基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

基于监督学习的核拉普拉斯特征映射分类方法

提出一种监督学习的核拉普拉斯特征映射方法(supervised kernel Laplacian eigenmap,SKLE),通过非线性核映射将样本数据投影到高维核特征空间,然后将流形结构和样本类别信息进行有效的结合后,提取嵌入在高维数据中的低维流形特征用于分类.实验表明,该方法对新样本具有泛化性,并且能有效提高分类的效能.     

基于双度量约束的拉普拉斯特征映射

针对传统的拉普拉斯特征映射(LE:Laplacian Eigenmaps)算法采用欧氏距离度量样本点之间的位置关系只适用于线性数据集,但实际工程中的数据常表现出强烈的非线性导致最终的嵌入结果难以反映出原始数据的本质特征问题,提出了一种基于双度量约束的拉普拉斯特征映射(D-LE:Double metric constra...     

基于拉普拉斯特征映射的免疫算法

针对特征提取中以特征值的优先顺序来选取相应向量,在应用中发现了很多弊端,如何合理的组合特征向量是个难题,进化类算法是处理组合优化问题最适宜的方法,其中免疫克隆算法由于含有精英选择策略能够快速寻优,拉普拉斯特征映射(LE)由于是在提取特征中隐含对数据集内部相似数据进行归类较为适用于分类问题,用免疫克隆算法把拉普拉斯特征映射提取出的特征向量进行重新组合,从实验结果可以看出分类准确率得到了显著提高,对各数据集测试分类正确率也得到了提升,从而证实该方法的有效性.     

基于自适应邻域参数的拉普拉斯特征映射

提出一种基于自适应邻域参数的拉普拉斯特征映射算法,该算法首先依据采样密度确定每个样本点的自适应邻域参数,然后根据流形弯曲度调整优化邻域参数.实验结果表明,改进后的算法能够取得比拉普拉斯特征映射算法更好的降维效果.     

一种克服噪声的鲁棒Laplacian特征映射算法

针对流形学习算法普遍存在对噪声敏感的问题,提出一种克服噪声的鲁棒Laplacian特征映射算法。该算法从Laplacian特征映射出发,在降维过程中,对样本点的邻域范围采用局部PCA的方法,以识别和剔除包含的噪声点,并在重构低维嵌入坐标的同时保持流形光滑连续的整体性,较好地改善了算法的特征提取性能。实验结果表明,所提算法有效地提高了对噪声的鲁棒性。     

基于自组织特征映射的图像分割算法研究

提出了一种基于自组织特征映射的图像分割算法,实现了计算机对图像的初步理解,从而在某种程度上模拟了生物的初级视觉功能．通过分析研究Kohonen网络的自组织特征映射过程,构造了基于Kohonen网络的图像分割神经网络方法,应用自组织特征映射方法将原始图像分割为有序化的相关特征区域．最后结合图像分割的特点对算法进行了改进,结合有监督的学习算法,使得图像的分割最终在先验知识的指导下进行．实验结果表明将Kohonen网络应用于图像分割使得算法具有很强的自适应性,能够在很大程度上避免背景及噪声对分割的影响．     

局部测地距离估计的增量等距特征映射算法

基于经典等距特征映射（ISOMAP）算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
     

流形学习算法分析及比较

笔者从介绍流形与流形学习的概念和数学描述入手,对等距映射算法(Isomap),局部线性嵌入算法(LLE),拉普拉斯特征映射算法(LE)进行了分析与比较,目的是了解这三种主要的流形学习算法的特点,能更好地进行数据的降维与分析.     

流形学习中三种非线性降维算法的比较研究

介绍了流形学习中Hessian特征映射、拉普拉斯特征映射和局部切空间排列3种非线性降维算法的概念和实现步骤,并基于三维的Swiss Roll 数据点集通过实验对3种算法在参数选择和运算效率等方面进行了比较分析,期望为不同应用提供参考.     

基于拉普拉斯能量的低质量手写体文档图像二值化

文档图像二值化是文档分析与识别中的一个重要环节。本文针对低质量手写体文档图像提出了一种二值化算法,算法首先对文档进行相位保持降噪并计算背景修复模板,然后用图像修复算法和形态学闭运算估计文档背景,用背景补偿算法提高文档对比度,接着用背景补偿后的文档图像构造拉普拉斯（laplacian）能量,最后采用图割算法求得最终二值化结果。实验结果表明,本文所构造拉普拉斯能量能够较准确地区分文字和背景,所提二值化算法在DIBCO2018数据集中的实验结果优于同类算法。     

基于线性外推理论的红外焦平面阵列盲元检测算法

盲元的存在严重影响了红外成像系统的性能,为有效地检测出红外焦平面阵列中存在的盲元,详细分析了盲元与点目标在邻域像素灰度分布上的差异,在此基础上利用趋势外推理论能够对事物发展预测的特性,提出了基于二维线性外推理论的盲元检测算法.实验结果证明,这一算法不仅具有复杂度低、易于实现的特点,而且具有较高的检测率,完全满足实际应用中对盲元检测精度的要求.     

一种可扩展的遗失值填充算法

针对数据预处理中的遗失值填充问题,运用策略模式设计了一种可扩展的遗失值填充算法;构造了SimpleImputation,KNNImputation和DTBImputation 3个具体的策略类,分别封装了简单遗失值填充算法、KNN遗失值填充算法以及DTB遗失值填充算法.实验结果表明:简单填充算法执行速度最快但精度最低,DTB算法执行速度较慢但精度较高,KNN算法执行速度最慢但精度最高.该算法允许用户根据自身对速度和精度的需求来选取相应的填充算法,并通过添加新策略类的方式来扩展其遗失值填充功能,从而解决了遗失值造成的数据质量问题,提高了数据预处理程序的通用性和可扩展性.     

单细胞RNA-seq数据缺失元素补全算法

基于非负矩阵分解模型, 提出一种新的数据补全算法. 该算法通过循环遍历确定最佳构造矩阵和rank值, 解决了单细胞转录组测序(RNA-seq)数据中存在缺失值的问题,  避免了由于单细胞测序深度不足对细胞分型分析的影响. 在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据上的实验结果表明, 由补全算法恢复缺失值后的细胞分型更清晰, 验证了该算法的有效性.     

响应变量随机缺失下线性回归模型的自适应期望递归最小二乘算法

在响应变量随机缺失MAR机制的前提条件下, 针对线性回归模型, 提出了一个新的期望递归最小二乘算法(Expectation Recursive Least Square, ERLS), ERLS方法巧妙的结合了EM算法和RLS的优点, 自适应的递归估计回归系数, 从而避免了高维数据的相关矩阵的求逆困难. ERLS算法是实时自适应处理算法, 无需存储全部数据集, 在观测数据存在野值时, ERLS算法优于LS方法.     

单细胞RNA-seq数据缺失元素补全算法

基于非负矩阵分解模型, 提出一种新的数据补全算法. 该算法通过循环遍历确定最佳构造矩阵和rank值, 解决了单细胞转录组测序(RNA-seq)数据中存在缺失值的问题,  避免了由于单细胞测序深度不足对细胞分型分析的影响. 在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据上的实验结果表明, 由补全算法恢复缺失值后的细胞分型更清晰, 验证了该算法的有效性.     

基于SIFT算子的图像匹配算法研究

针对目前基于SIFT(scale invariant feature transform)的图像匹配算法在匹配相似区域较多的可见光图像时,匹配约束条件单一,没有有效剔除误匹配点,误匹配率高的问题,提出一种匹配改进算法,针对128维SIFT特征向量,采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法,利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率. 实验结果表明:改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果. 与原算法相比,在保证匹配点数和匹配时间的基础上,改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低10%~20%,对于小尺度的视角变换,误匹配率平均降低5%.