优化的近邻保持嵌入算法在人脸识别中的应用

为验证优化的近邻保持算法(ONPE)在人脸识别中的应用价值,在NPE算法基础之上,ONPE对数据类内和数据类间的信息分别进行了优化,以使在低维重建时同一数据类间相互靠拢,不同数据类间相互分离。将ONPE算法应用于手工流形和Fery face人脸库进行实验。结果表明：在样本点不足且不连续的情况下,ONPE可以对手工流形有很好的降维效果,并且对人脸表情数据也有很好的识别分类效果。因此,优化的近邻保持嵌入算法具有较强的实用性和有效性。     

基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法

提出一种基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法。该方法在使用欧氏距离构造邻域图中,加入表征全局距离的全局因子和表示类别信息的函数项,全局因子可以使分布不均匀的样本变得平滑均匀,类别信息可以使同类样本点紧凑异类样本点疏离,通过提高所选邻近点的质量,优化数据的局部邻域,使降维后的数据具有更好的可分性。试验结果表明,该算法具有较高的准确率,优于传统的邻域保持嵌入算法。     

基于加权近邻保持嵌入的高光谱数据降维方法

为降低高光谱数据的信息冗余以提高其分类精度,采用加权距离度量测度来衡量样本间的相似度并进而选择近邻样本,提出一种加权近邻保持嵌入数据降维(WNPE)算法.加权距离的主要思想为根据数据点附近样本点的分布来自适应地决定距离函数,由此可以避免基于标准欧氏距离的近邻选择方法产生的数据冗余现象,从而更好地提取信息量大的光谱波段.CUPRITE矿区高光谱数据上的实验结果表明,与目前具有代表性的稀疏降维和基于流形学习的降维算法对比,WNPE能够有效提高高光谱数据的分类总精度和Kappa系数,分别达到了90.97%和0.878 6.     

基于Semi-Supervised LLE的人脸表情识别方法

目的 为提取有效的鉴别特征和降低鉴别向量的维数来识别人脸表情图像.方法 将流行学习(Manifold leaming,ML)和半监督学习(Semi-Supervised leaming,SSL)结合起来,利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和部分标签信息来调整点与点之间的距离形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸表情识别.结果 该方法 能充分利用数据的结构信息和有限的标签信息,使具有标签信息的同类样本之间的距离最小化,不同类数据之间的距离最大化,进而可以有效地提取数据的低维鉴别子流形,使得分类性能要优于非监督的雏数约简方法 .结论 笔者提出的半监督局部线性嵌入算法能有效地提高人脸表情识别的性能.     

一种用于人脸识别的正交邻域保护嵌入算法

在邻域保护嵌入算法的基础上,提出了一种新的降维方法——正交邻域保护嵌入算法．首先,从最优投影的概念出发,定义了一种反映投影向量的邻域结构保护能力的函数;然后以邻域保护函数为目标函数,在原始的优化问题中增加正交约束条件,推导得到一组具有正交性的最优投影向量的迭代公式．与邻域保护嵌入算法相比,得到的正交向量具有更好的邻域保护性能,从而带来更强的判别能力,降低了误差率．在标准人脸库上的实验结果表明,与其他降维方法相比,新算法的最低误差率可减小15％~20％,且在选取的特征维数较低时就可获得最优值．     

基于鉴别能力分析和LDA-LPP算法的人脸识别

针对人脸识别中的DCT系数选择问题和如何从全局和局部同时提取识别特征的问题,提出了一种基于鉴别能力分析和LDA-LPP的人脸识别算法。即先对人脸图像进行DCT变换,利用鉴别能力分析方法进行DCT系数的选择,融合LDA和LPP降维技术进行降维处理,不仅可以保持数据的全局性,同时也能够保持数据的局部性。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验表明,本文方法可以选择有效的DCT系数,明显提高了识别精度和鲁棒性。     

基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中的应用研究

随着社会的发展,公共安全对于人们来说显得愈发重要,如何快速准确的识别生物特征则是重中之重。在应用人脸识别时,通常会因为光照以及人脸的遮挡等客观因素,使得在人脸识别时的准确度降低,进而使得人脸的识别率不高。根据人脸识别过程中的技术需要,使用小波变换和数据降维算法对人脸图像降维变换处理,可以有效的提高人脸识别率。首先通过稀疏表示方法及其构图以及基于图嵌入的降维模型的研究;其中稀疏表示主要对其概念、字典构建以及构图进行研究,然后为了验证改进算法的有效性,在ORL库上进行了一系列的Matlab仿真实验,对提出的方法与其它方法进行对比,从而可以证明提出的基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中具有比较好的应用效果。     

用于带边信息人脸数据的半监督维数约减算法

提出了一种基于测地线距离的半监督维数约减算法,并将其用于带边信息的人脸数据的维数约减,此算法可以充分利用边信息和数据点之间的测地线距离,从而在保留边信息的同时保留更为真实的数据拓扑结构信息。在人脸数据库上的实验结果表明,本文所提出的算法对数据降维后用于分类时可取得比其他算法更高的准确率,且对创建的KNN图中的参数K最具鲁棒性。     

一种基于近似EMD的DBSCAN改进算法

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是基于密度的经典聚类算法,但是该算法应用于高维数据时,常用距离函数不能很好地反映出数据点之间的关系, 从而可能导致聚类簇不够精确。如果能在高维空间中采用合适的距离度量,将会改善聚类结果。针对上述问题,提出利用近似EMD(earth mover’s distance,堆土机距离)作为距离测度,通过迭代搜索的方法找出所有直接密度可达对象实现聚类。实验结果表明:在高维文本数据的聚类中,和原来算法相比,改进算法的正确率提高了6％,两者在时间上相差不大;而对低维的Iris数据,改进算法通过EMD改善了实体间的相似性度量,减少了划分为噪声点的数据点个数,平均正确率提高了10％。实验结果表明了改进算法对高维数据的有效性,并可以改善聚类性能。     

改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法

为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影（2DLPP）算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析（2DPCA）和二维线性鉴别分析（2DLDA）的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法。首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取。在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果。在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、（2D）2PCA、（2D）2LDA、（2D）2PCALDA和（2D）2LPP-PCA等算法。     

判别近邻保持嵌入人脸识别

针对普通近邻保持嵌入算法侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本的类判别信息以及小样本问题,提出了一种新的人脸识别算法———判别近邻保持嵌入算法.在近邻保持嵌入算法的基础上,将最大散度差准则引入到其目标函数中.在嵌入低维空间后,类内样本保持它们固有的近邻几何结构关系,而类间样本彼此分离,能够充分提取具有判别力的特征.在AT&T人脸数据库上进行的对比实验表明,与主成分分析、线性判别分析以及近邻保持嵌入算法相比,判别近邻保持嵌入算法的最高识别率分别提高了15.35%、6.47%和6.94%;在Yale人脸数据库上进行的对比实验表明,判别近邻保持嵌入算法的最高识别率分别提高了20.27%、5.63%和2.27%.     

基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法

针对近邻保持嵌入算法NPE中构造近邻图所存在的缺陷,提出了基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法.对于每个待识别的人脸图片,该方法都建立一个具有九个尺度的图像金字塔,并且计算金字塔中每个尺度的图片与其他图片金字塔对应尺度的稀疏近邻.利用稀疏表示算法抗遮挡的特性,通过计算样本多尺度近邻的方法克服了传统方法丢失人脸图片二维结构的缺点.结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,比传统的NPE算法具有更好的识别效果.     

类依赖增强线性判别分析算法

在增强线性判别分析和类依赖线性判别分析的基础上,提出了类依赖增强线性判别分析算法,对多模态数据进行分类.算法利用增强线性判别分析的局部信息保持能力,在不破坏多模态局部结构的前提下,对数据进行降维;然后采用最大散度差线性鉴别分析准则对每一类样本获取一个投影矩阵,从而获取不同类的样本分布的特征差异.在人脸数据库上进行实验验证,结果表明,该算法的分类效果好。     

基于局部保持投影的统计不相关复合信息投影

为解决在人脸识别领域的特征提取问题,提出了一种基于局部保持投影(Locality Pre-serving Projections,LPP)的统计不相关复合信息投影(UMIP).该方法是基于线性投影的子空间方法,将原始人脸图像看作是一个矩阵,通过相应的代数方法,抽取得到保持原始样本分布信息的低维子空间信息.在UMIST和Yale标准人脸图像库上的实验结果表明,UMIP算法提高了识别率.     

一种鲁棒的多态人脸识别算法

如何处理人脸识别中的多态性一直是人脸识别领域的一个难题。传统的图嵌入算法忽视了同类中多态子类间的同属关系,而且也没有恰当地处理异类间的区别信息。该文提出一种鲁棒的图嵌入人脸识别算法,该算法可以恰当地模拟同类中的多态间关系,而且能在局部流形结构与全局区别信息间实现平衡。基于多个公开数据库的人脸识别实验证明了该方法的有效性。     

典型相关分析的局部保持投影算法

针对传统子空间线性分析方法无法准确地描述样本具有的流形结构的问题,依据典型相关分析算法和局部保持投影算法的理论,将两种算法结合起来,提出了限制类别的典型相关分析的局部保持投影算法,该算法通过引入类信息,在区分了样本类信息的基础上,又保持样本类内的局部信息结构,而且还使两组样本间达到最大相关化以及各个特征投影之间具有不相关性,极大地提高了算法的识别率.该算法分别在YALE人脸库和AR人脸库上进行实验,识别率最高可达98％.