快速鲁棒核空间模糊聚类分割

目的 传统模糊C-均值聚类应用于图像分割仅考虑像素本身的聚类问题,无法克服噪声干扰对图像分割结果的影响,不利于受到噪声干扰的工业图像、医学影像和高分遥感影像等进行目标提取、识别和解译。嵌入像素空间邻域信息或局部信息的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法是近年来图像分割理论研究中的热点课题。为此,针对现有的鲁棒核空间模糊聚类算法非常耗时且抑制噪声能力弱、不适合强噪声干扰下大幅面图像快速分割等问题,提出一种快速鲁棒核空间模糊聚类分割算法。方法 利用待分割图像中像素邻域的灰度信息和空间位置等信息构建线性加权滤波图像,对其进行鲁棒核空间模糊聚类。为了进一步提高算法实时性,引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的2维直方图信息,构造一种基于2维直方图的鲁棒核空间模糊聚类快速分割最优化数学模型,采用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代表达式。结果 对大幅面图像添加一定强度的高斯、椒盐以及混合噪声,以及未加噪标准图像的分割测试结果表明,本文算法比基于邻域空间约束的核模糊C-均值聚类等算法的峰值信噪比至少提高1.5 dB,误分率降低约5%,聚类性能评价的划分系数提高约10%,运行速度比核模糊C-均值聚类和基于邻域空间约束的鲁棒核模糊C-均值聚类算法至少提高30%,与1维直方图核空间模糊C-均值聚类算法具有相当的时间开销,所得分割结果具有较好的主观视觉效果。结论 通过理论分析和实验验证,本文算法相比现有空间邻域信息约束的鲁棒核空间模糊聚类等算法具有更强的抗噪鲁棒性、更优的分割性能和实时性,对大幅面遥感、医学等影像快速解译具有积极的促进作用,能更好地满足实时性要求较高场合的图像分割需要。     

嵌入式深度神经网络高光谱图像聚类

目的 高光谱图像的高维特性和非线性结构给聚类任务带来了"维数灾难"和线性不可分问题，以往的工作将特征提取过程与聚类过程互相剥离，难以同时优化。为了解决上述问题，提出了一种新的嵌入式深度神经网络模糊C均值聚类方法（EDFCC）。方法 EDFCC算法为了提取更加有效的深层特征，联合优化高光谱图像的特征提取和聚类过程，将模糊C均值聚类算法嵌入至深度自编码器网络中，可以保持两任务联合优化的优势，同时利用深度自编码器网络降维以及逼近任意非线性函数的能力，逐步将原始数据映射到潜在特征空间，提取数据的深层特征。所提方法采用模糊C均值聚类算法约束特征提取过程，学习适用于聚类的高光谱数据深层特征，动态调整聚类指示矩阵。结果 实验结果表明，EDFCC算法在Indian Pines和Pavia University两个高光谱数据集上的聚类精度分别达到了42.95%和60.59%，与当前流行的低秩子空间聚类算法（LRSC）相比分别提高了3%和4%，相比于基于自编码器的数据聚类算法（AEKM）分别提高了2%和3%。结论 EDFCC算法能够从高光谱图像的高维光谱信息中提取更加有效的深层特征，提升聚类精度，并且由于EDFCC算法不需要额外的训练过程，大大提升了聚类效率。     

近邻优化跨域无监督行人重识别算法

目的 无监督行人重识别可缓解有监督方法中数据集标注成本高的问题,其中无监督跨域自适应是最常见的行人重识别方案。现有UDA（unsupervised domain adaptive）行人重识别方法在聚类过程中容易引入伪标签噪声,存在对相似人群区分能力差等问题。方法 针对上述问题,基于特征具有类内收敛性、类内连续性与类间外散性的特点,提出了一种基于近邻优化的跨域无监督行人重识别方法,首先采用有监督方法得到源域预训练模型,然后在目标域进行无监督训练。为增强模型对高相似度行人的辨识能力,设计了邻域对抗损失函数,任意样本与其他样本构成样本对,使类别确定性最强的一组样本对与不确定性最强的一组样本对之间进行对抗。为使类内样本特征朝着同一方向收敛,设计了特征连续性损失函数,将特征距离曲线进行中心归一化处理,在维持特征曲线固有差异的同时,拉近样本k邻近特征距离。结果 消融实验结果表明损失函数各部分的有效性,对比实验结果表明,提出方法性能较已有方法更具优势,在Market-1501（1501 identities dataset from market）和DukeMTMC-reID（multi-targetmulti-camera person re-identification dataset from Duke University）数据集上的Rank-1和平均精度均值（mean averageprecision,mAP）指标分别达到了92.8%、84.1%和83.9%、71.1%。结论 提出方法设计了邻域对抗损失与邻域连续性损失函数,增强了模型对相似人群的辨识能力,从而有效提升了行人重识别的性能。     

运动捕捉数据中足迹的谱聚类检测方法

目的 从运动捕捉数据中直接检测足迹非常困难。目前,已有的方法不能在无人工交互条件下实现对任意平地运动数据的足迹自动检测,为此提出一种基于谱聚类的足迹自动检测方法,可应用于任意角色的平地运动。方法 首先,提取角色的脚部运动特征并表示为样本。然后,分析样本模长的变化规律并自适应计算谱聚类参数。最后,使用谱聚类方法检测出足迹帧。结果 实验应用于混合运动数据集后,足迹检测的准确性良好,检测的整体准确率可达98.72%。结论 对实验结果的分析以及与基准线法的比较,证明了本文方法的普适性和有效性。     

低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择

目的 特征降维是机器学习领域的热点研究问题。现有的低秩稀疏保持投影方法忽略了原始数据空间和降维后的低维空间之间的信息损失,且现有的方法不能有效处理少量有标签数据和大量无标签数据的情况,针对这两个问题,提出基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择方法（LRSE）。方法 LRSE方法包含两步：第1步是充分利用有标签数据和无标签数据分别学习其低秩稀疏表示,第2步是在目标函数中同时考虑数据降维前后的信息差异和降维过程中的结构信息保持,其中通过最小化信息损失函数使数据中有用的信息尽可能地保留下来,将包含数据全局结构和内部几何结构的低秩稀疏图嵌入在低维空间中使得原始数据空间中的结构信息保留下来,从而能选择出更有判别性的特征。结果 将本文方法在6个公共数据集上进行测试,对降维后的数据采用KNN分类验证本文方法的分类准确率,并与其他现有的降维算法进行实验对比,本文方法分类准确率均有所提高,在其中的5个数据集上本文方法都有最高的分类准确率,其分类准确率分别在Wine数据集上比次高算法鲁棒非监督特征选择算法（RUFS）高11.19%,在Breast数据集上比次高算法RUFS高0.57%,在Orlraws10P数据集上比次高算法多聚类特征选择算法（MCFS）高1%,在Coil20数据集上比次高算法MCFS高1.07%,在数据集Orl64上比次高算法MCFS高2.5%。结论 本文提出的基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择算法使得降维后的数据能最大限度地保留原始数据包含的信息,且能有效处理少量有标签样本和大量无标签样本的情况。实验结果表明,本文方法比现有算法的分类效果更好,此外,由于本文方法基于所有的特征都在线性流形上的假设,所以本文方法只适用于线性流形上的数据。     

异常步态3维人体建模和可变视角识别

目的 运用视觉和机器学习方法对步态进行研究已成为当前热点,但多集中在身份识别领域。本文从不同的视角对其进行研究,探讨一种基于点云数据和人体语义特征模型的异常步态3维人体建模和可变视角识别方法。方法 运用非刚性变形和蒙皮方法,构建基于形体和姿态语义特征的参数化3维人体模型;以红外结构光传感器获取的人体异常步态点云数据为观测目标,构建其对应形体和姿态特征的3维人体模型。通过ConvGRU（convolution gated necurrent unit）卷积循环神经网络来提取其投影深度图像的时空特征,并将样本划分为正样本、负样本和自身样本三元组,对异常步态分类器进行训练,以提高分类器对细小差异的鉴别能力。同时对异常步态数据获取难度大和训练视角少的问题,提出了一种基于形体、姿态和视角变换的训练样本扩充方法,以提高模型在面对视角变化时的泛化能力。结果 使用CSU（Central South University）3维异常步态数据库和DHA（depth-included human action video）深度人体行为数据库进行实验,并对比了不同异常步态或行为识别方法的效果。结果表明,本文方法在CSU异常步态库实验中,0°、45°和90°视角下对异常步态的综合检测识别率达到了96.6%,特别是在90°到0°交叉和变换视角实验中,比使用DMHI（difference motion history image）和DMM-CNN（depth motion map-convolutional neural network）等步态动作特征要高出25%以上。在DHA深度人体运动数据库实验中,本文方法识别率接近98%,比DMM等相关算法高出2%~3%。结论 提出的3维异常步态识别方法综合了3维人体先验知识、循环卷积网络的时空特性和虚拟视角样本合成方法的优点,不仅能提高异常步态在面对视角变换时的识别准确性,同时也为3维异常步态检测和识别提供一种新思路。     

基于划分自适应融合的多视角模糊聚类算法

针对多视角聚类任务如何更好地实现视角间的合作之挑战, 提出一种新的视角融合策略. 该策略首先为每个视角设置一个划分, 然后通过自适应学习获取一个融合权重矩阵对每个视角的划分进行自适应融合, 最终利用视角集成方法得到全局划分结果. 将上述策略应用到经典的FCM(Fuzzy ??-means) 模糊聚类框架, 提出相应的多视角模糊聚类算法. 在模拟数据集和UCI 数据集上的实验结果均显示, 所提出的算法较几种相关聚类算法在应对多视角聚类任务时具有更好的适应性和更好的聚类性能.

     

类别语义相似性监督的小样本图像识别

目的 现有的深度学习模型往往需要大规模的训练数据,而小样本分类旨在识别只有少量带标签样本的目标类别。作为目前小样本学习的主流方法,基于度量的元学习方法在训练阶段大多没有使用小样本目标类的样本,导致这些模型的特征表示不能很好地泛化到目标类。为了提高基于元学习的小样本图像识别方法的泛化能力,本文提出了基于类别语义相似性监督的小样本图像识别方法。方法 采用经典的词嵌入模型GloVe（global vectors for word representation）学习得到图像数据集每个类别英文名称的词嵌入向量,利用类别词嵌入向量之间的余弦距离表示类别语义相似度。通过把类别之间的语义相关性作为先验知识进行整合,在模型训练阶段引入类别之间的语义相似性度量作为额外的监督信息,训练一个更具类别样本特征约束能力和泛化能力的特征表示。结果 在miniImageNet和tieredImageNet两个小样本学习基准数据集上进行了大量实验,验证提出方法的有效性。结果显示在miniImageNet数据集5-way 1-shot和5-way 5-shot设置上,提出的方法相比原型网络（prototypical networks）分类准确率分别提高1.9%和0.32%;在tieredImageNet数据集5-way 1-shot设置上,分类准确率相比原型网络提高0.33%。结论 提出基于类别语义相似性监督的小样本图像识别模型,提高小样本学习方法的泛化能力,提高小样本图像识别的准确率。     

样本优化选择的高光谱图像分类

目的 高光谱分类问题中,由于类内光谱特性存在差异性,导致常规的随机样本选择策略无法保证训练样本均匀覆盖样本空间。针对这一问题,提出基于类内再聚类的样本空间优化策略。同时为了进一步提高分类精度,针对低置信度分类结果,提出基于邻域高置信信息的修正策略。方法 采用FCM（fuzzy C-means）聚类算法对每类样本进行类内再聚类,在所聚的每个子类内选择适当样本。利用两个简单分类器SVM（support vector machine）和SRC（sparse representation-based classifier）,对分类结果进行一致性检测,确定高、低置信区域,对低置信区域,利用主成分图作为引导图对置信度图进行滤波,使得高置信信息向低置信区域传播,从而修正低置信区域分类结果。以上策略可以保证即便在较少的训练样本的情况下,也能够训练出较高的分类器,大幅度提高分类精度。结果 使用3组实验数据,根据样本比例设置两组实验与经典以及最新分类算法进行对比。实验结果表明,本文算法均取得很大改进,尤其在样本比例较小的实验中效果显著。在小比例（一般样本选取比例的十分之一）训练样本实验中,对于India Pines数据集,OA（overall accuracy）值高达90.48%;在Salinas数据集上能达到99.68%;同样,PaviaU数据集的OA值为98.54%。3组数据集的OA值均比其他算法高出4% 6%。结论 综上表明,本文算法通过样本空间优化策略选取有代表性、均衡性的样本,保证小比例样本下分类精度依然显著;基于邻域高置信信息的修正策略起到很好的优化效果。同时,本文算法适应多种数据集,具有很好的鲁棒性。     

核空间广义均衡模糊C-均值聚类算法

目的 针对现有广义均衡模糊C-均值聚类不收敛问题,提出一种改进广义均衡模糊聚类新算法,并将其推广至再生希尔伯特核空间以便提高该类算法的普适性。方法 在现有广义均衡模糊C-均值聚类目标函数的基础上,利用Schweizer T范数极限表达式的性质构造了新的广义均衡模糊C-均值聚类最优化目标函数,然后采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度和聚类中心表达式,同时对其聚类中心迭代表达式进行修改并得到一类聚类性能显著改善的修正聚类算法;最后利用非线性函数将数据样本映射至高维特征空间获得核空间广义均衡模糊聚类算法。结果 对Iris标准文本数据聚类和灰度图像分割测试表明,提出的改进广义均衡模模糊聚类新算法及其修正算法具有良好的分类性能,核空间广义均衡模糊聚类算法对比现有融入类间距离的改进模糊C-均值聚类(FCS)算法和改进再生核空间的模糊局部C-均值聚类(KFLICM)算法能将图像分割的误分率降低10%30%。结论 本文算法克服了现有广义均衡模糊C-均值聚类算法的缺陷,同时改善了聚类性能,适合复杂数据聚类分析的需要。     

Multi-view clustering via simultaneous weighting on views and features

In big data era, more and more data are collected from multiple views, each of which reflect distinct perspectives of the data. Many multi-view data are accompanied by incompatible views and high dimension, both of which bring challenges for multi-view clustering. This paper proposes a strategy of simultaneous weighting on view and feature to discriminate their importance. Each feature of multi-view data is given bi-level weights to express its importance in feature level and view level, respectively. Furthermore, we implements the proposed weighting method in the classical k-means algorithm to conduct multi-view clustering task. An efficient gradient-based optimization algorithm is embedded into k-means algorithm to compute the bi-level weights automatically. Also, the convergence of the proposed weight updating method is proved by theoretical analysis. In experimental evaluation, synthetic datasets with varied noise and missing-value are created to investigate the robustness of the proposed approach. Then, the proposed approach is also compared with five state-of-the-art algorithms on three real-world datasets. The experiments show that the proposed method compares very favourably against the other methods.     

Face recognition by sparse discriminant analysis via joint L2,1-norm minimization

Recently, joint feature selection and subspace learning, which can perform feature selection and subspace learning simultaneously, is proposed and has encouraging ability on face recognition. In the literature, a framework of utilizing L_2,1-norm penalty term has also been presented, but some important algorithms cannot be covered, such as Fisher Linear Discriminant Analysis and Sparse Discriminant Analysis. Therefore, in this paper, we add L_2,1-norm penalty term on FLDA and propose a feasible solution by transforming its nonlinear model into linear regression type. In addition, we modify the optimization model of SDA by replacing elastic net with L_2,1-norm penalty term and present its optimization method. Experiments on three standard face databases illustrate FLDA and SDA via L_2,1-norm penalty term can significantly improve their recognition performance, and obtain inspiring results with low computation cost and for low-dimension feature.     

Effective texture classification by texton encoding induced statistical features

Effective and efficient texture feature extraction and classification is an important problem in image understanding and recognition. Recently, texton learning based texture classification approaches have been widely studied, where the textons are usually learned via K-means clustering or sparse coding methods. However, the K-means clustering is too coarse to characterize the complex feature space of textures, while sparse texton learning/encoding is time-consuming due to the l₀-norm or l₁-norm minimization. Moreover, these methods mostly compute the texton histogram as the statistical features for classification, which may not be effective enough. This paper presents an effective and efficient texton learning and encoding scheme for texture classification. First, a regularized least square based texton learning method is developed to learn the dictionary of textons class by class. Second, a fast two-step l₂-norm texton encoding method is proposed to code the input texture feature over the concatenated dictionary of all classes. Third, two types of histogram features are defined and computed from the texton encoding outputs: coding coefficients and coding residuals. Finally, the two histogram features are combined for classification via a nearest subspace classifier. Experimental results on the CUReT, KTH_TIPS and UIUC datasets demonstrated that the proposed method is very promising, especially when the number of available training samples is limited.     

利用正则化矩阵分解技术的多视图聚类方法

为了解决具有多种特征属性的多媒体数据（多视图数据）挖掘问题,在非负矩阵分解（NMF）算法的基础上,提出了一种多视图正则化矩阵分解算法（MRMF）,该算法使用了多元非负矩阵分解技术,同时使用[L2,1]范数描述矩阵分解的损失函数,并采用多视图流形正则化对矩阵分解进行正则化约束。与现有的一些数据聚类或多视图聚类算法相比,提出的MRMF算法不易受到原始数据中噪声的影响,而且能够充分考虑到不同视图在聚类中所具有不同权重的问题,能够对多视图数据进行较为准确的聚类。MRMF算法的有效性在一些经典的公开数据集上进行了验证,并取得了较好的聚类精度。     

CMvSC:知识迁移下的深度一致性多视图谱聚类网络

谱聚类是聚类分析中极具代表性的方法之一,由于其对数据结构没有太多假设要求,受到了研究者们的广泛关注.但传统的谱聚类算法通常受到谱嵌入的可扩展性和泛化性的限制,即:无法应对大规模设置和复杂数据分布.为克服以上缺陷,旨在引入深度学习框架提升谱聚类的泛化能力与可扩展能力,同时,结合多视图学习挖掘数据样本的多样性特征,从而提出...     

Frobenius norm-regularized robust graph learning for multi-view subspace clustering

Graph learning methods have been widely used for multi-view clustering. However, such methods have the following challenges: (1) they usually perform simple fusion of fixed similarity graph matrices, ignoring its essential structure. (2) they are sensitive to noise and outliers because they usually learn the similarity matrix from the raw features. To solve these problems, we propose a novel multi-view subspace clustering method named Frobenius norm-regularized robust graph learning (RGL), which inherits desirable advantages (noise robustness and local information preservation) from the subspace clustering and manifold learning. Specifically, RGL uses Frobenius norm constraint and adjacency similarity learning to simultaneously explore the global information and local similarity of views. Furthermore, the l_2,1 norm is imposed on the error matrix to remove the disturbance of noise and outliers. An effectively iterative algorithm is designed to solve the RGL model by the alternation direction method of multipliers. Extensive experiments on nine benchmark databases show the clear advantage of the proposed method over fifteen state-of-the-art clustering methods.

     

基于L2,1范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别

结合L_2,1范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_2,1范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用线性分类器Liblinear进行分类。在MSR Action3D数据库上的实验结果表明,所提方法使用2%的超法向量特征获得的识别率为94.55%,并且 具有比 其他方法更高的识别精度。     

代表点一致性约束的多视角模糊聚类算法

多视角数据的涌现对传统单视角聚类算法提出了挑战.利用单视角聚类算法独立地对每个视角进行划分,再通过集成机制获取全局划分的方法,人为地割裂了视角之间的内在联系,难以获得理想的聚类效果.针对此问题,提出了一个多视角聚类模型.该模型不仅考虑了视角内的划分质量,还兼顾了视角间的协同学习机制.对于视角内的划分,为了捕捉更为准确的簇内结构信息,采用多代表点的簇结构表示策略;对于视角间的协同学习机制,假设簇中代表点在不同视角下,其代表性保持.因此,在该模型基础上提出了基于代表点一致性约束的多视角模糊聚类算法（multi-view fuzzy clustering with a medoid invariant constraint,简称MFCMddI）.该算法通过最大化两两相邻视角下代表点权重系数的乘积之和来保证代表点一致性.MFCMddI的目标函数可通过引入拉格朗日乘子和KKT条件进行优化.在人工数据集以及真实数据集上的实验结果均表明,该算法相对于所引入的对比算法而言具有一定的优势.     

基于张量图卷积的多视图聚类

针对多视图聚类进行的数据表示学习,通常采用浅层模型与线性函数实现数据嵌入,该方式无法有效挖掘多种视图间丰富的数据关系.为充分表示不同视图间的一致性信息与互补性信息,本文提出基于张量图卷积的多视图聚类方法(TGCNMC).该方法首先将传统的平面图拼接为张量图,并采用张量图卷积学习各视图中数据的近邻结构;接着利用图间卷积进...