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.     

自适应近邻的局部线性嵌入算法

在局部线性嵌入算法(LLE)中寻找最优近邻数常用试凑法进行搜索,需要大量的时间才能得到最优结果.为此提出基于自适应近邻的局部线性嵌入算法( ANLLE),算法首先给出一个相似性度量函数,然后据此为各个样本设定阈值,根据每个样本周围数据分布情况,为每个样本自动设置不同近邻数,最后在各个样本近邻数不相同情况下进行数据降维及待测样本的分类.在人脸数据库及手写数字数据库上的对比实验表明,ANLLE算法识别性能高于标准LLE算法及邻域线性嵌入算法(NLE).     

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％.     

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.     

KSLPP：新的人脸识别算法

针对人脸识别中的特征提取问题，提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维空间，通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息，提取人脸的非线性特征.采用最小近邻分类器估算识别率.采用AT&T人脸库以及Yale人脸库，对该方法进行了测试.结果表明，与Eigenface、Fisherface以及Laplacianface等方法相比，该方法具有较好的识别率.     

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LLE和SVM的人像识别方法

在人像识别方面,传统的特征提取方法大都是线性的,不能很好地保持样本的拓扑结构。支持向量机能提高学习的泛化能力,防止过学习,是一种很好的分类器。为此,提出一种增强的LLE（Locally Linear Embedding）和SVM（Support Vector Machine）结合的人像识别方法,采用PCA（Pfincipal Component Analysis）与LLE相结合算法,对光照归一化处理过的人脸图像进行特征提取,利用SVM的分类机制对人脸图像样本集进行训练和识别。在ORL（Olivetti Research Laboratory）人脸数据库上实验表明,该算法稳健、快速,识别率达到了90％以上。     

基于图像的单样本人脸识别研究进展

基于单样本的人脸识别具有重要的应用价值,然而对仅有一个注册样本的人脸图像进行识别是一个具有极大挑战性的问题。对近年来提出的单样本人脸识别的算法进行分类和介绍,以识别率为指标对比了这些算法的实验结果,同时给出了这些实验针对的人脸数据库、数据库的规模和训练/测试样本集的划分;总结了影响单样本人脸识别率的关键因素及各算法的优缺点,分析了一些算法取得较优识别率的原因及未来可能的研究方向。     

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.     

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．     

最小类局部保持方差指导的相关滤波器

针对最大间隔相关滤波器未考虑样本内部结构信息导致训练不充分的问题,提出一种最小类局部保持方差相关滤波器（MCLPVCF）。MCLPVCF 融合样本加权邻接图的思想,引入局部保留类内散度,充分考虑样本的分布信息及内在流型结构,同时最大化分类间隔和优化相关输出,进而在训练过程中兼顾样本的类别信息和结构信息,获得更符合样本情况的滤波器。实验结果表明,相比 MMCF 及其他传统相关滤波器,MCLPVCF 在目标识别率和检测准确率上有较大提高。     

基于自组织特征映射网络的纹理分类研究

提出了基于自组织特征映射网络（ＳＯＭ）的纹理分类方法。采用了适合纹理分析的纹理谱（ＴＳ）的概念，并在分类过程中引入了纹理谱特征向量，纹理谱向量是ＴＳ经过降维处理得到的．该特征向量反映了空间模式的纹理特征．在学习（训练）与分类识别中，采用了神经元网络模型．与ＴＳ相对应的特征向量重复地送入ＳＯＭ网络的输入端，网络的权向量则逐渐地将样本值聚类到各自的样本中心．计算机模拟实验表明，作者提出的纹理分类方案十分有效而且实用．本方案计算量小，学习周斯短，识别率高．本文最后给出了实验结果及分析．     

密度不均衡数据分类算法

针对不均衡数据下分类超平面偏移、少数类识别率较低的问题,提出一种基于样本密度的不均衡数据分类算法。该算法首先计算样本密度和类样本密度,依据类样本密度之间的关系确定聚类类数, 然后利用K-means聚类算法对多数类样本进行聚类,用聚类所得类中心作为样本集取代原多数类样本集, 最后对新构造的训练集进行训练得到最终决策函数。其实验结果表明,该算法能够提高SVM在不均衡数据下的分类性能,尤其是少数类的分类性能。       

一种基于聚类的过抽样算法

在过抽样技术研究中,为了合成较有意义的新样本,提出一种基于聚类的过抽样算法ClusteredSMOTE_-Boost。过滤小类的噪声样本,将剩余的每个小类样本作为目标样本参与合成新样本。对整个训练集聚类,根据聚类后目标样本所在簇的特点确定其权重及合成个数。将所有目标样本聚类,在目标样本所在的簇内选取K个近邻,并从中任选一个与目标样本合成新样本,使新样本与目标样本簇内的样本尽量相似,并减少由于添加样本而造成的边界复杂度。试验结果表明,ClusteredSMOTE_-Boost算法在各个度量上均明显优于SMOTE_-Boost、ADASYN_-Boost和BorderlineSMOTE_-Boost三种经典算法。     

贝叶斯集成框架下的极化SAR图像分类

对于极化合成孔径雷达(SAR)图像,由于雷达角度和地物形状导致属于同一类的数据可能存在较大的差异性.针对此问题提出了一种基于贝叶斯集成框架的极化SAR图像分类方法.该算法采用贝叶斯集成,通过学习不同个体而获得的分类面来改善极化SAR图像分类性能.首先,输入极化SAR图像,并获得其对应的极化SAR数据及特征.从图像的每一类中任意选择像素点作为图像分类的原始训练样本,并对其进行随机划分获得不同的样本子集.然后,基于获得的样本子集构造对应极化SAR图像的贝叶斯集成框架.最后,通过构造的贝叶斯集成框架对极化SAR图像进行分类.特别在构造贝叶斯集成框架中采用支撑矢量机作为基本的分类器算法.实验结果表明,所提出的算法相比经典的极化SAR分类方法和单个SVM的极化SAR分类方法获得更好的分类性能.     

退火条件对注Mn GaAs结构的影响

通过离子注入在半绝缘GaAs衬底中掺引入Mn杂质,进行不同温度的退火后,在样品中形成了磁性MnAs粒子.利用原子力显微镜和磁力显微镜对样品的表面进行分析,发现退火条件会影响样品磁性粒子的分布.运用二次离子质谱仪测量了样品中Mn的深度分布,发现退火温度对样品中Mn的分布有很大影响.