基于多观测向量的高光谱影像稀疏表达分类

针对传统的高光谱影像稀疏表达分类模型忽略像元间的内部结构关系且运算效率较低,提出多观测向量的稀疏表达模型来研究高光谱影像分类.该模型引入平衡参数来控制各权重系数向量的稀疏度,通过最小化L2范数约束的重构误差来求解所有测试像元的稀疏系数向量.基于两个高光谱数据集,对比5种常规分类器的分类结果来验证提出的方法.实验结果表明,多观测向量的稀疏表达分类模型在计算效率第二的同时能够得到最高分类精度.     

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.     

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.     

面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

非负矩阵分解下的稀疏基构建

当信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的,可以利用与变换矩阵非相干的测量矩阵将变换系数投影为低维向量,同时这种投影保持了重建信号所需的信息。 压缩感知技术以较少的投影数据实现信号的精确或高概率重构。而信号重建能力很大程度上取决于信号的稀疏性,以及采样矩阵和变换矩阵的非相干性。本文提出用非负矩阵分解（NMF）对原始信号进行稀疏变化,构建稀疏变换基矩阵 ,并与离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换构（DWT）建变换矩阵进行对比研究,对相干度,稀疏度进行测量,并采用正交匹配追踪（OMP）进行信号还原能力分析,表明在同等测量次数下NMF还原能力优于DFT和DWT。     

基于K-L算法的投影图正则非负矩阵分解

通过对投影非负矩阵分解(PNMF)增加数据点及其邻近点的约束,提出一种基于图正则化的投影非负矩阵分解(PGNMF)方法。PGNMF保留了数据在低维特征空间中局部几何结构的同时又对系数矩阵进行稀疏约束,既减少了存储空间,也提高了算法效率。理论分析和数据实验都验证了该算法的有效性。     

基于潜在低秩图判别分析的高光谱分类

提出一种基于潜在低秩图判别分析（LatLGDA）算法,利用数据的自表示对数据的列表示系数矩阵和行表示系数矩阵同时施加低秩约束,得到保留数据结构的亲和矩阵,再与图嵌入模型相结合实现高光谱图像的流形降维并进行分类。与其他基于稀疏图或稀疏低秩图的高光谱特征提取算法相比,LatLGDA可利用数据的行信息弥补列信息的不足或缺失,对噪音的抗干扰能力更强;在真实数据集上的实验结果表明,LatLGDA算法具有较高的分类精度和运算效率,应用前景广阔。     

基于投影寻踪回归文本自动分类的模型

文本被表示为向量空间模型后,是维数非常高的数据,对其进行维数约简是必要的.投影寻踪正是一种稳健的、非参数化的维数约简方法.提出了一种基于投影寻踪回归的文本自动分类模型.应用该模型,可以真实地描述高维数据的客观内在规律,从而达到提高文本分类精度的目的,岭函数拟合函数的合理选择是提高分类精度的关键,故对拟合函数的选取做了初步的研究.采用标准文档集Reuters-21578进行了分类实验,同时在相同的预处理条件下,与目前常用的方法进行了对比实验.实验结果表明,该模型对文本自动分类具有较高的召回率和准确率.     

非参数Bayesian字典学习的遥感影像融合方法

针对现有高光谱成像技术因硬件条件限制而较难获取兼具高光谱及高空间分辨率高光谱影像的问题,提出一种基于非参数Bayesian字典学习的高光谱与多光谱影像空谱融合方法.该方法将目标影像的融合问题投影转换至较低维度的子空间内:首先,利用Beta-Bernoulli process的非参数Bayesian方法对观测影像进行字典学习,建立各隐变量的概率分布模型,使用Gibbs抽样方法来计算字典元素的后验分布;然后,采用正交匹配追踪算法进行稀疏系数学习;最后,采用交替方向乘子对目标图像及对应的稀疏系数进行交替优化更新,通过最小化目标函数来最大化目标影像的估计值.实验结果表明,方法因加入了更多的先验信息而获得较高的定量评价指标及目视效果,具有一定的普适性.     

基于L_(2,p)矩阵范数稀疏表示的图像分类方法

为了提高基于稀疏表示分类算法的分类精度,该文充分利用同类样本的非零系数高度集中的特点,提出一种用l2,p矩阵范数进行稀疏约束的基于稀疏表示的分类方法。该算法的训练阶段,构造的目标函数主要包括三个部分:重构误差、稀疏矩阵类内一致性约束、稀疏矩阵类间不一致性约束,其中的稀疏矩阵类内一致性约束用l2,p矩阵范数实现。该算法的测试阶段,计算新样本的稀疏重构系数以用于分类。和传统的基于稀疏表示的分类方法比较,该方法求稀疏重构系数时对样本不再单个处理,而是对同类样本整体处理,且充分利用同类样本的相似性和不同类样本的相异性,提高了基于稀疏表示的图像分类方法的分类精度。实验结果表明:该方法进一步提高了图像分类的准确率,在AR、Extended Yale B和Fifteen Scene Category数据库上和基于稀疏表示的分类方法(Sparse representation based classification,SRC)相比较,识别率分别提高了20.11%、20.88%和2.13%。     

高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法

针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入（SELSE）算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.     

Krylov隐式积分因子法在火焰加速数值模拟中的应用

基于描述可燃气体火焰加速及爆燃转爆轰的Navier-Stokes方程组,针对非刚性的对流扩散项及刚性的反应项之间的不同时间尺度,从而导致了直接数值模拟十分困难的问题,构造了Krylov隐式积分因子法（IIF）进行直接数值模拟,对刚性的反应项采用隐格式,非刚性的对流扩散项采用显格式,从而减少了计算步数,提高了计算效率,对于由隐格式带来的方程组,采用Krylov子空间映射来降低方程组的阶数使得计算量减小,数值模拟结果与实验结果相吻合.研究结果表明,IIF方法可以较好地应用于NS方程组的数值模拟中.      

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

基于随机森林算法的航空高光谱数据分类方法研究

高光谱数据具有光谱范围广,光谱分辨率高等优势,可以用于不同地物的分类识别,为近年来遥感领域的研究热点。采用随机森林算法对机载高光谱数据进行了地物分类识别研究,首先选取不同种类的地物样本,并对每类样本打上类别标签,每个像素包含的波段数即为样本的特征数,送入随机森林分类器进行训练;然后将训练好的分类器对待分类的高光谱影像数据进行分类,待分类的数据初始化为统一的类别标签;并根据袋外数据自变量的扰动对分类精度的影响,计算不同波段特征对分类效果的重要性系数。实验采用C++语言结合Intel Open CV计算机视觉库,编写了高光谱影像分类识别程序,对机载AISA高光谱传感器获取的甘肃省张掖市农村与城市影像数据进行分类,结果表明本文算法具有较高分类精度和可靠性。     

基于多分类器融合的高光谱图像分类研究

针对由于高光谱图像存在数据量大、数据相关性强、图谱合一等特点导致高光谱图像分类难度较大的问题,构建一种基于多分类器融合的高光谱图像分类模型.该模型首先使用双边滤波算法进行去噪处理,然后使用LDA算法与PCA算法相结合、单独PCA算法、Gabor滤波与PCA算法相结合三种方式分别对数据进行降维与特征提取,并分别使用SVM...     

基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法

利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%.