基于鉴别矢量角嵌入的人脸识别

针对基于构造邻接图的降维人脸识别问题,提出了一种鉴别矢量角嵌入的识别方法.构造了一幅有正/负连接边的邻接图,同类样本之间为正连接边,不同类样本的k近邻为负连接边.连接边权系数的测度采用矢量角代替矢量模,不但省去了传统方法中对热核权函数t参数的估计,而且降低了由于图像样本间的亮度差异对识别率造成的影响.样本数据保持邻接矢量角从高维空间嵌入至低维子空间,在分类识别中采用了角度最近邻分类器.Yale库和UMIST人脸库上的人脸识别实验结果表明,该算法比其他算法有更好的识别率.     

基于核正交局部判别嵌入的人脸识别

针对人脸识别中的非线性特征提取问题,提出一种基于核正交局部判别嵌入(KOLDE,kernel orthogonal local discriminant embedding)的人脸识别算法。首先通过引入基向量正交约束,得到OLDE算法,并给出算法的推导过程。然后为了更好地处理高度复杂非线性结构数据,将OLDE向高维空间扩展,在核空间提取图像的高阶非线性信息,得到核空间OLDE算法。在ORL和PIE库上的人脸识别实验验证了算法的有效性。     

知识保持的嵌入方法

考虑了一种带有数据领域知识的降维问题。这里领域知识是指关于数据的一些额外监督信息,如类别标号以及比标号弱的样本间相似性和不相似性约束等。其中,约束可以从标号中产生,但反过来从约束中却得不到标号信息,因而约束比标号更一般。另外,在图像检索等实际应用中,约束比标号更容易获取。鉴于此,本文主要研究基于约束的降维问题。提出了一种有效利用约束进行降维的约束保持嵌入算法（constraint preserving embedding, COPE）,将其纳入到图嵌入统一框架之中并指出与同类方法的关系。进一步,通过引入无标记样本提出了半监督COPE算法;提出核COPE以揭示数据中的非线性结构。最后,在人脸识别、图像检索及半监督聚类等一系列实验中的结果验证了算法的有效性。     

一种异质图的Lorentz嵌入模型

异质图嵌入的目标是用低维稠密向量表示原网络的拓扑结构和节点属性信息。为提高异质图嵌入质量、减少失真,提出了一种将异质图嵌入到基于Lorentz模型的双曲空间中的方法。该方法采用元路径约束的随机游走进行节点关系和语义的发现,模型基于负采样的极大似然为目标函数,使目标节点与邻居更相近,而远离非邻居节点,优化方法不同于欧式空间的黎曼梯度下降;在引文网上将所提算法与4种基准图嵌入算法进行比较,实验证明该方法不但获得了优于其他基准算法的预测精度,而且还保留了可解释的图的层次结构。双曲嵌入为异质图的研究提供了一种新的思路,能够为异质图的下游任务提供更高质量的嵌入结果。     

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。     

一种基于二维DFT的一对多非对称数字水印算法

针对当今水印系统中的公开验证难题及水印存储信息量大的问题,提出了一种一对多的非对称数字水印算法。该水印算法基于二维离散傅立叶变换(2DFT)。参考水印的相位在2DFT域中被任意地改变,从而得到不同的嵌入水印。这些嵌入水印彼此相关,并且和参考水印均有相同的互相关性。通过比较互相关系数值和判决门限,实现水印检测。仿真结果表明,选择恰当的判决门限,参考水印能正确地检测嵌入水印,而由参考水印生成的其它嵌入水印却不能实现水印检测。参考水印的信息公开不会降低嵌入水印的安全性。因此,该算法实现水印的公开验证,同时只需存储一个参考水印就能检测多个嵌入水印,降低了水印存储信息量。     

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。     

一种基于数据依赖关系的软件水印算法

提出了一种基于数据依赖关系的软件水印算法。算法将水印信息编码为数据依赖图,选取目标程序的部分数据作为数据依赖图节点,通过添加数据之间的依赖关系将水印嵌入到目标程序中。实验及分析表明该水印算法能够抵御多种非数据流攻击方式的攻击,具有较好的鲁棒性;并且水印嵌入时利用了目标程序的数据,所嵌入的代码与程序中原有代码类似,具有较好的隐蔽性。     

基于核邻域保持判别嵌入的人脸识别

为了提取高维人脸图像中的非线性特征,提出一种新的非线性降维方法:核邻域保持判别嵌入算法(KNPDE).为了表示特征空间中类间邻域结构和不同类样本间的相似度,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.通过使用核技巧,KNPDE将邻域保持嵌入(NPE)和Fisher判别准则相结合,在保持特征空间中类内邻域结构的同时充分利用类间判别信息,从而具有更强的分类能力.在Yale和UMIST人脸库上的试验结果进一步表明了该算法的有效性.     

基于行移和字移编码的二值文本数字水印技术

针对文档是由字符、行、段落组成,而且字符之间、行之间具有一定距离的特点,提出在文档的竖直方向上利用行移编码嵌入水印,在文档的水平方向利用字移编码嵌入水印。在水印信息的嵌入过程中,提出了通过预处理实现移动行(字)与相邻两个控制行(字)之间的相对位置固定,使得水印信息的隐蔽性大大增加,在该处理算法的基础上,提出了水印信息的盲检测算法。从水印嵌入和提取的仿真试验结果可知,该方法具有较强的鲁棒性,最重要的是基于该算法的水印嵌入和检测实现比较简单而且有效。     

直接LDA在人脸识别中的鉴别力分析

直接线性鉴别分析(DLDA)曾被声明利用类内离散矩阵零空间内外所有鉴别信息,为了分析声明的理论缺陷,对DLDA在人脸识别中的鉴别特性进行了研究.鉴于DLDA是在类间离散矩阵列空间中寻找最优解,理论分析从下面3方面内容展开:类间和类内离散矩阵的列空间之间的关系、类间离散矩阵列空间与类内离散矩阵零空间的关系以及在保留全部鉴别矢量下的DLDA特性,结果表明,在小样本条件下,DLDA几乎没利用零空间内的信息,导致一些有用的鉴别信息的丢失;若保留全部的鉴别矢量,DLDA退化为类间离散矩阵的保留所有非零成分的主成分分析.在人脸数据库ORL和YALE上的比较实验结果显示:DLDA的识别率都次于其它几种线性鉴别分析扩展方法,与理论分析一致.     

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。     

Improved face image classification method based on the local embedding network

In order to improve the accuracy of facial expression recognition and face classification in a local linear embedding network, an improved face image classification method based on the local linear embedding network is proposed. Based on the local linear embedding algorithm, the intra-class to inter-class discrimination matrix is used as the input of the network. At the same time, the reconstruction of the face image set is used to improve the local linear embedding algorithm, and the improvement of the local linear embedding algorithm based on clustering is embedded into the construction process of the convolution kernel, thus increasing the discrimination degree of different types of faces. By the Extended Yale B data set and Olivetti Research Laboratory data set on the contrast experiment, the experiment is analyzed in the treatment of facial expressions and the effects of various methods in the face recognition task, the results show that, compared with the other methods, the recognition rate of the proposed improved locally linear embedding network face image classification method is raised by 11%~26%.     

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.     

一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征

对于实时性要求较高的人脸识别算法,图像特征表示不仅应该具有高的区分能力,还应该具有较小的空间维数. 提出了一种基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图(LGSH-DNP)的图像特征表示方法. 首先,对人脸图像进行Gabor滤波,滤波后图像上的每个像素用其邻近的两个最大的像素的位置表示并编码成该像素的描述符;然后,提取描述符所形成图像的空间直方图;最后,采用加权交集直方图相似度来度量空间直方图之间的距离,从而实现人脸图像识别. 在人脸识别技术图像库上的实验结果表明,该图像特征算法具有较高的识别率和较低的计算复杂度.