自适应局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法（LLE）因其较低的计算复杂度和高效性适用于很多降维问题,新的自适应局部线性嵌入（ALLE）算法对数据进行非线性降维,提取高维数据的本质特征,并保持了数据的全局几何结构特征,对比实验结果表明了该算法对于非理想数据的降维结果均优于LLE算法。     

用于多姿态人耳识别的局部线性嵌入及其改进算法

通过分析目前人耳识别所采用的各种主要方法,将流形学习局部线性嵌入(LLE)算法用于多姿态人耳识别,并针对LLE算法存在的局限提出一种改进LLE算法.改进后的LLE算法依据Hsim距离选择邻域,较好地避免了高维空间中邻域点选取的不稳定性.实验结果表明,利用LLE解决多姿态人耳识别问题是可行的而且具有较明显的优势.用改进LLE算法进行多姿态人耳识别能够获得更高的识别率,验证了算法改进的有效性.     

一种用于人脸识别的监督局部线性嵌入算法及其改进

为了提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于监督局部线性嵌入SLLE(Supervised Locally Linear Embedding)的人脸图像识别方法。对局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)算法进行改进:①计算低维嵌入时,给稀疏矩阵M先加上一个单位阵,然后再计算它的特征值和特征向量,较好地解决了矩阵奇异问题;②针对LLE算法非监督的缺陷,在构造邻域的时候,增加数据的类别信息,根据其所属类别来判断样本的近邻。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸识别的性能。     

基于聚类和改进距离的LLE方法在数据降维中的应用

局部线性嵌入算法（locally linear embedding,LLE）是解决降维的方法,针对LLE计算速度和近邻点个数K的选取,研究了该方法的扩展,提出了基于聚类和改进距离的LLE方法．基于聚类LLE方法大大缩减了计算LLE方法的时间;改进距离的LLE方法在近邻点个数取值比较小时的情况下,可得到良好的效果,而原始的LLE方法要达到相同的效果,近邻点个数K的取值通常要大很多．同时,改进距离的LLE方法可以模糊近邻点个数选取．实验结果表明,基于聚类和改进距离相结合的LLE方法相比原来的LLE方法大大提高了降维速度和扩大了参数K的选取．     

基于Gabor小波和局部线性嵌入的人脸识别

提出了一种新的人脸识别算法。该算法采用Gabor小波和一种新颖的方式来提取人脸特征,利用局部线性嵌入（Locally Linear Embedding,LLE）算法来实现数据的非线性降维处理,最后训练基于欧式距离的最近邻分类器进行分类判决。在ORL人脸库中与PCA方法、Gabor小波+PCA方法和直接的LLE算法进行了实验比较,实验结果表明,提出的Gabor小波+LLE的方法具有更优的性能。     

改进的有监督的局部线性嵌入算法及实验演示

流形学习方法中的LLE算法可以将高维数据在保持局部邻域结构的条件下降维到低维流形子空间中．并得到与原样本集具有相似局部结构的嵌入向量集合。LLE算法在数据降维处理过程中没有考虑样本的分类信息。针对这些问题进行研究,提出改进的有监督的局部线性嵌人算法（MSLLE）,并利用MatLab对该改进算法的实现效果同LLE进行实验演示比较。通过实验演示表明,MSLLE算法较LLE算法可以有利于保持数据点本身内部结构。     

一种改进的局部线性嵌套算法

局部线性嵌套(LLE)算法对近邻个数较敏感,无法处理稀疏数据源。针对该问题提出一种基于改进距离和联合优化的LLE算法。将Conformal-IsoMap中度量数据间距离的方法引入到LLE,并对原算法的2个优化过程进行联合优化。在SwissRoll曲线采样数据和MINST手写数字字符数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

新的局部线性嵌入下的人脸识别方法

针对LLE算法无法对后续采集的测试样本单独进行降维处理和未能利用样本点分类信息的两点不足之处,提出了一种有监督的增量式局部线性嵌入算法（SILLE）,并采取小波变换对图像进行预处理。通过对ORL数据库实验证明,SILLE算法与LLE算法相比大大降低了处理新增样本点的计算时间,并且提高了识别精度。     

基于表情加权距离SLLE的人脸表情识别

局部线性嵌入(LLE)算法没有考虑训练样本的类别信息,而有监督LLE(SLLE)算法等同处理类别之间的差异性。根据人脸表情的特点,各个表情类别之间的差异性是有区别的,据此,文中构造一种基于表情加权距离的SLLE算法。在计算训练样本之间距离时,对来自不同表情类别的样本距离选择不同的加权值,从而使表情类别的先验信息得到更充分利用。在JAFFE库上进行人脸表情识别实验结果表明,相比LLE算法和SLLE算法,该算法在一定邻域范围内获得更好的人脸表情识别率,是一种有效算法。     

改进的非线性数据降维方法及其应用

局部线性嵌入算法（Locally Linear Embedding,LLE）是基于流形学习的非线性降维方法之一。LLE利用样本点的近邻点的线性组合对每个样本点进行局部重构,而不同近邻个数的选取会产生不同的重构误差,从而影响整体算法的实施。提出了一种LLE的改进算法,算法有效地降低了近邻点个数对算法的影响,并很好地学习了高维数据的流形结构。所提方法的有效性在人造和真实数据的对比实验中得到了证实。     

基于组合方法的人脸识别算法研究

该文试探一种加权融合流形学习的方法进行人脸识别,该算法通过Haar小波和局部线性嵌入（LLE）加权融合的方式来进行人脸识别。首先通过Haar小波变换对人脸图像进行一级分解,得到四个子图;然后利用LLE算法对四个子图降维处理,并加权融合;最后利用支持向量机（SVM）进行分类判决。通过在ORL库中进行实验,结果表明,该文提出的Haar＋LLE识别效率比单独使用主成分分析（PCA）和LLE更高效。     

基于核函数的稳健线性嵌入方法

LLE算法是一种新的非监督学习方法,主要针对非线性降维问题。针对该算法存在的缺点,提出了一种基于核函数的稳健线性嵌入方法,该方法通过引进核函数来优化算法邻域点的求解;在特征空间中,修正权值矩阵W,进行降噪处理,经过推导,最终将实际的子空间计算归结为标准的特征值分解问题。采用最小近邻分类器估算识别率。在Yale人脸库以及AT&T人脸库的测试结果表明,在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下,改进的算法都具有较好的识别率。     

改进重构权值的局部线性嵌入算法

目的 局部线性嵌入（LLE）算法是机器学习、数据挖掘等领域中的一种经典的流形学习算法。为克服LLE算法难以有效处理噪声、大曲率和稀疏采样数据等问题,提出一种改进重构权值的局部线性嵌入算法（IRWLLE）。方法 采用测地线距离来描述结构,重新构造和定义LLE中的重构权值,即在某样本的邻域内,将测地距离与欧氏距离之比定义为结构权值;将测地距离与中值测地距离之比定义为距离权值,再将结构权值与距离权值的乘积作为重构权值,从而将流形的结构和距离两种信息进行有机的结合。结果 对经典的人工数据Swiss roll、S-curve和Helix进行实验,在数据中加入噪声干扰,同时采用稀疏采样的方式来生成数据集,并与原始LLE算法和Hessian局部线性嵌入（HLLE）算法进行比较。实验结果表明,IRWLLE算法对比于LLE算法和HLLE算法,能够更好地保持流形的近邻关系,对流形的展开更加完好。尤其是对于加入噪声的大曲率数据集Helix,IRWLLE展现出极强的鲁棒性。对ORL和Yale人脸数据库进行人脸识别实验,采用最近邻分类器进行识别,将IRWLLE算法的识别结果与LLE算法进行对比。对于ORL数据集,IRWLLE算法识别率为90%,原LLE算法的识别率为85.5%;对于Yale数据集,IRWLLE算法识别率为88%,原LLE算法的识别率为75%,可见IRWLLE在人脸识别率上也有很大提高。结论 本文提出的IRWLLE算法对比于原LLE算法,不仅将流形距离信息引入到重构权值中,而且还将结构信息加入其中,有效减少了噪声和流形外数据点的干扰,所以对于噪声数据具有更强的鲁棒性,能够更好地处理稀疏采样数据和大曲率数据,在人脸识别率上也有较大提升。     

Reconstruction and analysis of multi-pose face images based on nonlinear dimensionality reduction

Locally linear embedding (LLE) is a nonlinear dimensionality reduction method proposed recently. It can reveal the intrinsic distribution of data, which cannot be provided by classical linear dimensionality reduction methods. The application of LLE, however, is limited because of its lack of a parametric mapping between the observation and the low-dimensional output. And the large data set to be reduced is necessary. In this paper, we propose methods to establish the process of mapping from low-dimensional embedded space to high-dimensional space for LLE and validate their efficiency with the application of reconstruction of multi-pose face images. Furthermore, we propose that the high-dimensional structure of multi-pose face images is similar for the same kind of pose change mode of different persons. So given the structure information of data distribution which is obtained by leaning large numbers of multi-pose images in a training set, the support vector regression (SVR) method of statistical learning theory is used to learn the high-dimensional structure of someone based on small sets. The detailed learning method and algorithm are given and applied to reconstruct and synthesize face images in small set cases. The experiments prove that our idea and method is correct.     

Face detection in gray scale images using locally linear embeddings

The problem of face detection remains challenging because faces are non-rigid objects that have a high degree of variability with respect to head rotation, illumination, facial expression, occlusion, and aging. This paper employs a novel technique, known as locally linear embedding (LLE), for solving the face detection problem. The LLE method performs dimensionality reduction on data for learning and classification purposes. Proposed by Roweis and Saul, the intent of LLE is to determine a locally linear fit so that each data point can be represented by a linear combination of its closest neighbors. The first objective of this research is to apply the LLE algorithm to 2D facial images to obtain their representation in a sub-space under the specific conditions stated above. The low-dimensional data are then used to train support vector machine (SVM) classifiers to label windows in images as being either face or non-face. Six different databases of cropped facial images, corresponding to variations in head rotation, illumination, facial expression, occlusion and aging, were used to train and test the classifiers. The second objective was to evaluate the feasibility of using the combined efficacy of the six SVM classifiers in a two-stage face detection approach. Experimental results obtained demonstrated that the performance of the proposed method was similar and sometimes better when compared to other face detection methods, thus indicating a viable and accurate technique.     

基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别新方法

针对人脸图片数量多、容易受噪声干扰,致使人脸识别的识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法——LLE-ELM算法。利用局部线性嵌入(LLE)算法对人脸数据提取特征,最大限度保留原数据的特征结构,减少数据量,降低计算复杂;采用极限学习机(ELM)算法对提取特征后的数据进行分类;实现人脸识别,输出识别准确率和时长。通过在ORL数据库、Yale数据库、AR人脸库和CASIA-WEBFACE人脸库上的数值实验表明:与PCA、SVM、CNN算法对比,该算法具有较高的识别准确率和较快的识别速度。     

改进的局部线性嵌入算法及其应用

局部线性嵌入算法（LLE）中常用欧氏距离来度量样本间相似度,而对于具有低维流形结构的高维数据,欧氏距离不能衡量流形上两点间相对位置关系。提出基于Geodesic Rank-order距离的局部线性嵌入算法（简称GRDLLE）。应用最短路径算法（Dijkstra算法）找到最短路径长度来近似计算任意两个样本间的测地线距离,计算Rank-order距离用于LLE算法的相似性度量。将GRDLLE算法、其他改进LLE的流形学习算法及2DPCA算法在ORL与Yale数据集上进行对比实验,对数据用GRDLLE算法进行降维后人脸识别率有所提高,结果表明GRDLLE算法具有很好的降维效果。     

融合LLE与LDA特征的人脸识别方法

为更好提取识别的人脸特征,文章将非线性流形学习方法LLE提取的局部非线性特征与监督学习方法LDA提取的全局线性特征相结合,利用特征融合的思想,得出有利特征,进行人脸识别。经实验证明,该方法能显著提高人脸识别系统的性能。