图强化典型相关分析及在图像识别中的应用

典型相关分析(CCA)作为一种传统特征提取算法已经成功应用于模式识别领域,其旨在找到使两组模态数据间相关性最大的投影方向,但其本身为一种无监督的线性方法,无法利用数据内在的几何结构和监督信息,难以处理高维非线性数据。为此该文提出一种新的非线性特征提取算法,即图强化典型相关分析(GECCA)。该算法利用数据中的不同成分构建多个成分图,有效保留了数据间的复杂流形结构,采用概率评估的方法使用类标签信息,并通过图强化的方式将几何流形和监督信息融合嵌入到典型相关分析框架。为了对该算法进行评估,分别在人脸和手写体数字数据集上设计了针对性实验,良好的实验结果显示出该算法在图像识别中的优势。     

基于自适应结构图的半监督语音情感特征选择

本文研究了语音情感识别中的半监督特征选择问题,即如何利用未标记语音情感数据来帮助选择具有情感判别性的特征.为了解决这个问题,提出了一种新的基于图的半监督特征选择方法.其可以根据标签适应度和流形平滑度,在图上估计一个预测标签矩阵,从而有效地利用标记数据中的标签信息,以及标记数据和未标记数据中的流形结构信息.与现有的基于图的方法相比,该方法能同时进行特征选择和局部结构学习,从而自适应地确定图相似度矩阵.同时,还对图相似度矩阵进行了约束,使其包含更准确的数据结构信息,从而可以选择更有判别性的特征.此外,提出了一种有效的迭代算法来优化该问题.在典型语音情感数据集上的实验结果表明,本文提出的方法是有效的.     

快速核有监督局部保留投影算法

为了提取样本中的非线性模式,保持其中的流形结构以及减少投影时间,该文提出了一种快速核有监督局部保留投影算法。该算法使用有监督聚类选择法选取训练集的一个子集进行子集核主成分分析,然后在子集核主成分分析形成的子空间中进行有监督局部保留投影。实验结果表明:相对于有监督局部保留投影算法以及现有的几种流行特征提取方法,新算法能够取得更高的识别率;相对于现有的核投影算法,新算法的投影速度更快。在有些数据集上,只要普通核投影十分之一左右的时间,就能达到相同甚至更高的识别率。     

基于测地Gabriel图的非线性流形判别分析

针对位于非线性流形上类别数据的判别分析问题,提出了一种基于测地Gabriel图的局部判别器融合算法.利用测地距离表征流形的内在几何结构,由此构造测地Gabriel图确定异类数据相互靠近的局部临界区域,进而训练得到局部线性的判别器.整体的非线性判别器由多个局部判别器融合得到:基于柔性边界准则函数,以迭代优化的方式,为每个局部判别器分配最佳的权重系数,整体上逐步提高异类样本间的区分度.在人工合成数据集以及人脸图像库上的实验证明了本文算法的有效性.     

面向高光谱遥感影像分类的监督多流形鉴别嵌入方法

流形学习方法可以发现嵌入于高维观测数据中的低维流形结构,但是传统的流形学习算法都是假设所有数据位于单一流形上,忽略了高维数据中不同的子集可能存在不同的流形.针对上述问题,本文提出一种监督多流形鉴别嵌入的维数约简方法,并应用于高光谱遥感影像分类.该方法首先利用样本数据的类别标签进行多子流形划分,在此基础上采用图嵌入理论构造流形内图和流形间图,然后通过最小化流形内距离同时最大化流形间距离以增强类内数据聚集性和类间数据分散性,提取低维鉴别特征,改善地物分类性能.在University of Pavia （PaviaU）和Kennedy Space Center （KSC）高光谱数据集上的实验表明,相较于其他单流形算法和多流形算法,该方法取得了更高的分类精度,在随机选取2%训练样本时,其总体分类精度分别达到88.04%和84.53%,有效提升了地物分类性能.     

张量局部判别投影的人脸识别

 经典的向量子空间学习算法是以数据流形的向量表示进行计算的,但是在现实世界中数据流形从本质上而言是以张量的形式存在,因此基于张量子空间的学习算法能够更好地揭示流形内在的几何结构.本文提出了一种新的张量子空间的学习算法:张量局部判别投影.首先构建类内和类间图,然后保持流形的局部结构并且利用数据的判别信息,推导出算法的计算公式,最后通过迭代计算广义特征向量,解得最优张量子空间.在标准人脸数据库上的实验表明该算法有效.     

基于行为学习的改进LapSVM算法及其应用

拉普拉斯支持向量机通过流形正则项能够利用未标记数据信息进行半监督学习。但其流形正则项中的数据邻接图由于没有利用数据的标记信息而不能准确表征数据流形结构,并且热核参数的经验式选择也无法保证算法的学习性能。为此,基于人类行为认知的思想构造一种新的数据邻接图:首先设计一种能够利用数据标记信息的行为相似性边权值,然后所提出的局部视角距离不仅反映邻域结构特性而且克服了热核参数选择的问题。在公共数据集上的实验验证了所提出算法的性能,最后将之应用于辐射源个体识别。     

基于半监督稀疏流形嵌入的高光谱影像特征提取

高光谱影像具有波段数多、冗余度高的特点,因此特征提取成为高光谱影像分类的研究热点。针对此问题,该文提出一种半监督稀疏流形嵌入(S3ME)算法,该方法充分利用标记样本和无标记样本,通过基于切空间的稀疏流形表示来自适应地揭示数据间的相似关系,并利用稀疏系数构建一个半监督相似图。在此基础上,增加了图中同类标记样本的权重,然后在低维空间中保持图的相似关系不变,并最小化加权距离和,获得投影矩阵实现特征提取。S3ME方法不仅能揭示数据间的稀疏流形结构,而且增强了同类数据的集聚性,能有效提取出鉴别特征,改善分类效果。该文提出的S3ME方法在PaviaU和Salinas高光谱数据集上的总体分类精度分别达到84.62%和88.07%,相比传统特征提取方法提升了地物分类性能。     

基于一种改进的监督流形学习算法的语音情感识别

为了有效提高语音情感识别的性能,需要对嵌入在高维声学特征空间的非线性流形上的语音特征数据作非线性降维处理。监督局部线性嵌入(SLLE)是一种典型的用于非线性降维的监督流形学习算法。该文针对SLLE存在的缺陷,提出一种能够增强低维嵌入数据的判别力,具备最优泛化能力的改进SLLE算法。利用该算法对包含韵律和音质特征的48维语音情感特征数据进行非线性降维,提取低维嵌入判别特征用于生气、高兴、悲伤和中性4类情感的识别。在自然情感语音数据库的实验结果表明,该算法仅利用较少的9维嵌入特征就取得了90.78%的最高正确识别率,比SLLE提高了15.65%。可见,该算法用于语音情感特征数据的非线性降维,可以较好地改善语音情感识别结果。     

核判别保局投影的人脸识别算法

针对人脸识别中的特征提取问题,提出了核判别保局投影算法,即KDLPP.该算法通过核技巧将人脸样本映射到高维空间,在高维空间中有效地结合人脸局部的流形结构和人脸的判别信息构建了新的目标函数,其优点是在保持人脸流形结构的基础上,充分利用了样本的类别信息,并采用核方法提取了人脸的非线性特征.在ORL和UMIST人脸库上的实验...