局保持的半监督判别分析(LRGPSSDA)方法.LRGPSSDA通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持数据集局部结构的同时保持其全局结构,具有对邻域参数的选择不敏感、所得投影子空间的维数不受样本类别数的限制等特点.相较现有的半监督判别分析方法(如SDA和UDA),LRGPSSDA的分类性能更好.在YaleB和CMUPIE标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

一种鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法

为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法(DSLPP)。首先利用样本集中各类样本的平均向量构造字典,通过保持各类样本平均向量的稀疏重构关系,提出一个新的无参数类间离散度;再通过同时最大化类间离散度和同时最小化类内紧凑度的准则来寻找最优投影方向;最后采用最近邻分类器进行人脸分类识别。由于所采用的类间离散度最大限度地扩大了不同类别中样本之间的差异,因此DSLPP算法具有更强的类间判别力,其识别率得到了明显提高;此外,字典的简化构造降低了算法的计算复杂度。在Yale、UMIST和AR人脸库上的实验结果表明:DSLPP算法在Yale、UMIST库上的平均识别率及AR库上的最高识别率分别达83.38%、95.72%和83.71%,较其他传统方法的识别率有明显提高;在UMIST库上的实验结果表明,DSLPP算法较DSNPE算法的平均计算时间减少了81.7%。     

基于正交邻域保持投射的DT-CWT特征人脸识别

为了有效地利用双树-复小波变换(DT-CWT)进行人脸识别,提出一种将DT-CWT与正交邻域保持投射(ONPP)相结合的方法.先通过DT-CWT得到具有空间、频率以及方向特征的人脸特征表示,然后使用ONPP对特征向量进行线性降维,有效地保持了数据的局部与全局的几何特征,最后进行识别测试.实验结果表明,基于DT-CWT的ONPP算法可以在特征维数有效降低的前提下很好地完成人脸识别任务.     

集合分类中的鉴别式局部信息距离保持映射

该文提出鉴别式局部信息距离保持映射,以解决一类集合分类问题。鉴别式局部信息距离保持映射假设集合所对应的概率密度分布位于统计流形上,选取Fisher信息距离作为概率密度分布间的距离,并将最小化同类点的信息距离、最大化异类近邻点的信息距离作为目标函数,利用特征值分解的方法,求解线性映射矩阵。基于美国国家标准技术署于2008年公布的说话人识别数据库的实验结果表明:鉴别式局部信息距离保持映射优于无用分量投影和鉴别式无用分量投影。     

基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法

提出了一种二维局部保持鉴别分析（Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA）特征提取算法.该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则（Maximum Margin Criterion,MMC）,从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题.通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性.     

基于多尺度图像块分类的字典学习算法

针对传统字典学习算法未考虑训练数据集流形结构的问题,提出一种基于KD树分类的多尺度字典学习算法。首先在预处理阶段建立图像高斯金字塔,提取不同尺度下各层图像的角点并建立KD树进行分类,以各类角点为中心截取图像块并生成每层图像的训练数据集来完成各个子字典的学习。在字典训练阶段,提出一种基于局部保持投影的多原子更新算法,在保持字典中各类原子集的流形结构的情况下进行原子更新,高效训练出自适应稀疏字典。对测试图像进行压缩感知重构实验,仿真结果表明,该算法在保证图像重建精度的前提下,显著提高字典学习效率。     

基于鉴别性i-vector局部距离保持映射的说话人识别

为了进一步提高i-vector说话人识别系统的性能,该文提出了一种鉴别性i-vector局部距离保持映射(discriminant i-vector local distance preserving projection,DIVLDPP)的流形学习算法。该算法以i-vector间的Euclid距离作为度量准则,并以最小化同类点间距离同时最大化异类近邻点间距离的鉴别性准则作为优化目标函数,利用求解广义特征值的方法,得到最终的投影映射矩阵。在美国国家标准技术局2008年说话人识别核心数据集上的实验结果表明:该算法可以明显提高目前i-vector说话人识别系统的性能。     

基于特征融合的KLPCCA及其在人脸识别中的应用

对发掘人脸图像中的高维非线性结构，将加核及典型相关分析两种思想同时引入局部保留投影算法中，提出了一种新的基于核的局部保持典型相关分析（Kemel base Locality Preserving Canonical Correction Analvsis，KLPCCA）非线性子空间人脸识别算法并给出了其推导过程。算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息，然后通过局部保持投影算法做一线性映射，从而更简单准确的进行人脸识别。在ORL上的试验证明了该文所提算法的有效性。     

基于局部保持映射和隐马尔科夫模型的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路信号的非线性特征,提出一种基于局部保持映射和隐马尔科夫模型的故障模式识别新方法. 首先提取模拟电路的信号特征构成原始高维特征样本空间;然后采用LPP算法将原始高维故障数据映射至低维空间,提取数据的内在流形特征作为特征矢量;最后通过构建混合HMM反映系统的真实状态,并作为分类器实现对各状态的分类识别. 通过仿真分析,将该方法与其他方法进行对比,结果表明,LPP-HMM方法可以有效识别早期故障特征,具有较高的故障识别率.      

新闻图像中重要人物的自动检测和识别研究

针对网络新闻图像中人物的不同表情、光照、姿势等因素带来的视觉空间差异造成的人脸检测效果差的问题,提出滑动窗口自适应方法和肤色特征相融合,检测新闻图像中的人脸。针对单样本条件下的人脸识别问题,提出有监督的双向二维局部保持投影法,提取人脸特征。结合图像子特征加权方法,先将人脸图像分块,子图像的子集作为一个子特征统计权重,采用人为投票的方式进行识别。实验选取雅虎新闻图像和新华网新闻图像。结果表明,滑动窗口自适应算法在不同类别新闻图像中人脸检测率提高了3%到10%,人脸识别率在一定范围内提高了5%。     

一种新的浮选泡沫图像识别方法

针对灰度共生矩阵法提取的浮选泡沫图像纹理特征相互混叠,不利于聚类和识别的问题,提出一种基于正交保局投影和支持向量机的浮选泡沫图像识别新方法.该方法利用正交保局投影法对原始纹理特征参数进行变换处理,有效改变了不同类别特征参数的聚集程度,并利用支持向量机进行分类.实验结果表明,所提方法的正确识别率能够达到93.5%,与基于最近邻分类器的主元分析法相比,其性能更好.