多邻域保持嵌入的人脸识别方法

现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。     

基于残差邻域嵌入的超分辨率算法

通过对基于邻域嵌套的超分辨率算法研究,并受到多分辨率图像处理的启发,提出了一种改进的采用残差进行邻域嵌套的超分辨率算法。在灰度和彩色图像上的实验均表明该方法得到的结果具有更低的均方根误差,而且更好地保持了高频空间的细节,例如高对比度和锐利的边缘。     

基于时序扩展的邻域保持嵌入算法及其在故障检测中的应用

针对动态自相关数据的特征提取和降维问题,提出了一种基于时序扩展的邻域保持嵌入(TNPE)的故障检测方法。针对邻域保持嵌入算法的不足,构建了新的优化目标,在构建局部空间结构特征的基础上,同时提取了数据随时间变化的动态特征。使得投影得到的低维空间不仅和原始变量空间具有相似的空间局部近邻结构,而且具有相似的时序动态结构,因而包含了更多的特征信息。在此基础上,利用TNPE算法将原始过程数据划分为特征空间和残差空间,并分别建立T2和SPE统计量实现工业过程监测。通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,验证了TNPE算法有效性可行性,并显示出了优越的故障检测能力。     

基于邻域保持嵌入的主多项式非线性过程故障检测

针对化工过程的变量数据维数高、非线性的问题,提出基于邻域保持嵌入(NPE)-主多项式分析(PPA)的过程故障检测算法.应用NPE算法提取高维数据的低维子流形,能够解决传统的线性降维算法不能提取局部结构信息的问题,对维数进行约减.利用PPA法时,使用一组灵活的主多项式分量来描述数据,能够有效地捕捉过程数据中固有的非线性结...     

基于自适应邻域选择的局部线性嵌入算法

为了提高高维数据维数约简的计算效率,基于局部邻域相关的权重与稀疏矩阵,提出了1种改进的局部线性嵌入算法。对于高维数据维数约简的信息量估计,采用了相关维数估计方法来计算一致流形信息量的上界。采用Swiss、Broken swiss、Helix、Twinpeaks和Intersect 5种经典数据集进行实验评估。实验结果显示,与局部线性嵌入算法相比,针对5种经典数据集,该文算法速度分别提高了27.60%、27.51%、27.18%、28.31%和45.28%。     

MLLR特征的SVM语种识别算法

为了挖掘更多语种间区分性信息进行可靠的自动语种识别,本文提出一种将自适应领域的最大似然线性回归(maximum likelihood linear regression,MLLR)矩阵作为特征的语种识别算法。该算法首先对每个语种训练Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM),然后对每个语音段在所有语种的GMM上计算MLLR矩阵。将得到的多类MLLR矩阵经归一化后拼接形成超矢量作为特征输入支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行训练和识别。比较了均值方差和排序两种归一化方法,并将多类MLLR-SVM算法与传统GMM语种识别算法进行对比。实验表明:排序归一化算法优于传统的均值方差归一化;建立在GMM模型基础上的MLLR-SVM系统性能有9.7%的提升,并与GMM分类器有很强的互补性。     

基于改进的邻域嵌入算法的图像超分辨率研究

本文提出了一种基于改进的邻域嵌入算法的图像超分辨率重建方法,基本思路是同时利用低分辨率图像自身和外部训练集的信息指导高分辨率图像的重建.邻域嵌入算法往往要求训练图像库包含广泛的细节信息,重建质量取决于测试图像和训练图像的相似程度,当在图像库中找不到相似的训练图像块时,重建结果局部就会出现失真或模糊,而且在此过程中低分辨率测试图像本身所含的先验信息常被忽视.针对此类问题,本文引入图像的多尺度相似性,即不同尺度的图像所包含的局部结构相似,同时在寻找近邻图像块时采用双层寻找的方式,并将固定的邻域数目K改为设定固定阈值.实验结果表明,本算法不仅能够减小测试图像对训练图像集的依赖,而且能够克服重建过程中欠拟合和过拟合造成的失真,具有较快的运行速度.     

基于听感知特征的语种识别

为了在语种识别时充分利用人的听感知特性提高识别性能,提出了一种基于听感知模型的特征。听感知特征采用Gammatone滤波器组代替常用的三角滤波器组计算语音信号各子带能量;根据等效矩形带宽模型,确定各滤波器的中心频率与带宽;使用反置等响度曲线模拟人耳对信号不同频率成分的主观响度感受。在基本听感知特征的基础上,还提出了一、二阶差分特征和偏移差分特征用于语种识别。对比实验表明,该文所提的听感知特征性能均优于目前普遍使用的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征及其衍生特征。     

基于t分布随机邻域嵌入算法的工业过程故障分类

针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t分布随机邻域嵌入(t-SNE)的数据特征提取和故障分类方法。利用t-SNE算法非线性、非参数降维的优势,与费舍判别分析(FDA)、支持向量机(SVM)分类器相结合建立故障分类模型。利用t-SNE算法对故障数据进行非线性特征提取,获取数据的关键区分特征。用FDA和SVM算法实现故障分类和识别。通过田纳西-伊士曼(TE)过程获得的实验数据进行实验仿真分析,并分别与基于核主元分析法(KPCA)、拉普拉斯特征映射(LE)构建的KPCA-FDA、LE-FDA、KPCA-SVM、LE-SVM 4种故障分类模型进行比较。定量评估结果表明:即使基于不同分类器,相较于其他2种方法,该文方法的分类准确率分别提升了2%和7%,且其平均分类准确率能保持在97%以上。     

基于听感知特征的语种识别

为了在语种识别时充分利用人的听感知特性提高识别性能,提出了一种基于听感知模型的特征。听感知特征采用Gammatone滤波器组代替常用的三角滤波器组计算语音信号各子带能量;根据等效矩形带宽模型,确定各滤波器的中心频率与带宽;使用反置等响度曲线模拟人耳对信号不同频率成分的主观响度感受。在基本听感知特征的基础上,还提出了一、二阶差分特征和偏移差分特征用于语种识别。对比实验表明,该文所提的听感知特征性能均优于目前普遍使用的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征及其衍生特征。     

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%.     

基于局部线形嵌入算法的雷达目标识别

维数约减问题出现在信息处理的许多方面,非线性方法主要有局部线性嵌入LLE (Locally Linear Embedding) 、拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap) 、基于Hessian 矩阵的LLE 等,它们通过在高维空间中设计数据集所在流形的拓扑、几何等特性,很好地弥补了线性降维不能发现数据集非线性结构的不足.其中局部线性嵌入这种非监督学习算法应用广泛,在此基础上将其用于作为雷达目标识别的五种飞机数据,取得了很好的效果.     

基于邻域相似度的行人重识别重排序算法

在行人重识别模型中引入邻域数据关系,提出了一种基于图像邻域相似度的重排序方法。首先扩充图像的邻域数据,然后计算图像对不同邻域数据的相似度权重,利用该权重得到代表邻域相似度的分布距离,再用分布距离与原始距离计算得出最终距离作为重排序评判标准。使用CCL,Transreid, Torchreid等行人重识别模型在Market-1501,DukeMTMC-reID数据集上进行实验,结果表明本文方法对基准模型的精度提升均超过该领域的主流算法,证实了本文方法的有效性和泛化性。该重排序方法不需要任何人工交互和额外数据,适用于大规模数据集,可以有效应用于图像检索、目标跟踪等需要考虑相似度关系的任务中。     

基于邻域平滑稀疏模型的遥感图像红树林识别算法

传统遥感图像识别算法大多数依据地物的光谱特征,由于红树林这类遥感图像存在大量的同物异谱和异物同谱的现象,因此仅仅依靠光谱特征很难进行准确的识别。该文充分考虑红树林的地理特征和图像特征,提出了一种多特征融合的稀疏表示识别算法。实验结果表明,该算法能够提高红树林目标检测的效果。     

基于Multilingual的音素识别及其在语种识别中的应用

国际上对自动语种识别进行了广泛的研究,提出了各种各样的方法,美国国家标准技术研究所(NIST)多年的评测表明,基于并行音素识别(parallel phoneme recognition language modeling,PPRLM)的方法取得了很好的性能.该文提出了一种基于多种语言的音素识别方法的自动语种识别系统,系统中Multilingual音素集是使用基于数据驱动聚类获得.通过真实环境电话语音测试表明,该方法在只使用了很少的识别时间的情况下,获得了跟传统的PPRLM系统可比的识别正确率.同时经过与PPRLM系统融合后,获得了更好的性能,跟其他主流的几种语种识别方法也有可比的性能.     

基于改进GFCC特征参数的广播音频语种识别

针对广播音频语种识别中与语种识别无关的特征对识别结果产生影响的问题, 提出一种基于伽马频率倒谱系数的改进特征参数的语种识别方法. 通过提取每帧信号的能量谱包络, 去除部分与说话人相关的特征, 采用Gammatone滤波器组滤波, 经离散余弦变换后再进行倒谱提升, 得到改进的伽马频率倒谱系数特征参数. 将广播音频信号提取特征参数输入隐Markov模型中进行训练测试, 得到的语种识别结果表明, 该方法有效提升了广播音频语种识别的准确率, 优于目前使用的伽马频率倒谱系数特征及其衍生方法.     

基于局部邻域嵌入的无监督特征选择

机器学习中,特征选择可以有效降低数据维度.考虑到流形学习能够保持原始数据的几何结构,l_(2,1)范数能够防止过拟合,提升模型的泛化能力,将二者结合起来可以提高特征选择的效果和效率.结合局部邻域嵌入(LNE)算法和l_(2,1)范数,提出一种新的无监督特征选择方法.其主要思想是:首先利用数据样本和邻域间的距离以及重构系数构造相似矩阵;其次构建低维空间并结合l_(2,1)范数进行稀疏回归;最后计算每个特征的重要性并选出最优特征子集.实验通过与几种典型的特征选择算法做对比,验证了所提算法的有效性.     

基于保持近邻判别嵌入的人脸识别

保持近邻嵌入(NPE)是一种子空间学习方法,具有保持数据流形上局部邻域结构的属性.虽然NPE已在一些领域得到应用,但解决识别任务还有局限性.为改进NPE的识别性能,提出了一种保持近邻判别嵌入(NPDE)人脸识别方法. 在NPDE算法中,有效结合了LDA和NPE的思想,具有很强的判别力,还能根据先验类标签信息保持局部邻域的固有几何关系.在ORL人脸库以及Yale人脸数据库上的实验结果表明提出的方法是有效的.     

基于无监督迁移分量分析的语种识别

训练数据和测试数据之间由于信道等差异而引起的不匹配会严重影响语种识别的性能。而在实际应用中,通常只能获得少量的和测试数据匹配的标注数据(目标域数据),以及大量的和测试数据不匹配的标注数据(源域数据)。该文利用迁移学习的方法,通过无监督迁移分量分析(unsupervised transfer component analysis,UTCA),可以合理利用上述两种数据寻找到一个低维子空间,在该空间中,源数据和目标数据之间的分布差异最小,而且数据中有利于分类的属性得以保留,从而提高系统识别性能。实验表明:相对于基线系统,该算法对30s和10s语音的识别性能分别有24.7%和8%的提高。     

基于译文特征的中英文跨语种抄袭识别

针对科技类学术论文的跨语种反抄袭识别问题,以中英跨语种抄袭的识别为目标展开了研究,用于探讨进行跨语种抄袭识别的方法.通过挖掘中文译文的内在规律找到了一组可以表明译文风格的译文特征,并通过这些译文特征和决策树算法识别出存在抄袭嫌疑的科技论文.试验系统开放测试的准确率和召回率分别到达了88.68%和79.17%.