一种最优的核Fisher鉴别分析与人脸识别

基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性。     

二维最大散度差图像投影鉴别分析

提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则，从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大提高了特征抽取的速度。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的仿真试验结果表明，所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的散度差鉴别分析，特征抽取的速度有了较大幅度的提高。     

基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.     

核Fisher判别分析方法评估消费者信用风险

利用基于核函数和线性Fisher判别构建的核Fisher方法评估消费者信用风险。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间中的样本点投影到一个高维特征空间,然后在高维特征空间中应用线性Fisher函数,把具有不同属性值的样本点判别到相应的类别。通过对个人信贷数据的研究表明,核Fisher方法可以有效地评估消费者信用风险。     

基于KPCA和LDA的信号调制识别

对信号的特征选择与分类问题进行研究,提出了一种基于核主分量分析(kernel principle component analysis, KPCA)和线性判别(linear discriminant analysis, LDA)分类器的信号调制识别算法。针对通信信号的特点,首先利用KPCA的方法对特征参数进行主分量组合,以消除信号特征间的相关性和压缩特征向量的维数,然后利用LDA分类器进行信号调制方式的自动识别。仿真表明,在一个较大的信噪比范围内当特征非线性可分时,KPCA在特征选择方面性能更优,且基于KPCA+LDA的识别方法精度高于主分量分析(principle component analysis, PCA)+模板匹配算法。通过分析还可得出,KPCA+LDA等价于基于核的Fisher判别分析(kernel Fisher discriminant analysis, KFDA)方法。     

类相关时频分布在雷达目标识别中的应用

针对雷达一维距离像的非平稳特性,提出一种利用类相关时频分布的高分辨雷达目标识别方法.该方法通过优化时频分布中的核函数来实现在模糊时频平面的特征抽取和特征压缩.在此基础上,提出并实现了利用模拟退火算法同时优化时频特征和识别性能的目标识别方案.仿真实验结果表明,基于类相关时频分布的雷达目标识别方法合理可行,提出的模拟退火核函数优化算法在识别性能上优于已有的Fisher鉴别比优化算法.     

基于多尺度低频特征组合的线性鉴别分析

目前线性鉴别分析(LDA)方法是在原始图像上直接进行,抽取的是图像的全局特征,受光照、表情变化而引起的局部高频信息影响较大,忽视了更能反映图象本质的低频特征.为此提出先将图像进行多尺度划分,再提取划分后的每个子图像的低频部分,组合起来作为该图像的特征向量,最后根据这些特征向量再应用LDA方法进行鉴别分析.多尺度低频特征组合的向量反映了图像从局部到全局的全部低频特性,具有更有效的鉴别信息.在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别性能显著提高,鉴别能力更好.     

基于KFD+ICA特征提取的SAR图像目标识别

提出了一种用基于核函数的Fisher判别分析(kernel based Fisher discriminant analysis,KFD)和独立分量分析(independent component analysis,ICA)特征提取的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别方法。用基于核函数的Fisher判别分析提取SAR图像样本在高维特征空间中的最佳分类向量,对最佳分类向量做独立分量分析,得到表征图像样本的特征向量,用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取得到的特征向量分类完成目标识别。对MSTAR数据库中三类军事目标用该方法进行特征提取和识别实验,识别率为96.92%。结果表明,KFD ICA特征提取方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。     

基于特征子空间与流形正则化的高效增量半监督特征选择方法

基于Fisher Score的前向序列选择法是目前性能良好并广泛使用的一种有监督特征选择方法.然而，该方法只能对有标签样本进行分析，无法利用大量"廉价"的无标签样本信息；并且随着已选特征的个数的增加，对候选特征进行评分的计算复杂度呈三次方形式增加.针对这两个问题，提出基于特征子空间与流形正则化的高效增量半监督特征选择方法.一方面，该方法通过提取有标签与无标签数据的局部线性表示来进行半监督特征选择，使得所选特征能够保持数据的局部流形结构信息；另一方面，该方法基于特征子空间理论进行特征评分，时间复杂度取决于特征空间的维数而非已选特征的个数，如果特征空间的维数是固定的，该方法将花费几乎恒定的时间来评价每一个候选特征.相比于基于Fisher Score的前向序列选择法选择特征的三次方复杂度，所提方法在时间效率方面得到很大提升.在五个标准数据集上进行了实验，所得结果验证了该方法的有效性.     

基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别

针对雷达目标高分辨距离像识别中的有效特征提取问题,提出了一种基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别方法。该方法将高分辨距离像及其线性卷积系数扩展特征作为联合特征在核空间中进行特征选择,并采用支持向量机（support vector machine, SVM）作为分类器实现雷达目标识别。核空间中的特征选择可以解决联合特征高特征维数问题和非线性可分问题,进而提高SVM识别性能,而线性卷积系数扩展特征相比高分辨距离像具有更强的稳定性。同时,可以在一定程度上弥补因特征选择带来的高分辨距离像部分距离单元特征分量缺失。基于5种飞机目标高分辨距离像的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于最优信用特征组合的违约判别模型——以中国A股上市公司为例

违约判别是信用风险评估的一种方式，提高违约判别精度一直是学界和业界重点关注的问题.本文从最优信用特征组合而不是最优指标组合的角度建立违约判别模型，提高违约判别精度.本文的创新有三个方面：一是以信息值最大为目标建立优化模型，将指标数据划分成能最大区分违约状态的多个信用特征.二是采用弹性网回归对信用特征进行遴选，反推违约判别误差最小的最优信用特征组合.三是以组间离散度与组内离散度之比最大为目标，构建数学规划，反推一组权重，得到线性判别方程.本文基于2000-2017年共2169家中国A股上市公司的数据进行实证，研究表明经过特征划分的线性判别分析、K近邻、支持向量机等模型的精度整体高于没有经过特征划分的模型精度.     

小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取

在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。     

小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取

在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。     

基于线性判别分析的时频域特征提取算法

针对复杂环境中的声目标特征提取与选择问题,结合声信号时频域的特点,提出了一种时频域相结合的特征提取方法。首先,对信号进行小波分解,达到去噪目的;然后,将短时能量、短时平均幅值、过零率及频带能量值作为原始特征矢量,并结合Fisher判别准则进行特征选择,以此构造低维特征向量;最后,对两类声目标的实测样本数据进行特征提取,并采用支持向量机和K近邻两种分类器对该特征提取方法的有效性进行校验。实验结果表明,采用“时域+频域+线性判别分析”的特征提取方法简单有效,且与单一时域或频域的特征提取方法相比,识别率更高。     

基于扰动方法和广义K-L变换的人脸特征抽取

对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。     

递归分类树在信用风险分析中的应用

递归分类树是计算机实现 ,基于统计理论的非参数的识别技术 .本文将之用于商业银行信用风险分析 ,以判别分析为参照方法 ,加以实证研究 .结果表明递归分类树在变量选择和分类方面的效果好于判别分析方法.