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.     

基于空谱融合与协同表示的高光谱图像分类算法

高光谱图像光谱带间相似度高且存在大量高维非线性样本,传统的基于表示的分类方法无法对同一波段下的不同样本做出有效区分且会造成维数灾难,最终影响分类性能.提出一种空谱融合与协同表示的高光谱分类算法.通过交替学习空间和光谱特征构建具有判别性的特征字典,并用于空间感知协同表示.在分类过程中,计算特征字典与测试样本之间的相关系数...     

融合互近邻和可信度的K-近邻分类算法

文章提出一种融合互近邻和可信度的K近邻算法,根据互近邻的概念删除噪声数据;利用由近邻诱导待分类样本标签的可信度,避免待分类样本近邻中大类吃小类的概率。该算法不仅可以减小噪声数据对分类的影响,而且一定程度上增强了K近邻分类算法的稳定性。该算法在UCI标准数据集上进行了测试,性能相当或优于其他分类器。     

采用潜在概率语义模型和K近邻分类器的音频分类算法

提出一种基于潜在概率语义(PLSA)模型和K近邻分类器的音频分类算法.首先,将信号特征向量送入潜在概率语义模型中训练,获得声音主题词袋模型;然后,使用K近邻分类器(KNN)进行分类.实验结果表明:与传统的K近邻分类算法相比,提出的算法在分类效果上有较明显的改善.     

局部系数增强判别协同表示分类法

协同表示分类法(CRC)是一种基于表示理论的简单分类方法，它和它的许多扩展模型具有良好的分类性能.概率协同表示分类法(ProCRC)、判别稀疏表示分类法(DSRC)和判别协同表示分类法(DCRC)通过定义不同的判别信息项改进CRC.借鉴ProCRC、DSRC和DCRC,定义判别信息项增强表示系数的判别能力，基于近邻系数的相似性，定义局部系数强化项，增强近邻样本的协同表示能力，提出了局部系数增强判别协同表示分类法(LDCRC).在6个数据集上的实验表明LDCRC是有效的.     

一种基于相似度判据的K近邻分类器的车牌字符识别方法

针对K近邻方法分类准确率较高的特性,提出了一种基于相似度判据的K近邻分类器车牌字符识别方法.通过大量实验,选取字符的网格特征和轮廓特征作为分类依据,用特征融合方法将两种特征合并,实现特征的串行融合.根据相似度判据作K近邻分类,实现了一个车牌字符识别系统.实验表明,这种方法具有良好的识别效果,鲁棒性强,具有较大的实用价值.     

基于多方向Gabor特征图协同表示的鲁棒人脸识别

为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特征;其次,在每个方向的融合特征图上提取Gist特征。在进行人脸识别时,可采取2种方法:1)将人脸图像所有方向的Gist特征直接串联或自适应加权后串联构成人脸全局特征向量,并使用协同表示分类器得到识别结果;2)对人脸图像每个方向的Gist特征向量分别使用协同表示分类器进行预分类,预分类时使用自适应K近邻策略确定候选类并进行评分,取总得分最高的类作为识别结果。最后,在ORL,Extended Yale B和AR等人脸数据库上开展人脸识别实验,由提出的方法分别取得99.8%,100%和99.7%的识别准确率和较快的执行速度。研究结果表明:本文方法利用多方向Gabor特征图(MGFM)建立人脸图像的特征表示能有效描述人脸局部信息,利用自适应K近邻策略改进协同表示分类算法能取得较高的识别准确率和执行效率。     

基于多源迁移学习的数据流分类研究

为解决数据流分类中概念漂移和噪声问题,提出一种基于互近邻的多源迁移学习方法。该方法存储多源领域上训练得到的分类器,求出目标领域数据块中每个样本的互近邻样本集合,然后计算源领域分类器对目标领域数据块中每个样本的互近邻样本集合的局部分类精度,最后将局部分类精度最高的源领域分类器和目标领域分类器进行加权集成,从而将多个源领域的知识迁移到目标领域。在仿真数据集上的实验结果表明,该方法能够有效避免伪近邻现象,与基于K-近邻的多源在线迁移学习方法相比,具有更好的分类准确率和抗噪稳定性。     

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.     

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.     

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。     

局部保持的稀疏表示字典学习

稀疏表示分类中的字典选择至关重要,为了用较少的字典原子更好地表示原始训练样本的局部信息,并且使学习出的字典更加具有判别信息,提出了一种基于局部保持准则的稀疏表示字典学习方法.该方法将局部保持准则强加在编码系数上,使得学习出的字典具有相近数据点的编码系数也保持近邻关系的特性,从而保持原始训练样本的局部信息.在扩展YaleB、AR和COIL20数据库上的实验结果表明,文中方法的分类识别结果优于其他方法,说明该方法是有效的.     

基于K最近邻的L2,1范数稀疏回归分类器

在模式分类中．基于旋转不变范数的回归分类器（RRC）最近得到广泛的应用．然而RRC的稀疏重构是建立在全体训练样本之上．当训练样本的数量很大时,计算的时耗比较大．同时,对稀疏程度的过度追求也在一定程度上影响了分类性能．基于K最近邻分类器提出了一类局部的基于K最近邻的L2,1范数稀疏回归分类器（KNN—SRC）,该分类器比全局的RRC计算速度快,同时。利用K最近邻点代替全体训练样本,在一定程上避免了非同类的相似样本对测试样本的过度稀疏表示,从而提高分类性能．KNN—SRC的分类性能在UCI的Wine数据集和Yale人脸数据库上作了检测．测试结果表明KNN—SRC分类性能优于RRC．     

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。     

基于鲁棒近邻粗糙逼近的属性约简算法

基于邻域粗糙集的属性约简模型既受邻域半径参数值的影响,又不能评估属性与样本对象之间的内在关系.为此,本文先提出鲁棒近邻来确认对象的邻域,计算出若干个与样本对象最近同类与最近异类对象距离的平均值,然后依据分类区分函数的定义来确定近邻类的邻域半径大小,构造了鲁棒近邻粗糙集模型.最后按照其模型,基于样本对象对属性的评价准则提出了鲁棒近邻的属性约简算法.该算法模型分别在CART,KNN和LSVM三个分类器和10个样本数据集中测试运行,实验效果表明该模型不但可以筛选得到较少的属性集,而且还可以有效提高分类精度.     

基于BKNNSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究（英文）

为了解决局部支持向量机算法KNNSVM存在的分类时间过长不利于具有海量数据量的高分辨率遥感图像分类的不足,提高KNNSVM的算法表现,提出了改进的基于不确定性的BKNNSVM算法.该算法利用二项式分布的共轭先验分布Beta分布根据近邻的分布情况推导该未标记样本属于正类或负类的概率大小,从而计算每一个未标记样本在类属性上的不确定性大小.再通过设置不确定性阈值的大小,对不确定性低于阈值的未标记样本直接采用KNN进行分类,而对高于阈值的样本利用其近邻建立局部支持向量机分类器进行分类.对高分辨率图像分类的实验结果表明:合适的阈值能够有效降低原始KNNSVM算法的时间开销,同时能保持KNNSVM分类精度高的特点.     

贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法

为了提高分类器的精度,对分类器的结构进行了改进,提出了一种基于贝叶斯和k-近邻组合分类器的模型,该分类方法结合了贝叶斯方法分类速度较快和k-近邻方法分类准确率较高的优点.实验结果表明,该方法在保证分类速度的前提下,有效地提高了分类准确率.     

近邻系数协同强化人脸图像子空间聚类法

针对最小二乘回归子空间聚类法没有考虑近邻样本对求解表示系数的影响这一不足,提出近邻系数协同强化子空间聚类法.该方法利用近邻样本相似导致表示系数接近的思想定义近邻系数协同强化项.通过近邻样本的系数强化表示系数,从而得到更能反映样本相似度的相似矩阵,进而提高聚类准确率.在6个人脸图像数据集上的实验表明该方法是有效的.     

基于局部RBF网络的复杂时间序列预测方法研究

针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本进行RBF神经网络建模,用训练好的RBF神经网络对待预测样本进行预测.实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能.