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针对高光谱图像存在“维数灾难”的问题,提出一种全局判别与局部稀疏保持的高光谱图像半监督特征提取算法(GLSSFE)。该算法通过LDA算法的散度矩阵保存有类标样本的全局类内判别信息和全局类间判别信息,结合利用半监督PCA算法对有类标和无类标样本进行主成分分析,保存样本的全局结构;利用稀疏表示优化模型自适应揭示样本数据间的非线性结构,将局部类间判别权值和局部类内判别权值嵌入半监督LPP算法保留样本数据的局部结构,从而最大化同类样本的相似性和异类样本的差异性。通过1-NN和SVM两个分类器分别对Indian Pines和Pavia University两个公共高光谱图像数据集进行分类,验证所提特征提取方法的有效性。实验结果表明,该GLSSFE算法最高总体分类精度分别达到89.10%和92.09%,优于现有的特征提取算法,能有效地挖掘高光谱图像的全局特征和局部特征,极大地提升高光谱图像的地物分类效果。 相似文献
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针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二次投影,提取样本的局部流形信息,并作为人脸识别信息进行鉴别。在Yale和ORL人脸库的测试结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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局部保持投影算法(locality preserving projections,LPP)作为降维算法,在机器学习和模式识别中有着广泛应用。在识别分类中,为了更好的利用类别信息,在保持样本点的局部特征外,有效地从高维数据中提取出低维的人脸图像信息并提高人脸图像的识别率和识别速度,使分类达到一定优化,基于LPP算法结合流形学习思想,通过构造一种吸引向量的方法提出一种改进的局部保持投影算法(reformation locality preserve projections ,RLPP)。将数据集利用极端学习机分类器进行分类后,在标准人脸数据库上的进行试验,实验结果证明,改进后算法的识别率优于LPP算法、局部保持平均邻域边际最大化算法和鲁棒线性降维算法,具有较强的泛化能力和较高的识别率。 相似文献
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局部保持投影算法(LPP)是拉普拉斯映射(LE)的线性近似,但LPP作为一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出一种基于类别信息的监督局部保持投影方法(SLPP-LI)。在学习投影矩阵时,SLPP-LI综合利用了流形的几何结构和已有训练点的类别信息,通过调整控制参数的取值,有效地利用已知的低维信息,并且直接求解线性方程获得高维数据的低维模型。通过在多个人脸数据库和手写数字库上的对比实验,表明了SLPP-LI对于高维数据的初始维数以及训练数据的数目并不敏感,〖BP(〗同类问题中与相应的对比算法相比〖BP)〗与主分量分析法(PCA)、LPP、正交LPP(OLPP)、有监督的LPP(SLPP)相比,均具有较高的识别率,充分说明SLPP-LI算法能够有效处理分类问题。 相似文献
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有监督的局部保留投影降维算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对局部保留投影(LPP)的非监督本质,提出一种称为有监督的局部保留算法(SLPP)的线性降维方法,它同时考虑类间分离性以及LPP中的局部保留特性.实验结果表明SLPP算法较其他算法优越.线性的SLPP算法还可通过使用核方法扩展到非线性的情况. 相似文献
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黄勇 《计算机工程与应用》2011,47(27):210-211
提出了一种基于图像优化局部保留投影的人脸表情识别方法。该算法在降维过程中将图像结构信息融入到LPP目标函数中,称之为GOLPP。与LPP不同,GOLPP通过降维处理,获得图像结构信息的同时将投影最优化,这样可从原始表情数据中提取更具判决性的表情信息。基于JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,基于GOLPP的特征提取方法能有效地提高识别率。 相似文献
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局部保持投影(LPP)是一种新的数据降维技术,但其本身是一种非监督学习算法,对于分类问题效果不是太好。基于自适应最近邻,结合LPP算法,提出了一种有监督的局部保持投影算法(ANNLPP)。该方法通过修改LPP算法中的权值矩阵,在降维的同时,增加了类别信息,是一种有监督学习算法。通过二维数据可视化和UMIST、ORL 人脸识别实验,表明该方法对于分类问题具有较好的降维效果。 相似文献
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局部投影保持LPP(Locality Preserving Projections)是一种局部特征提取算法,它能够有效地保留数据集的局部结构。不相关保局投影鉴别UDLPP(Uncorrelated Discriminant Locality Preserving Projections)在LPP的基础上考虑了类别信息,通过保留类内几何结构并最大化类间距离获得了良好的鉴别性能。结合UDLPP的思想,在UDLPP的基础上提出了一种局部结构保持的鉴别分析方法PCLSP(Pattern Classification based on Local Structure Preserving)。该方法结合了数据集的类别信息以及数据集的局部结构信息,通过最小化类内近邻分离度以及最大化类间近邻分离度来提高鉴别性能,从而进一步反映了数据的局部结构,提高了识别率。通过在ORL(Olivetti-Oracle Research Lab)和YALE两个标准人脸库上实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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一种有监督的线性降维人脸识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
保局投影(LPP)忽略了数据的类别标记信息且鲁棒性较差,为此,提出一种线性判别投影(LDP)算法。引入类问权重矩阵和类内权重矩阵,使各流形间的分离性最大,局部子流形的内在紧致性最小,同时通过一种鲁棒的类内处理方式使算法对outlier数据具有鲁棒性。在ORL、AR和ExtendedYaleB人脸数据集上进行实验,结果表明,与PCA、LDA、LPP、LSDA和LPDP算法相比,该算法的最佳平均识别率较高,分别可达95.3%、93.64%和96.28%,证明了算法的有效性和可靠性。 相似文献
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We propose Kernel Self-optimized Locality Preserving Discriminant Analysis (KSLPDA) for feature extraction and recognition. The procedure of KSLPDA is divided into two stages, i.e., one is to solve the optimal expansion of the data-dependent kernel with the proposed kernel self-optimization method, and the second is to seek the optimal projection matrix for dimensionality reduction. Since the optimal parameters of data-dependent kernel are achieved automatically through solving the constraint optimization equation, based on maximum margin criterion and Fisher criterion in the empirical feature space, KSLPDA works well on feature extraction for classification. The comparative experiments show that KSLPDA outperforms PCA, LDA, LPP, supervised LPP and kernel supervised LPP. 相似文献
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尺度不变特征变换(SIFT)算法提取的人脸特征具有一定的鲁棒性,但存在数据维数过高和计算过于复杂的问题。为此,提出一种基于直接局部保持投影-尺度不变特征变换(DLPP-SIFT)的人脸识别算法。首先采用SIFT算法进行特征提取,然后结合子空间方法局部保持投影(LPP)进行降维,利用直接对角化方法求取特征矩阵,解决了LPP的奇异值问题。在ORL和FERET人脸库的实验结果表明,DLPP-SIFT算法可显著减少计算复杂度和特征匹配时间,与SIFT、主成分分析(PCA)-SIFT、LPP-SIFT相比,具有更好的鲁棒性。 相似文献
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局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构图过程中,LPP面临复杂的参数选择问题.为解决此问题,提出无参数局部保持投影(PLPP)算法.首先设计一种无参数的构图方法,能够动态地获取样本的近邻点并配置相应的边权.其次,利用该构图方法,PLPP通过寻求最佳投影矩阵,用于保持样本在低维空间的局部结构.由于PLPP在构图过程中并未设置任何参数且采用余弦距离设置边权,因此PLPP计算更加方便快捷且对离群样本更具鲁棒性.另外,为进一步提升PLPP的识别性能,在PLPP的基础上通过加入样本的类别信息,提出监督的无参数局部保持投影算法(SPLPP).最后,在ORL、FERET及AR人脸库上的实验验证了PLPP与SPLPP的有效性. 相似文献
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