基于Nystr?m谱聚类的词典学习

构建视觉词典是BOVW模型中关键的一个步骤,目前大多数视觉词典是基于K-means聚类方式构建。然而由于K-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,这种方式构建的视觉词典往往区分性能较差。在谱聚类的框架下,提出一种区分性能更强的视觉词典学习算法,为了减少特征在量化过程中区分性能的降低以及谱聚类固有的存储计算问题,算法根据训练样本的类别标签对训练数据进行划分,基于Nystr?m谱聚类得到各子样本数据集的中心并得到最终的视觉词典。在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的正确性和有效性。特别当训练样本有限时,采用该算法生成的视觉词典性能较优。     

基于特征选择与谱聚类的视觉词典构建算法

传统的视觉词典一般通过K-means聚类生成,一方面这种无监督的学习没有充分利用类别的先验信息,另一方面由于K-means算法自身的局限性导致生成的视觉词典性能较差。针对上述问题,提出一种基于谱聚类构建视觉词典的算法,根据训练样本的类别信息进行分割并采用动态互信息的度量方式进行特征选择,在特征空间中进行谱聚类并生成最终的视觉词典。该方法充分利用了样本的类别信息和谱聚类的优点,有效地解决了图像数据特征空间的高维性和结构复杂性所带来的问题;在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的有效性。     

层次聚类结合空间金字塔的图像分类

在图像分类中,视觉词典的质量直接影响着图像分类的结果,随着用户的要求提高,K-means聚类算法所构建的视觉词典已无法满足用户对图像分类的需求,为了得到高效的视觉词汇码本,针对构建视觉词典的算法进行研究,通过K-means算法和层次聚类算法的结合来达到这一目的。混合聚类算法采用K-means算法对数据样本进行初步聚类,得到一个粗略的划分;引入信息熵的属性加权,利用信息熵度量某个属性的关键性,信息熵越大的属性对聚类结果的影响越小,计算加权后的类间欧式距离,将距离相近的两个类进行合并;在空间金字塔模型框架中,将改进的混合聚类方法应用到视觉词典的构建中。实验结果表明,结合信息熵的层次聚类算法能有效提高空间金字塔模型的分类准确率。     

基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型

针对传统的视觉词袋模型中视觉词典对底层特征量化时容易引入量化误差,以及视觉单词的适用性不足等问题,提出了基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型。从产生视觉词典的常用聚类算法入手,分析和探讨了聚类算法的特点,考虑聚类过程中特征空间的特征分布统计信息,通过实验对不同的加权方式进行对比,得出效果较好的均值加权方案,据此对视觉单词的重要程度加权,提高视觉词典的描述能力。对比实验表明,在ImageNet图像数据集上,相对于同源视觉词典,非同源视觉词典对视觉空间的划分影响较小,且基于加权特征空间信息视觉词典在大数据集上更加有效。     

基于启发式确定类数的NJW谱聚类算法

基于图论理论的NJW谱聚类算法的核心思想是将数据点映射到特征空间后再利用K-means算法进行聚类,从而得到原始数据的聚类结果。NJW算法是K-means算法的推广,并且在任意形状的数据上都具有较好的聚类效果,从而有着广泛的应用。但是,类数C和高斯核函数中的尺度参数σ较大程度地影响着NJW的聚类性能;另外,K-means对随机初始值的敏感性也影响着NJW的聚类结果。为此,一种基于启发式确定类数的谱聚类算法(记为DP-NJW)被提出。该算法先根据数据的密度分布确定类中心点和类数,这些类中心点作为特征空间中K-means聚类的初始类中心,然后用NJW进行聚类。文中通过实验将DP-NJW算法和经典聚类算法在7个公共数据集上进行测试和对比,其中DP-NJW算法在5个数据集上的聚类精度高于NJW的平均聚类精度,在另2个数据集上二者持平。对比DPC算法,所提算法在5个数据集上也有不俗的聚类精度,而且DP-NJW的计算消耗较小,在较大的数据集aggregation上表现更为突出。实验结果表明,文中所提的DP-NJW算法更具优势。     

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。     

一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法

视觉词典方法（Bag of visual words,BoVW）是当前图像检索领域的主流方法,然而,传统的视觉词典方法存在计算量大、词典区分性不强以及抗干扰能力差等问题,难以适应大数据环境.针对这些问题,本文提出了一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法.首先,利用基于密度的聚类方法对SIFT特征进行聚类生成视觉词典,提高视觉词典的生成效率和质量;然后,通过卡方模型分析视觉单词与图像目标的相关性,去除不包含目标信息的视觉单词,增强视觉词典的分辨能力;最后,采用基于图结构的查询扩展方法对初始检索结果进行重排序.在Oxford5K和Paris6K图像集上的实验结果表明,新方法在一定程度上提高了视觉词典的质量和语义分辨能力,性能优于当前主流方法.     

改进K-Means聚类算法及其在视觉词典构造中的应用

K-Means聚类是视觉词典构造的常用方法,其聚类结果直接影响后续的特征量化效果和检索精度,而现有的K-Means聚类算法难以获得高质量的视觉词典。针对这种情况,提出局部化K-Means聚类算法。算法首先根据启发式原则将特征集划分成若干个独立的子集,并对各子集进行传统K-Means聚类,然后以各子集的聚类中心为对象进行加权K-Means聚类。上述过程不断迭代直至形成特定规模的视觉词典。实验结果表明,与现有算法相比,该算法提高了聚类质量。在SIFT特征集和标准数据集上进行的多组对比实验证明了该算法的有效性。     

改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类

K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类.为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN.定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类.基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法.     

基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类算法及其应用

针对原始K-means聚类算法受初始聚类中心影响过大以及容易陷入局部最优的不足,提出一种基于改进布谷鸟搜索（CS）的K-means聚类算法（ACS-K-means）。其中,自适应CS（ACS）算法在标准CS算法的基础上引入步长自适应调整,以提高搜索精度和收敛速度。在UCI标准数据集上,ACS-K-means算法可得到比K-means、基于遗传算法的K-means（GA-K-means）、基于布谷鸟搜索的K-means（CS-K-means）和基于粒子群优化的K-means（PSO-K-means）算法更优的聚类质量和更高的收敛速度。将ACS-K-means聚类算法应用到南宁市青秀区“城管通”系统的城管案件热图的开发中,在地图上对案件地理坐标进行聚类并显示,应用结果表明,聚类效果良好,算法收敛速度快。     

基于稀疏分解和聚类的自适应图像去噪新方法

随着信号稀疏表示原理的深入研究,稀疏分解越来越广泛地应用于图像处理领域。针对过完备字典构造和稀疏分解运算量巨大的问题,提出一种基于稀疏分解和聚类相结合的自适应图像去噪新方法。该方法首先通过改进的K均值(K-means)聚类算法训练样本,构造过完备字典;其次,通过训练过程中每一次迭代,自适应地更新字典的原子,使字典更适应样本的稀疏表示;然后利用正交匹配追踪(OMP)算法实现图像的稀疏表示,从而达到图像去噪的目的。实验结果表明：与传统的字典训练方法相比,新算法有效地降低了运算复杂度,并取得更好的图像去噪效果。     

基于改进的分块LVP直方图的人脸建模和识别算法

本文提出了一种改进的基于LVP的人脸建模和识别算法。首先,利用K均值聚类算法获得LVPS dictionary;然后,利用获得的LVPS对人脸进行建模,该方法比传统的建模方法计算更简单;最后,利用分块后的LVPS加权直方图索引进行人脸识别。实验表明,本文所提出的方法比传统的LVP方法具有更好的识别效果。     

结构化低秩字典学习的人脸识别

目的 现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又具有不同程度的相似性,这极大地影响了人脸识别的准确性。为了解决上述问题对人脸识别造成的影响,在低秩矩阵恢复理论的基础上提出了具有识别力的结构化低秩字典学习的人脸识别算法。方法 该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过程中;接着,在字典学习过程中加入了结构化稀疏使其不丢失结构信息以保证对样本进行最优分类;最后再利用误差重构法对测试样本进行分类识别。结果 本文算法在AR以及ORL人脸数据库上分别进行了实验仿真。在AR人脸数据库中,为了分析样本不同维数对实验结果造成的影响,选取了第一时期拍摄的每人6幅图像,包括1幅围巾遮挡,2幅墨镜遮挡以及3幅脸部表情变化以及光照变化（未被遮挡）的图像作为训练样本,同时选取相同组合的样本图像作为测试样本,无论哪种方法,图像的维度越高识别率越高。对比SRC （sparse representation based on classification）算法与DKSVD （discriminative K-means singular value decomposition）算法的识别率可知,DKSVD算法通过字典学习减缓了训练样本中的不确定因素对识别结果的影响;对比DLRD_SR （discriminative low-rank dictionary learning for sparse representation）算法与FDDL （Fisher discriminative dictionary learning）算法的识别率可知,当图像有遮挡等噪声信息存在时,字典低秩化可以提高至少5.8%的识别率;对比本文算法与DLRD_SR算法可知,在字典学习的过程中加入Fisher准则后识别率显著提高,同时理想稀疏值能保证对样本进行最优的分类。当样本图像的维度达到500维时人脸图像在有围巾、墨镜遮挡的情况下识别率可达到85.2%;其中墨镜和围巾的遮挡程度分别可以看成是人脸图像的20%和40%,为了验证本文算法在不同脸部表情变化、光照改变以及遮挡情况下的有效性,根据训练样本的具体图像组合情况进行实验。无论哪种样本图像组合,本文算法在有遮挡存在的样本识别中具有显著优势。在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及墨镜遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少2.7%,在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及围巾遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少3.6%,在训练样本包含脸部表情变化、光照变化、围巾遮挡以及墨镜遮挡图像的情况下,其识别率高于其他算法至少1.9%。在ORL人脸数据库中,人脸图像在无遮挡的情况下识别率达到95.2%,稍低于FDDL算法的识别率;在随机块遮挡程度达到20%时,相比较于SRC算法、DKSVD算法、FDDL算法以及DLRD_SR算法,本文算法的识别率最高;当随机块遮挡程度达到50%时,以上算法的识别率均不高,但本文算法的其识别率仍然最高。结论 本文算法在人脸图像受到遮挡等因素的影响时具有一定的鲁棒性,实验结果表明该算法在人脸识别方面具有可行性。     

基于切比雪夫多项式描述子的复杂背景下输电线路提取算法

在电力系统中,利用计算机视觉和图像处理技术对输电线路的进行检测,在保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用;针对复杂背景下的输电线路,提出了一种基于切比雪夫多项式描述子输电线路提取算法,该算法首先对输入图像进行预处理,其次利用随机Hough 变换提取图像中的直线和曲线,然后利用切比雪夫多项式描述子的曲线描述优势,对所提取的对象进行特征描述,为了提高提取的精确度,通过K-means聚类分析方法来训练视觉字典,通过视觉字典的比对,最终确定图像中的输电线路;实验结果说明了所提出的算法可以精确地提取复杂背景下的输电线路。     

基于改进初始化判别K SVD方法的人脸识别

基于稀疏表示的人脸识别问题希望字典同时具有良好的表示能力和较强的辨识性。采用判别式K SVD（D ksvd）算法,可训练得到较好的字典和线性判别函数,但该算法中的初始化字典是从各类样本中选择部分样本经K SVD方法得到的,不能较完整地表示所有样本的特性,影响了基于该初始字典的训练字典的表示能力和分类器的辨识性。在字典初始化方法上进行了改进,先训练类内字典再级联成新的初始化字典,由于类内训练字典是各类别的优化字典,降低了训练字典的误差,提高了训练字典与线性分类器的判别性,在保持较快识别速度的同时,提高了人脸识别率。     

基于类标一致和局部特征约束的字典学习算法

为了提高字典学习算法的分类性能,提出基于原子的类标一致和局部特征约束的字典学习算法（LCLCDL）。利用原子和训练样本的类标设计判别稀疏矩阵,并构造类标一致模型作为判别式项,促使同类训练样本对应的编码系数尽可能地相似。利用原子和编码系数矩阵的行向量（Profiles）构造局部特征模型作为判别式项,使其继承训练样本的结构特征。实验结果表明LCLCDL算法比5个稀疏编码和字典学习算法可取得更高的分类性能。