基于块稀疏贝叶斯学习的人体运动模式识别

在人体运动模式识别中, 传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,提出一种基于块稀疏模型的人体运动模式识别方法。该方法充分利用人体运动模式内在块稀疏结构,将人体运动模式识别问题转化为稀疏表示问题,采用块稀疏贝叶斯学习算法,求解基于样本训练集优化稀疏表示待测样本的稀疏系数, 并根据稀疏系数重构残差判定待识别动作类别,能有效提高人体运动模式识别率。选用包含多类别人体动作行为模式的USC-HAD数据库对所提算法性能进行了验证。实验结果表明,所提算法能够有效捕获不同运动模式内在差异信息,平均动作识别率达到97.86%,比传统动作识别方法平均提高近5%,有效提高了动作识别准确率。     

基于毫米波雷达稀疏点云的人体行为识别方法

目前利用毫米波雷达进行人体行为识别的方法在复杂场景下无法很好的区分相似动作,与此同时模型的鲁棒性和抗干扰能力也相对较差;针对以上两个问题,提出了一种通用的基于毫米波雷达稀疏点云的人体行为识别方法,该方法首先利用K-means++聚类算法对点云进行采样,然后使用基于注意力特征融合的点云活动分类网络进行人体行为特征的提取和识别,该网络可以兼顾点云的空间特征以及时序特征,对稀疏点云的运动有灵敏的感知能力;为了验证所提出方法的有效性和鲁棒性,分别在MMActivity数据集和MMGesture数据集上进行了实验,其在两个数据集上取得97.50%和94.10%的准确率,均优于其它方法;此外,进一步验证了K-means++点云采样方法的有效性,相较于随机采样,准确率提升了0.4个百分点,实验结果表明所提出方法能够有效的提升人体行为识别的准确率,且模型具有较好的泛化能力。     

新颖的判别性特征选择方法

作为数据预处理的一种常用的手段,特征选择不仅能够提高分类器的分类性能,而且能增加对分类结果的解释性。针对基于稀疏学习的特征选择方法有时会忽略一些有用的判别信息而影响分类性能的问题,提出了一种新的判别性特征选择方法——D-LASSO,用于选择出更具有判别力的特征。首先D-LASSO模型包含一个L₁-范式正则化项,用于产生一个稀疏解;其次,为了诱导出更具有判别力的特征,模型中增加了一个新的判别性正则化项,用于保留同类样本以及不同类样本之间几何分布信息,用于诱导出更具有判别力的特征。在一系列Benchmark数据集上的实验结果表明,与已有方法相比较,D-LASSO不仅能进一步提高分类器的分类精度,而且对参数也较为鲁棒。     

阶层式三维形状环特征提取方法

针对已有的三维形状局部特征属性单一及缺乏空间结构信息的问题,提出了一种融合三维形状拓扑连接信息的阶层式特征提取框架,并得到具有平移不变性的三维形状环特征。首先,以三维形状底层特征提取为基础,进一步利用等测地线环的方式对特征点的局部区域进行建模,抽象出包含丰富空间几何结构信息的中层特征;然后,利用稀疏编码方式对中层特征进一步概括抽象,进而得到更具区分力和丰富信息的高层特征。将该高层特征与已有的尺度不变的热核描述子（SI-HKS）在三维形状对应和形状检索这两类任务中进行对比,该特征准确率分别提高了24.5个百分点和7.2个百分点。实验结果表明所提特征相较于已有的特征描述符具有更高的分辨率和识别度。     

特征加权组稀疏判别投影分析算法

近来, 稀疏表示分类算法已经在模式识别和特征提取领域获得了广泛的关注. 受最近提出的稀疏表示判别投影算法启发, 本文提出了一种新的特征加权组稀疏判别投影算法(Feature weighted group sparse classification steered discriminative projection, FWGSDP). 首先, 提出特征加权组稀疏分类算法(Feature weighted group sparsebased classification, FWGSC)进行稀疏系数编码, 该算法采用带特征加权约束的保局性信息, 能够鲁棒地重构给定的输入数据; 其次, 通过类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算最优投影判别矩阵, 使得输入数据具有最佳的模式分类效果; 最后, 提出迭代重约束稀疏编码方法并结合特征分解操作进行FWGSDP模型高效求解. 在ExYaleB, PIE和AR三个人脸数据库的实验验证了所提算法在普通数据和带噪数据中的分类效果都优于现存的算法.     

Laplacian group sparse modeling of human actions

Recently, many local-feature based methods have been proposed for feature learning to obtain a better high-level representation of human behavior. Most of the previous research ignores the structural information existing among local features in the same video sequences, while it is an important clue to distinguish ambiguous actions. To address this issue, we propose a Laplacian group sparse coding for human behavior representation. Unlike traditional methods such as sparse coding, our approach prefers to encode a group of relevant features simultaneously and meanwhile allow as less atoms as possible to participate in the approximation so that video-level sparsity is guaranteed. By incorporating Laplacian regularization the method is capable to ensure the similar approximation of closely related local features and the structural information is successfully preserved. Thus, a compact but discriminative human behavior representation is achieved. Besides, the objective of our model is solved with a closed-form solution, which reduces the computational cost significantly. Promising results on several popular benchmark datasets prove the efficiency and effectiveness of our approach.     

基于特征选择与时间一致性稀疏外观模型的目标追踪算法

为了更有效利用追踪目标的判别特征信息,提高目标追踪的精度和鲁棒性,在粒子滤波追踪框架下提出基于特征选择与时间一致性稀疏外观模型的目标追踪算法.首先,采集目标的正负模板和候选目标,根据特征选择模型对正负模板和候选目标进行特征选择,去除多余的干扰信息,得到关键的特征信息.然后,利用正负模板和候选目标的特征建立多任务稀疏表示模型,引入时间一致性正则项,促进更多的候选目标与先前帧的追踪结果具有稀疏表示的相似性.最后,求解多任务稀疏表示模型,得到判别稀疏相似图,获取每个候选目标的判别分,根据目标追踪结果更新正负模板.实验表明,即使在复杂的环境下,文中算法仍然比其它一些追踪算法具有更高的准确性.     

结合时空拓扑特征和稀疏表达的人体行为识别算法

基于视觉的行为分析是图像处理、模式识别等领域重要研究内容之一,在公共安全和军事上有广泛前景。在固定单摄像机下,针对单特征描述力欠缺、运动遮挡、空洞和阴影等问题,提出一种结合时空拓扑特征和稀疏表达的行为识别算法。该算法利用随机投影融合拓扑结构、几何不变特征和时空Poisson信息构造强内聚高区分低维的时空拓扑特征,结合模拟人脑解决问题的加噪稀疏机制,识别近景人体行为。实验结果表明时空拓扑特征比单特征的识别率高12.79%,在噪声情况下识别率仅降低6.15%,多行为识别率达到87.78%;该算法具有较强的时空特征描述力、噪声鲁棒性和识别高效性。     

Action recognition by joint learning

Due to the promising applications including video surveillance, video annotation, and interaction gaming, human action recognition from videos has attracted much research interest. Although various works have been proposed for human action recognition, there still exist many challenges such as illumination condition, viewpoint, camera motion and cluttered background. Extracting discriminative representation is one of the main ways to handle these challenges. In this paper, we propose a novel action recognition method that simultaneously learns middle-level representation and classifier by jointly training a multinomial logistic regression (MLR) model and a discriminative dictionary. In the proposed method, sparse code of low-level representation, conducting as latent variables of MLR, can capture the structure of low-level feature and thus is more discriminate. Meanwhile, the training of dictionary and MLR model are integrated into one objective function for considering the information of categories. By optimizing this objective function, we can learn a discriminative dictionary modulated by MLR and a MLR model driven by sparse coding. The proposed method is evaluated on YouTube action dataset and HMDB51 dataset. Experimental results demonstrate that our method is comparable with mainstream methods.     

基于稀疏编码的手指心电信号身份识别算法

研究了心电(ECG)信号在身份识别中的应用,提出了基于过完备字典下稀疏编码的手指心电身份识别认证算法.在预处理阶段,对ECG信号进行预处理消噪,去除心电信号里的噪声、基线漂移和心率变异的干扰.在特征提取阶段,提取单周期心电信号构成特征向量并构建字典模型,用核奇异值分解(KSVD)训练成冗余字典,然后对每一部分特征向量进行稀疏编码,实现在该字典上的稀疏表示.在分类识别阶段,利用得到的稀疏系数矩阵构建特征模板向量作为特征参数.通过欧氏距离匹配输出个体身份信息,实现个体身份识别认证.通过两个手指心电信号数据库对该算法进行了性能测试,获得了较高的识别率.     

融合全局灰度模板的改进CT算法

针对压缩跟踪（CT）算法在构建判别表观模型过程中提取背景像素稀疏Haar-like特征导致目标跟踪漂移加重的问题,提出一种融合归一化灰度直方图全局特征模板的改进算法。与局部特征模板相比,全局特征模板更适于对目标和背景进行判别。改进算法基于压缩感知理论提取局部稀疏Haar-like特征构建表观模型M1得到跟踪目标的第一个估计参数H（v）,提取归一化全局灰度直方图特征构建表观模型M2得到跟踪目标的第二个估计参数HD,使用H（v）和HD的线性组合作为表观模型利用贝叶斯分类器进行目标跟踪。实验结果表明,改进的算法提升了算法的鲁棒性,减轻了漂移问题。     

稀疏近似最近特征空间嵌入标签传播

针对现有的基于图的半监督学习（graph-based semi-supervised learning,简称GSSL）方法存在模型参数敏感和数据空间判别信息不充分等问题,受最近特征空间嵌入和数据稀疏表示思想的启发,提出一种稀疏近似最近特征空间嵌入标签传播算法SANFSP（sparse approximated nearest feature space embedding label propagation）.SANFSP首先利用特征空间嵌入投影点来稀疏表示原始数据;然后,度量原始数据和稀疏近似最近特征空间嵌入投影间的相似性;进而提出稀疏近似最近特征空间嵌入正则化项;最后,基于传统GSSL 方法的标签传播算法,实现数据标签的平滑传播.同时,还将SANFSP 算法简单拓展到out-of-sample 学习.SANFSP 算法在人造和实际数据集（如人脸识别、可视物件识别以及手写数字分类等）上取得了有效的实验结果.     

融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下的问题,提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割;然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心;最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征.不同于以往的草图特征表示方法,将迁移深度学习获得的草图部件特征引入到稀疏编码中,作为字典的初始基向量,将语义信息融入到稀疏编码,在提升草图特征表示性能的同时,使得稀疏表示具有更好的可解释性.实验结果显示,所提方法下的草图识别率高于采用传统非深度学习和深度学习方法提取的草图特征的草图识别率.     

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法.考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类.基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性.     

基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测

基于可变形部件模型DPM的目标检测算法采用方向梯度直方图HOG进行特征表示,由于HOG无法处理模糊的边界而且忽略了平滑的特征区域,从而影响了DPM算法的性能。为了提高DPM的性能,提出了一种基于稀疏表示的可变形部件模型目标检测的方法。该方法利用稀疏编码构建一种新的特征描述子来取代原可变形部件所使用的方向梯度直方图,新的特征描述子能够描述物体更多的信息,对图像中的噪声不敏感。实验结果表明,该方法在PASCAL VOC 2012数据集上提高了原可变形部件模型算法的精度。     

基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法

提出了一种基于多特征字典的稀疏表示算法。该算法针对SRC的单特征鉴别性较弱这一不足,对样本提出多个不同特征并分别进行相应的稀疏表示。并根据SRC算法计算各个特征的鉴别性,自适应地学习出稀疏权重并进行线性加权,从而提高分类的性能。实验表明,基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法,具有更好的分类效果。     

自适应加权特征字典与联合稀疏相结合的遥感目标检测

随着分辨率的提高,遥感图像空间包含的有用信息越来越丰富,这使得遥感数据的处理变得更加复杂,容易发生维数灾难并影响识别效果。针对这一情况,提出一种自适应加权特征字典与联合稀疏相结合的遥感图像目标检测方法(GJ-SRC)。首先将训练图像和待测图像进行Gabor变换以提取特征图像。然后计算各个特征值在进行稀疏表示时的贡献权重,通过自适应方法构造特征字典,使字典具有更强的判别能力。最后,提取每一类图像的公共特征和单个图像的私有特征构成联合字典,并利用测试图像稀疏表示进行目标检测识别。为了避免Gabor变换产生的维数灾难,在处理过程中采用PCA方法对特征字典进行降维,以降低计算成本。实验表明,与现有的SRC方法和遥感目标检测方法等相比,所提方法具有较好的检测效果。     

基于深度学习的高维稀疏数据组合推荐算法

传统方法在对高维稀疏数据进行检测的过程中,受到高维特征扰动的影响,数据误差较大,因此提出一种基于深度学习的高维稀疏数据组合推荐算法。采用相空间重构方法进行高维稀疏数据的特征重构,根据重构结果结合非线性统计序列分析方法进行高维稀疏数据的回归分析和点云结构重组,在此基础上提取高维稀疏数据的组合特征量;依据特征量提取结果采用特征提取技术抽取高维稀疏数据的平均互信息特征量,并结合关联规则挖掘方法进行高维稀疏数据的主成分分析,挖掘高维稀疏数据的相似度属性类别成分,最终采用深度学习方法进行高维稀疏数据组合推荐过程中的自适应寻优,实现高维稀疏数据的组合推荐。仿真结果表明,采用该算法进行高维稀疏数据推荐的属性归类辨识性较好,特征分辨能力较强,提高了数据的检测和识别能力。     

分层树结构字典编码的行为识别

目的 基于学习字典的稀疏编码能够自适应地表示信号。然而,传统学习字典的原子之间缺少关联,信号的相似性在编码后缺失。考虑到结构化稀疏表示的鲁棒性和判别性能力,结构化字典的构建成为一个重要的任务。方法 依据标准的凸优化字典学习算法,引入数据点编码路径的约束（由上层原子激活的索引规划下层的索引）,构思了一种树结构字典学习框架。结果 实验结果表明,局部描述符的稀疏表示具有较好的鲁棒性和判别性,同时在KTH数据库上人体行为识别实验与其他类似文献方法相比获得了较高的识别精度,其中,时空梯度方向直方图（HOG3D）的编码识别结果达到97.99%。结论 通过实验结果,观察到采用本文构建的字典编码信号具有较好的鲁棒性和判别性,更好的适合分类任务。