超光谱遥感图像有监督LPP特征提取研究

在局部保留投影(LPP)特征提取算法的基础上,利用样本标签信息提出了一种有监督的局部保留投影算法(SPLPP),该算法的邻接图的权值不仅考虑了LPP算法中的相似性权值,而且加入了监督类的相关权值。SPLPP算法主要步骤是先用PCA去除高维超光谱遥感图像的冗余信息,再把监督机制引入到LPP中,实现图像的特征提取,将高维超光谱遥感图像投影到低维空间中,利于分类。应用SPLPP算法对高维的遥感原始超光谱图像进行特征提取后,利用支持向量机(SVM)和最近邻分类器(KNN)对降维后的遥感图像数据进行分类;并与PCA、LPP、LDA等特征提取算法进行了比较实验。实验表明:结合了LPP局部信息保留能力和全域标签信息的SPLPP算法,有更好的局部信息保留能力和类判别能力,使分类器分类精度更高,分类效果更好。     

改进的局部保持投影算法的多模型软测量

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进的局部保持投影算法的多模型建模方法。该方法通过有监督自适应权值的局部保持投影算法对输入数据空间进行特征提取,并结合最近邻分类器算法进行输入空间的划分,最后融合支持向量机实现多模型建模。仿真应用结果表明:将改进的局部保持投影算法应用在UCI数据库的Iris数据集的分类中,其分类精度高于基本的局部保持投影算法的分类精度;同时将改进的局部保持投影算法的多模型建模方法应用于双酚A生产的软测量多模型建模中,该方法能够有效的进行输入空间地划分,构建回归模型的数据更加合理,使得模型估计精度得到了提高,并具有更强的泛化能力。     

基于SSLPP算法对高光谱遥感影像分类

局部保持投影算法为非监督维数约简算法,没有有效利用样本数据的类别信息,不能有效提取鉴别特征。针对此问题,提出一种半监督局部保持投影(SSLPP)算法。该算法以少量有标记数据和无标记数据作为训练样本集构造出本征图G_i,并有区别地对待标记样本与无标记样本,增大同类样本点之间的权重,更有利于鉴别特征提取。在AVIRIS KSC和Botswana高光谱遥感影像数据集上的实验结果表明,SSLPP算法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,使得总体分类精度得到较为明显的改善。     

成对约束指导的稀疏保持投影

针对稀疏保持投影的稀疏重构过程中监督信息不足的问题,提出一种成对约束指导的稀疏保持投影算法。该算法在训练样本数据的稀疏重构的过程中,通过引入正约束和负约束监督信息指导稀疏重构,使得稀疏保持投影有效地融合了约束监督信息。在UMIST、YALE和AR人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与无监督的稀疏保持投影相比,该方法提高了基于最近近邻分类算法的5%~15%识别准确率,有效地提高了降维分类性能。     

大间距无监督正交特征提取算法

以主成分分析和局部保持投影为理论基础,提出了一种同时考虑数据样本的全局和局部特性的大间距无监督正交特征提取算法,算法的目标函数采用大间距准则,避免了由于矩阵求逆带来的小样本问题,同时为了进一步增强算法的识别性能,对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性.     

基于OLPP和信息向量机的人脸识别

结合正交局部保持投影(OLPP)和信息向量机(IVM),提出用于人脸识别的OLPP-IVM算法。应用OLPP对原始人脸图像数据进行特征提取,利用IVM在降维后的数据上实现人脸分类。与主成分分析、线性判别分析等算法的比较实验证明,用该算法进行人脸识别误差更小,性能更优越。     

基于改进的局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。     

基于成对约束半监督降维的高光谱遥感影像特征提取

半监督降维(Semi\|Supervised Dimensionality Reduction,SSDR)框架下,基于成对约束提出一种半监督降维算法SCSSDR。利用成对样本进行构图,在保持局部结构的同时顾及数据的全局结构。通过最优化目标函数,使得同类样本更加紧凑\,异类样本更加离散。采用UCI数据集对算法进行定量分析,发现该方法优于PCA及传统流形学习算法,进一步的UCI数据集和高光谱数据集分类实验表明:该方法适合于进行分类目的特征提取。     

基于类别信息的监督局部保持投影方法

局部保持投影算法(LPP)是拉普拉斯映射(LE)的线性近似,但LPP作为一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出一种基于类别信息的监督局部保持投影方法(SLPP-LI)。在学习投影矩阵时,SLPP-LI综合利用了流形的几何结构和已有训练点的类别信息,通过调整控制参数的取值,有效地利用已知的低维信息,并且直接求解线性方程获得高维数据的低维模型。通过在多个人脸数据库和手写数字库上的对比实验,表明了SLPP-LI对于高维数据的初始维数以及训练数据的数目并不敏感,〖BP(〗同类问题中与相应的对比算法相比〖BP)〗与主分量分析法(PCA)、LPP、正交LPP(OLPP)、有监督的LPP(SLPP)相比,均具有较高的识别率,充分说明SLPP-LI算法能够有效处理分类问题。     

基于自适应最近邻的局部保持投影算法

局部保持投影（LPP）是一种新的数据降维技术,但其本身是一种非监督学习算法,对于分类问题效果不是太好。基于自适应最近邻,结合LPP算法,提出了一种有监督的局部保持投影算法（ANNLPP）。该方法通过修改LPP算法中的权值矩阵,在降维的同时,增加了类别信息,是一种有监督学习算法。通过二维数据可视化和UMIST、ORL 人脸识别实验,表明该方法对于分类问题具有较好的降维效果。     

基于半监督鉴别分析的高分辨率SAR影像建筑区提取

针对建筑物在城市化发展规划、地理国情信息系统更新、数字化城市以及军事侦察等方面的迫切要求,提出将半监督鉴别分析(Semi-supervised Discriminant Analysis,SDA)算法应用于高分辨率SAR影像的建筑区提取中,实现快速提取建筑区信息以及提高城市地物目标识别能力。以Radarsat-2影像和TerraSAR-X影像为实验数据,基于灰度共生矩阵计算影像的各种纹理特征;结合SDA算法进行特征提取,并以新特征作为大津法(Otsu)的输入提取建筑区;最后对分类结果进行后处理。实验结果与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法和局部保持投影(Local Preserving Projection,LPP)算法进行比较,结果表明:SDA算法具有较强的泛化能力,在先验类别信息较少时,适用于高分辨率SAR影像的特征提取,可以快速有效地提取建筑区信息。     

多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法

针对基于三维视觉指导的运动想象脑机接口多通道冗余信息较多、分类准确率差的问题,提出了一种基于小波包分解（WPD）—共空间滤波（CSP）—自适应差分进化（ADE）的模式脑电信号特征提取与选择分类方法。首先,对采集的多通道运动想象脑电信号进行WPD变化,划分出精细的子频带;然后,分别将WPD变换后的每个子空间作为CSP的输入,得到对应的特征向量;最后,使用ADE算法对特征向量进行选择,选择出用于分类的最佳特征子集。采用WPD-CSP-ADE模式进行特征提取与选择,较经典的WPD-CSP方法在分类正确率、特征个数方面有着更好的表现。同时,所提算法分类性能明显优于遗传算法、粒子群算法。实验结果表明,WPD-CSP-ADE方法能够有效地提高分类正确率,同时减少了用于分类的特征个数。     

全局判别与局部稀疏保持HSI半监督特征提取

针对高光谱图像存在“维数灾难”的问题，提出一种全局判别与局部稀疏保持的高光谱图像半监督特征提取算法（GLSSFE）。该算法通过LDA算法的散度矩阵保存有类标样本的全局类内判别信息和全局类间判别信息，结合利用半监督PCA算法对有类标和无类标样本进行主成分分析，保存样本的全局结构；利用稀疏表示优化模型自适应揭示样本数据间的非线性结构，将局部类间判别权值和局部类内判别权值嵌入半监督LPP算法保留样本数据的局部结构，从而最大化同类样本的相似性和异类样本的差异性。通过1-NN和SVM两个分类器分别对Indian Pines和Pavia University两个公共高光谱图像数据集进行分类，验证所提特征提取方法的有效性。实验结果表明，该GLSSFE算法最高总体分类精度分别达到89.10%和92.09%，优于现有的特征提取算法，能有效地挖掘高光谱图像的全局特征和局部特征，极大地提升高光谱图像的地物分类效果。     

基于直接局部保持投影和尺度不变特征变换的人脸识别方法

尺度不变特征变换(SIFT)算法提取的人脸特征具有一定的鲁棒性,但存在数据维数过高和计算过于复杂的问题。为此,提出一种基于直接局部保持投影-尺度不变特征变换(DLPP-SIFT)的人脸识别算法。首先采用SIFT算法进行特征提取,然后结合子空间方法局部保持投影(LPP)进行降维,利用直接对角化方法求取特征矩阵,解决了LPP的奇异值问题。在ORL和FERET人脸库的实验结果表明,DLPP-SIFT算法可显著减少计算复杂度和特征匹配时间,与SIFT、主成分分析(PCA)-SIFT、LPP-SIFT相比,具有更好的鲁棒性。     

掌纹识别的一种新的特征提取方法*

通过分析已有的掌纹识别方法和特征提取所面临的问题,提出了一种新的掌纹识别算法——直接监督保局投影(DSLPP)。该算法在传统的保局投影（LPP）算法中加入类别信息,同时对角化XLX T和XDX T,可以直接达到保局投影算法的最优准则,并且无须在原始高维数据(如原始图像)上先进行任何特征提取或降维处理。在PolyU 掌纹库中进行实验,与Eigenpalm、Fisherpalm和LPP算法相比具有较高的识别速度和识别率;当掌纹库中图像总数为600张,共100人,每人用5张掌纹图像作为训练样本,1张掌纹图像作为     

基于局部二元模式的人脸表情识别

提出了一种基于局部二元模式（LBP）和局部保全投影（LPP）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像分块处理,综合人脸局部和整体的特征;再使用LPP对表情特征降维,最后采用支持向量机对面部表情分类。在日本女性人脸表情库上实验表明,本文提出的方法有更好的识别率和更快的识别速度。     

融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法

针对在模式分类问题中,数据往往存在不相关的或冗余的特征,从而影响分类的准确性的问题,提出一种融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法,以利用最少的特征获得最佳分类效果。在粒子群优化算法的局部搜索中引入博弈论的Shapley值,首先计算粒子（特征子集）中每个特征对分类效果的贡献值（Shapley值）,然后逐步删除Shapley值最低的特征以优化特征子集,进而更新粒子,同时也增强了算法的全局搜索能力,最后将改进后的粒子群优化算法运用于特征选择,以支持向量机分类器的分类性能和选择的特征数目作为特征子集评价标准,对UCI机器学习数据集和基因表达数据集的17个具有不同特征数量的医疗数据集进行分类实验。实验结果表明所提算法能有效地删除数据集中55%以上不相关的或冗余的特征,尤其对于中大型数据集能删减80%以上,并且所选择的特征子集也具有较好的分类能力,分类准确率能提高2至23个百分点。     

基于保局投影的离线签名识别

针对离线签名识别中的特征提取问题,提出了一种基于保局投影的签名识别方法。该方法首先对签名图像进行形状特征、伪动态特征和纹理特征的提取;然后采用保局投影得到更具判别性的特征;最后运用支持向量机进行分类识别。实验表明该方法不但能有效地降低特征空间的维数,而且能使分类准确率得到显著提高。     

基于统计特性随机森林算法的特征选择

针对由静息态功能磁共振成像(R-fMRI)得到的脑功能连接矩阵数据运用传统特征选择方法处理的结果,存在特征冗余,无法确定最终特征维数等问题,提出一种全新的特征选择算法.该算法在随机森林(RF)算法中结合统计特性,根据袋外数据的分类效果得到保留的特征,并将其运用在对精神分裂患者与正常被试者的识别实验中.实验结果表明,与传统的主成分分析(PCA)方法相比,该算法可以有效保留重要特征,提高识别精度,且保留的特征具有很好的医学解释性.     

一种基于局部和判别特性的降维算法

提出了一种基于LPP和LDA的降维算法。该算法不仅考虑了LPP能保持局部邻近关系属性,还考虑了LDA能使降维后的数据更易于分类属性,并且该算法是线性的,很容易将新样本映射到目标空间。在人脸识别中的实验验证了算法的正确性和有效性。