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。     

一种基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法研究

为了提高X射线焊缝缺陷分类的识别率,提出将拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)算法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法相结合应用于焊管焊缝缺陷检测。该方法首先提取焊缝缺陷的形状和几何特征,然后通过极大似然估计值(Maximum Likelihood Estimation,MLE)法对提取的7维样本特征进行本征维数估计并利用拉普拉斯特征映射法对各类特征向量进行降维处理,最后分别采用支持向量机和BP神经网络进行分类对比实验。实验表明,基于SVM及LE降维的X射线焊缝缺陷分类算法具有较高的识别精度,平均分类准确率达93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。     

基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类

使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明,所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果,分类正确率优于LSc.     

改进的KPCA在入侵检测特征提取中的研究

特征提取是入侵检测的关键,特征提取的本质就是变换。针对传统核主成分分析(KPCA)在入侵检测应用中对模式分类问题所提取出的特征组合的不足,提出了一种基于信息度量改进的KPCA算法。数据集使用广泛地使用的KDDCUP99安全审计数据集,用训练样本的各特征向量的类内聚集程度和类间离散程度所组成的信息度量来代替传统KPCA中的累积贡献率,选取有利于检测出异常的特征组合。实验结果表明,改进的KPCA方法在较低的维数下就具有较明显的分类效果。     

一种基于降噪自编码的组合分类算法

针对传统分类学习算法的准确性现状进行了研究,提出了一种基于降噪自编码的组合分类算法(Ensemble Learning based on Denosing Autoencoder,ELDA).与Bagging、Adaboost以及Rotation Forest等传统的组合分类器学习方法不同,ELDA首先通过使用降噪自编码算法将数据集映射到新的特征空间,然后在此空间学习得到决策树作为基分类器,最后对数据集进行类别预测.通过与Bagging、Adaboost及Rotation Forest学习方法相比,结果表明:ELDA在预测精度上显著优于对比算法.     

一种基于特征置换的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法是一种广泛使用的分类算法,在独立性假设不完全满足的情况下计算效率和分类效果均较为理想.通过分析全局特征向量中各特征与类别属性之间的联系,提出将组合特征置换多源特征,用组合特征的共现率对多源特征进行概率调整的新方法,在不同数据集的实验中,调整后的朴素贝叶斯分类器(FRNB)的分类精度均好于传统朴素贝叶斯分类器.测试结果表明,改进后的算法是有效可行的.     

朴素Bayes分类器文本特征向量的参数优化

采用朴素Bayes算法建立中文文本自动分类器, 并研究相关参数的选择问题, 以实现中文文本的高效分类. 首先在模型训练阶段, 采用N-gram模型处理训练数据集提取特征向量; 然后使用朴素Bayes算法建立文本分类器; 最后在模型测试阶段, 为提高分类准确率, 使用词频反文档频率算法对测试样本进行特征向量提取. 实例分析结果表明, 在提取训练集特征向量时, 2-gram模型和4-gram模型的特征提取效果最佳; 在选取特征向量长度时, 长度为25 000的特征向量可使分类准确率出现最大增幅并保证较高准确率; 在确定特征项词性方面, 同时选取动词和名词可使分类器准确率达到最高, 仅选取动词时准确率最低.     

朴素Bayes分类器文本特征向量的参数优化

采用朴素Bayes算法建立中文文本自动分类器, 并研究相关参数的选择问题, 以实现中文文本的高效分类. 首先在模型训练阶段, 采用N-gram模型处理训练数据集提取特征向量; 然后使用朴素Bayes算法建立文本分类器; 最后在模型测试阶段, 为提高分类准确率, 使用词频反文档频率算法对测试样本进行特征向量提取. 实例分析结果表明, 在提取训练集特征向量时, 2-gram模型和4-gram模型的特征提取效果最佳; 在选取特征向量长度时, 长度为25 000的特征向量可使分类准确率出现最大增幅并保证较高准确率; 在确定特征项词性方面, 同时选取动词和名词可使分类器准确率达到最高, 仅选取动词时准确率最低.     

一种基于分块小波的人脸识别算法

提出一种基于分块小波的人脸识别新算法.在充分考虑提取局部特征,又克服小样本问题的基础上,提出分块小波的概念.首先,对小波分解后的低频子图进行分块,提取局部特征,从而降低图像维数并除去冗余噪声;将其先后进行PCA和LDA变换,得到组合特征向量;最后,根据KNN的快速分类能力及SVM在少数类别分类上的优势,提出KNN+SVM融合分类器对组合特征向量进行分类识别.研究结果表明:该方法识别率高,识别速度快,具有一定的实用价值.     

一种自动确定特征向量与类别数目的谱聚类算法

目前大多数应用于复杂网络社团划分的算法都不能自动确定类别数目.为了解决该问题,在计算出复杂网络的拉普拉斯矩阵特征值之后,利用特征值间隔提出一种自动确定特征向量与类别数目的谱聚类算法.该算法通过数据构造拉普拉斯矩阵,得到一系列特征值,再利用特征值差值确定聚类数目以及特征向量,然后利用K-means算法对特征向量进行处理最终得到社团划分结果.用MATLAB软件对常用网络进行测试,实验结果表明,该算法对复杂网络社团的划分具有较好的分类准确性.     

特征选择算法在ECoG分类中的应用

研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.     

嵌入式多标签分类算法的优化研究

多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类（EMC）算法,首先从伪实例参数化的高斯过程（GP）中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成（EEOE）方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类（FaLE）算法和半监督低秩映射多标签分类（SLRM）算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。     

面向缺失像素图像集的修正拉普拉斯特征映射算法

针对缺失像素图像集,提出修正的拉普拉斯特征映射算法.该算法将缺失像素图像集看成向量集,利用向量之间的余弦相似度衡量缺失像素图像之间的距离,提出一种新的权值构造函数,并在多组标准测试数据集上进行实验.结果表明:修正的拉普拉斯特征映射算法可以很好地挖掘缺失像素图像数据集的内在流形结构,减弱缺失像素带来的不良影响.     

基于核主成分分析的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于核主成分分析(Kernel-Principal Components Analysis,K-PCA)的三维模型分类算法。该算法首先选择形状直径函数(Shape Diameter Function,SDF)作为特征描述符来提取三维模型的特征向量;然后使用核函数将原始特征向量映射到高维空间中并在该空间上进行PCA得到新的特征向量;最后使用KNN算法并计算未知模型与已知类别的k个模型之间的l2范数以实现模型的分类,确定未知模型的类别。实验结果表明,该算法能够很好的识别三维模型的几何特征,能准确的区分不同类别的三维模型,具有较高的分类准确率。     

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.     

一种面向无向加权图的子图查询方法

随着图结构的大规模应用,图数据库上的查询已经成为图挖掘的研究热点。针对无向加权图,本文提出一种基于最短权值路径和拉普拉斯图谱的子图查询方法PSQuery。首先,PSQuery方法选取可表示数据图的高效特征属性;接着,对提取的特征属性按照哈希映射进行编码,将特征编码组合生成节点编码和图编码,并且基于图编码构建索引树;最后,通过实现过滤-验证框架得到结果集:按照提取特征的嵌套性质进行过滤生成候选集,再根据VF2算法进行验证得到最终的超图集合。实验结果表明,提出的方法加速了无向加权图数据库上的子图查询过程,提高了查询效率。     

基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法

针对现有的大部分细粒度图像分类算法都忽略了局部定位和局部特征学习是相互关联的问题,提出了一种基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法。该算法的分类网络由区域检测分类和多尺度特征组合组成。区域检测分类网络通过类别激活映射(class activation mapping,CAM)方法获得局部区域,以相互强化学习的方式,从定位的局部区域中学习图像的细微特征,组合各局部区域特征作为最终的特征表示进行分类。该细粒度图像分类网络在训练过程中结合提出的集成迁移学习方法,基于迁移学习,通过随机加权平均方法集成局部训练模型,从而获得更好的最终分类模型。使用该算法在数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上进行实验,结果表明,与原有大部分算法对比,该算法具有更优的细粒度分类结果。     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于不确定抽样的半监督城市土地功能分类方法

为提高分类准确率, 解决城市区域社会功能标签分类难的问题, 提出了一种基于不确定抽样选择策略的半监督城市土地功能分类方法。该算法从轨迹数据中提取城市区域的特征向量, 只需对少量区域进行标签, 根据不确定抽样的主动学习选择策略, 从未标注训练样本中选取具有较多信息的数据, 利用半监督学习算法进行标注, 得到新的标注训练样本添加到训练集, 反复迭代后得到分类结果。实验结果表明, 该方法对不同社会功能的城市区域分类准确率可达90. 2%, 与传统方法相比分类准确率高, 减少了大量标注工作, 在少数标签数据上仍有较好的分类效果。     

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...