近邻类加权结构稀疏表示图像识别算法

针对如何将近邻、子空间学习与稀疏表示结合起来解决稀疏分类计算量较大的问题。由于子空间中样本的类内散度小,类间散度大,且同类中所有样本对重构的影响相似,因此按类而非样本处理的思想更符合基于类重构误差进行分类的算法要求,为此提出一种基于近邻类加权结构稀疏表示算法用于图像识别。该算法首先利用线性类重构误差选取 个最近邻类,并将其对应的系数作为权值对投影后的近邻类加权,其次在投影子空间上,用 个类的加权训练样本集对测试样本进行结构稀疏表示,最后根据最小类重构误差得出分类结果。在AR,Yale B,MNIST,PIE数据库上的实验结果表明该方法在训练样本数较少的情况下获得较高的识别率且具有一定的鲁棒性。      

融合原始样本和虚拟样本的人脸识别算法

由于有限的存储容量和捕获图片的时间,实际的人脸识别系统往往只能获得少量的训练样本,但是,在小训练样本情况下大多数人脸识别算法都会遇到困难.因此,为了提高人脸识别的分类正确率,提出了一种融合原始样本和虚拟样本的人脸识别方法.该方法先利用人脸的对称性来构造虚拟训练样本;然后,利用协同表示方法分别对原始训练样本和虚拟训练样本进行分析,并且分别得到每一类训练样本的重建误差;最后,将原始训练样本和虚拟训练样本的同一类重建误差进行加权融合并得到最终的分类结果.大量的实验结果比较分析表明,该方法可以获得更好的识别效果.     

基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法

针对含光照、表情、姿态、遮挡等误差或被噪声污染的人脸图像的识别问题,本文提出一种基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法。该方法首先用低秩矩阵恢复算法求得训练样本图像对应的误差图像;然后,对每一个训练样本图像及其对应的误差图像进行Gabor变换,得到相应的Gabor特征向量,并将这些Gabor特征向量组成一个Gabor特征字典;进而,计算测试样本图像Gabor特征向量在该Gabor特征字典下的稀疏表示系数,并用该稀疏表示系数和Gabor特征字典,对测试样本图像的Gabor特征向量进行类关联重构,同时计算相应的类关联重构误差。最后,根据测试样本图像Gabor特征向量的类关联重构误差,实现对测试样本图像的分类识别。在CMU PIE、Extend-ed Yale B和AR数据库上的实验结果表明,本文提出的人脸图像识别方法具有较高的识别率和较强的抗干扰能力。     

原子-分子字典结合的联合扩展加权稀疏表示人脸识别算法

针对训练样本字典学习仅包含全局信息、缺乏局部信息的不足,引入与类别相关的原子字典, 提出基于原子与分子字典联合扩展的加权稀疏表示人脸识别方法。首先,对各类训练样本进行PCA学习,得到带标记的训练样本基,构造PCA基原子字典,同时将训练样本字典作为分子字典。进而,利用原子字典与分子字典结合得到扩展字典模型。测试时,根据测试样本与扩展字典基之间的距离进行加权得到与当前测试样本关联的重构字典集,最后对测试样本稀疏重构,利用残差进行分类判别。为验证本文方法有效性,分别在AR、Georgia Tech和CMU PIE人脸数据库上进行实验。      

局部加权稀疏表示的文本分类算法研究

基于稀疏表示方法的文本分类强调使用训练样本特征的全局结构对测试样本进行稀疏表示,而对文本特征的局部邻域结构和文档之间相似性缺乏考虑,导致文本分类准确率低和高耗时。为了解决上述问题,本研究以最近邻和最近特征子空间为基础,并建立局部邻域结构和距离加权机制,提出一种局部加权稀疏表示的文本分类算法,使文本语义信息表达更丰富、稀疏表示更具判别力。实验结果表明本文算法准确率高于基线算法2.4%～5%,运行速度提高1.35～2.8倍。     

一种模糊-证据kNN分类方法

 已有的以k-最近邻(k Nearest Neighbor,kNN)规则为核心的分类算法,如模糊kNN(Fuzzy kNN,FkNN)和证据kNN (Evidential kNN,EkNN)等,存在着两个问题:无法区别出样本特征的差异以及忽略了邻居距训练样本类中心距离的不同所带来的影响.为此,本文提出一种模糊-证据kNN算法.首先,利用特征的模糊熵值确定每个特征的权重,基于加权欧氏距离选取k个邻居;然后,利用邻居的信息熵区别对待邻居并结合FkNN在表示信息和EkNN在融合决策方面的优势,采取先模糊化再融合的方法确定待分类样本的类别.本文的方法在UCI标准数据集上进行了测试,结果表明该方法优于已有算法.     

文本分类中基于K-means的类偏斜KNN样本剪裁

KNN算法是经典的文本分类算法.训练样本的数量和类别密度是影响算法性能的主要瓶颈,合理的样本剪裁可以提高分类器效率.文中提出了一种基于聚类的改进KNN分类模型.首先对训练集进行聚类,基于测试样本与簇之间的相对位置对训练集进行合理裁剪以节约计算开销;然后基于簇内样本分布进行样本赋权,改善大类别样本的密度占优现象.实验结果表明,本文提出的样本剪裁方法提高了KNN算法的分类性能.     

基于欠样本混合内变基字典的扩展协同表示算法

协同表示算法对人脸图像具有快速分类的特点,但在单样本或欠样本情况下,对变化复杂的人脸识别率还不够理想,无法满足工程要求。针对该问题,提出一种基于欠样本混合内变基字典的扩展协同表示算法。首先借助在同一环境下采集到的不同人脸的变化过程,提取人脸的变化共同特征并生成内变基,再融合两种及两种以上不同人脸变化的共同特征生成混合内变基,提高内变基的通用性,建立训练样本与测试样本之间变化的稀疏字典。训练样本在字典帮助下近似构建出测试样本的特征人脸,达到扩展训练样本集的目的,再对人脸协同分类。利用AR库、ORL库、Yale库和Yale B库进行识别实验。结果表明,本文算法能有效提高协同表示算法的识别率,在欠样本情况下识别率提高7.33%～33.17%,在单样本情况下识别率提高6.78%～24.47%。     

基于鲁棒稀疏表示的人脸识别算法

提出了一种基于LBP算子和鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。首先,提取训练样本和测试样本的LBP特征。其次,在原有稀疏表示分类器(SRC)的基础上添加一个权值矩阵W来解决l1正则化最小二乘问题。最后,利用鲁棒稀疏表示分类器(RSRC)分类测试人脸图像所属类别。在ATT人脸库上进行实验的结果表明,此方法是优于其他经典算法的。     

基于自学习稀疏表示的动态手势识别方法

针对加速度传感器的手势采集方式提出一种基于自学习稀疏表示的动态手势识别方法。该方法将分类识别问题转化为求解待识别样本对于训练样本的稀疏表示问题,直接对原始加速度信号进行操作,省去了特征提取过程,可方便地添加新的手势类别和删除已有的手势类别;利用面向类别的字典学习,来寻求一个较小的并经过优化的超完备字典来计算待识别样本的稀疏表示,从而大大缩减算法的计算复杂度,满足实时性要求。在包含18种手势的3 000多个样本的公开数据集上进行测试,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法

提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法,将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络,作为SVM方法的特征输入,对训练样本进行训练,再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别,同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明,SVM方法具有较高的识别精度,能够对呼吸音状态进行识别,同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度,可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。     

基于直觉模糊核匹配追踪集成的目标识别方法

Considering that the generalization of the learning machine performed poorly in the present intuitionistic fuzzy kernel matching pursuit algorithm(IFKMP)due to its training method and stopping criteria,a new recognition method based on intuitionistic fuzzy kernel matching pursuit ensemble(IFKMPE)was proposed by introducing the idea of ensemble learning.In IFKMPE,the double perturbation strategy including sample and parameter perturbation was applied to generate the sub-learning machine,the recognition results were fused by the principle of majority voting,and therefore both the classify accuracy and generation ability were enhanced.Simulation results show the new algorithm IFKMPE performs better in terms of recognition accuracy and stability of sample learning compared with the traditional ones.     

一种基于调制特征向量的空目标识别方法

空中目标旋转部件对雷达回波有调制作用。将回波时域幅度调制信息的幅度偏差系数作为调制特征,首先利用仿真数据分析了固定翼飞机目标和直升机飞机目标的差异,随后提出了一种最近邻分类器的设计方法,最后利用实测数据对目标进行分类,取得了较高的识别率。与支持向量机的算法相比,该分类器算法复杂度低,计算量小,识别率高,在工程上可以选用这种方法对两类目标进行分类识别。     

一种用于表情识别的局部判别简

 在判别分量分析算法的基础上,提出了一种针对人脸表情识别任务的局部判别分量分析算法.首先该算法为每个测试样本选取了一组近邻训练样本,获取了训练集的局部样本结构.然后在最大化判别样本子集协方差的同时,最小化样本子集内所有数据的协方差,从而有效地提取了测试样本的表情特征.在多个人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法不但提高了判别分量分析算法的表情识别率,而且具有较强的鲁棒性.     

分类判别的覆盖算法研究

基于数据的机器学习是研究从观测数据出发寻找规律,并利用这些规律对未来数据进行预测.该文提出一种新的分类判别方法--覆盖算法,其主要过程是利用某种覆盖规则算法寻找一些训练样本集的支撑点(代表点),在决策的时候仅需计算待分类样本与支撑覆盖点之间的距离并进行比较,与之最近的支撑点所在类别即为代分类样本的类别.而支撑点仅占全部训练样本的一部分,所以相比最近邻方法具有较小运算量和存储量的优点.另一方面,覆盖算法主要是样本之间的距离运算,不需要像SVM那样考虑核函数的选择问题,因此更适用于大数据量的自动分类问题.对正常星系和恒星两类光谱数据进行实验,结果表明,覆盖算法具有较好的鲁棒性、较高的分类正确率.     

通用学习框架结合2DPCA的鲁棒人脸识别

针对现有的人脸识别算法由于光照、表情、姿态、伪装等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于通用学习框架结合2DPCA的鲁棒人脸识别算法。首先借助于额外的通用训练样本集进行样本的叠加以增加训练样本的数量;然后利用经典的2DPCA算法进行特征提取;最后,利用最近邻分类器对人脸进行分类并完成最终的人脸识别。在基准人脸数据库ORL、FERET及鲁棒人脸数据库AR、扩展YaleB上的实验验证了该算法的有效性及鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种人脸识别算法,提出的算法不仅提高了人脸识别率,而且大大地减少了识别所用时间,有望应用于实时鲁棒人脸自动识别系统中。     

大数据下的基于深度神经网的相似汉字识别

针对传统相似手写汉字识别系统(SHCCR)受特征提取方法的限制,提出采用深度神经网(DNN)对相似汉字自动学习有效特征并进行识别,介绍相似字符集生成方法和针对相似汉字识别的深度神经网络的具体结构,研究对比不同的训练数据规模对识别性能的影响.实验表明,DNN能有效地进行特征学习,避免了人工设计特征的不足,与传统基于梯度特征的支持向量机(SVM)和最近邻分类器(1-NN)方法相比,识别率有较大的提高;且随着训练样本增加的同时,DNN在提高识别性能上表现得更为优秀,大数据训练对提升深度神经网络的识别率作用明显.     

基于改进U-Net卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法

基于卷积神经网络的深度学习方法对钢轨表面损伤的自动化检测起到非常重要的推动作用,因此提出一种基于卷积神经网络的钢轨表面损伤检测方法。首先,在经典U-Net的收缩路径和扩展路径之间增加一个分支网络,可以辅助U-Net输出理想的分割图。然后,将Type-I RSDDs高速铁路轨道数据集作为检测样本,使用数据增强的手段扩增检测样本后馈入改进的U-Net中进行训练和测试。最后,采用评价指标对所提方法进行评估。实验结果表明,所提方法的检测准确率达到99.76%,相比于其他方法的最高水平提高6.74个百分点,说明所提方法可以显著提高检测准确率。     

改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别

为了提高人脸识别正确率,提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取,提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练,由于神经网络在学习过程中,容易出现局部最小值且收敛速度慢等问题,为此采用改进的遗传算法对神经网络进行优化处理,获得最终的人脸识别结果。实验结果表明:利用改进的非负矩阵分解方法能够降低神经网络的分类训练负荷量和运算量,提高人脸识别识别率。通过和各种方法比较可知,本方法的人脸识别率都较高。本方法人脸特征分解速度快,提高了神经网络训练前期精度和收敛速度,使得人脸识别正确率高。当特征向量个数达到40以上时,人脸识别正确率保持95%以上。     

基于稀疏表示的船体检测方法研究

为进一步强化航道安全，解决海事CCTV人工值守、非自动化问题，提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时，首先构建样本特征矩阵，然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习，得到冗余字典，最后对测试样本进行重构，根据马氏距离判断测试样本属性。通过与传统方法的试验比较，实验结果表明，该算法实时性好、检测准确率高，可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪，解决CCTV人工值守、非自动化问题，节省大量人力资源。