一种用于特征提取的保局判别分析算法

针对保局投影(LPP)为无监督算法的局限,提出了一种新的监督版的LPP,即保局判别分析(LPDA)算法。LPDA吸收了流形学习算法与最大边界准则(MMC)的共同特点,可以将高维的人脸数据投影到低维子空间,具有能处理新样本与无小样本问题的优点。与现有的多种经典相关方法相比,从Yale, UMIST及MIT 3个人脸数据库的实验结果表明,提出的LPDA算法在降维的同时提取了用于人脸识别的更有效的特征,人脸图像识别性能较好,具有较强的判别分析能力。     

保局投影算法在图像检索中的应用研究

对国际上近来提出的保局投影（LPP）算法在图像检索中的最新应用研究进行了详细介绍;分析指明了几种基于LPP的图像检索算法的特点;设计并完成了基于LPP的图像检索算法图像检索效果的比较实验;最后根据实验结果总结了各类算法的优缺点。     

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。     

保局投影在图像集匹配中的应用

图像集匹配是模式识别领域研究的热点问题之一。从图像分布的局部结构出发,提出格拉斯曼流形上局部结构保持的图像集匹配方法。将图像集合张成的子空间投影到格拉斯曼流形,通过子空间之间的典型相关计算格拉斯曼核,将集合的相似性转换为流形上点之间的距离的计算。在基于图像集合的对象识别任务上测试提出的算法,实验结果表明,提出的方法在识别率上超越了当前主流的图像集匹配算法。     

基于Haar小波和保局投影的人脸识别

运用保局投影(LPP)算法进行人脸识别时,噪声会破坏真实流形。为此,提出一种解决噪声的新方法——HaarLPP方法。该方法利用Haar小波变换降低噪声的影响,运用LPP算法进行降维,依据最近邻准则完成人脸识别。基于AT&;T与Sheffiled人脸数据库的实验结果表明,该方法在噪声的敏感性方面优于传统LPP算法。     

基于大间距准则的不相关保局投影分析

局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)算法只保持了目标在投影后的邻域局部信息,为了更好地刻画数据的流形结构, 引入了类内和类间局部散度矩阵,给出了一种基于有效且稳定的大间距准则(Maximum margin criterion,MMC)的不相关保局投影分析方法.该方法在最大化散度矩阵迹差时,引入尺度因子α,对类内和类间局部散度矩阵进行加权,以便找到更适合分类的子空间并且可避免小样本问题; 更重要的是,大间距准则下提取的判别特征集一般情况下是统计相关的,造成了特征信息的冗余, 因此,通过增加一个不相关约束条件,利用推导出的公式提取不相关判别特征集, 这样做, 对正确识别更为有利.在Yale人脸库、PIE人脸库和MNIST手写数字库上的测试结果表明,本文方法有效且稳定, 与LPP、LDA (Linear discriminant analysis)和LPMIP(Locality-preserved maximum information projection)方法等相比,具有更高的正确识别率.     

基于保局投影的相关反馈算法

在原有保局投影算法中引入用户反馈,用其更新构建降维映射的特征向量,从而得到一个更能够反映语义属性的图像表示子空间.该算法利用用户反馈迅速优化图像表示,使它具有长期学习的能力.实验结果表明:该算法可以提高检索的准确度,而且在经过长期学习后可以获得一个近似最优的图像降维子空间.     

黎曼流形上的保局投影在图像集匹配中的应用

目的提出了黎曼流形上局部结构特征保持的图像集匹配方法。方法该方法使用协方差矩阵建模图像集合,利用对称正定的非奇异协方差矩阵构成黎曼流形上的子空间,将图像集的匹配转化为流形上的点的匹配问题。通过基于协方差矩阵度量学习的核函数将黎曼流形上的协方差矩阵映射到欧几里德空间。不同于其他方法黎曼流形上的鉴别分析方法,考虑到样本分布的局部几何结构,引入了黎曼流形上局部保持的图像集鉴别分析方法,保持样本分布的局部邻域结构的同时提升样本的可分性。结果在基于图像集合的对象识别任务上测试了本文算法,在ETH80和YouTube Celebrities数据库分别进行了对象识别和人脸识别实验,分别达到91.5%和65.31%的识别率。结论实验结果表明,该方法取得了优于其他图像集匹配算法的效果。     

基于集成图的保局投影算法

为了克服保局投影方法(locality preserving projection,LPP)对噪音敏感,有效性依赖于近邻图构造等缺点,提出一种基于集成图的保局投影方法(graphs ensemble based LPP,GELPP).该方法先根据鲁棒统计原理定义出对噪声鲁棒的样本间相似性度量,再以该度量为基础构造多个近似的最大生成树;然后利用集成学习泛化能力强的优点来组合多个树为一个集成图;最后通过替换LPP的近邻图和相似性度量来进行保局投影.在高维人脸图像上的降维实验结果表明,该方法对噪声鲁棒,以及在集成图上降维的有效性.     

基于自适应的保局投影的疲劳识别

驾驶员疲劳驾驶是造成交通死亡事故的重要原因之一,研究驾驶疲劳自动识别具有重要的理论意义和应用价值。提出了一种新的基于自适应的保局投影的疲劳识别方法。采用保局投影进行疲劳特征提取,并利用邻域压缩或扩张方法自适应选取保局投影算法中的邻域,既加强了样本点间的关联性,又保持了局部几何结构;采用模糊k近邻的方法进行疲劳识别。在人脸疲劳数据集上进行实验,结果说明了该方法的有效性。     

无参数局部保持投影及人脸识别

局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构图过程中,LPP面临复杂的参数选择问题.为解决此问题,提出无参数局部保持投影(PLPP)算法.首先设计一种无参数的构图方法,能够动态地获取样本的近邻点并配置相应的边权.其次,利用该构图方法,PLPP通过寻求最佳投影矩阵,用于保持样本在低维空间的局部结构.由于PLPP在构图过程中并未设置任何参数且采用余弦距离设置边权,因此PLPP计算更加方便快捷且对离群样本更具鲁棒性.另外,为进一步提升PLPP的识别性能,在PLPP的基础上通过加入样本的类别信息,提出监督的无参数局部保持投影算法(SPLPP).最后,在ORL、FERET及AR人脸库上的实验验证了PLPP与SPLPP的有效性.     

基于双向压缩二维保局投影的人脸识别方法

二维保局投影(2DLPP)只在图像的横向进行数据压缩,提取的特征维数较高,针对该问题,结合二维保局投影和可选的二维保局投影,提出双向压缩二维保局投影((2D)2LPP)算法。该算法从横向和纵向2个方向实施2DLPP,使图像的横向和纵向的维数都得到有效的约简。实验结果表明,(2D)2LPP在识别率和识别时间上都优于2DLPP和A2DLPP。     

基于局部保持投影的鉴别最大间距准则

提出一种基于流形学习的特征提取方法——鉴别最大间距准则。该方法采用线性投影,保留最优的局部和全局信息数据集。试图找到具有最好鉴别能力的原始信息,使类间离散度最大的同时类内离散尽可能的小。该方法在识别率上比其它方法都有较大提高,通过在YALE和JAFFE人脸库上的实验验证该方法的有效性。     

优化局部保留投影及其在表情识别中的应用

提出一种基于优化局部保留投影(OLPP)的人脸表情识别方法。OLPP方法在降维过程中将图像结构信息融入LPP目标函数,通过降维处理,在获得图像结构信息的同时将投影最优化,从而能从原始表情数据中提取更多更具判决性的有效表情信息。JAFFE和CED- WYU(1.0)2个表情数据库的识别结果表明,基于OLPP的特征提取方法能有效提高识别率。     

有局部保持的最大间距准则特征提取方法

最大间距准则(MMC)的目的是在克服小样本问题的同时,寻求一组最佳鉴别矢量使得投影变化后的特征空间的类问散度最大,而且类内散度最小.文中所提出的特征提取方法与原来MMC相比,经过对原来的散度加乘权重,以及通过对参数的调整,能够在特征提取的同时更好地保持人脸图像的局部流形结构.在ORL人脸库、YALE标准人脸库和UMIST人脸库上的实验结果表明,该方法能够对光照和姿态变化具有一定的鲁棒性,能更为有效地识别人脸图像,提高识别率.     

应用于人脸识别的改进局部保持投影算法

局部保持投影算法（locality preserving projections,LPP）作为降维算法,在机器学习和模式识别中有着广泛应用。在识别分类中,为了更好的利用类别信息,在保持样本点的局部特征外,有效地从高维数据中提取出低维的人脸图像信息并提高人脸图像的识别率和识别速度,使分类达到一定优化,基于LPP算法结合流形学习思想,通过构造一种吸引向量的方法提出一种改进的局部保持投影算法（reformation locality preserve projections ,RLPP）。将数据集利用极端学习机分类器进行分类后,在标准人脸数据库上的进行试验,实验结果证明,改进后算法的识别率优于LPP算法、局部保持平均邻域边际最大化算法和鲁棒线性降维算法,具有较强的泛化能力和较高的识别率。     

基于稀疏保留投影的人脸表情识别

提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法。通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,可从原始表情数据中提取更多有效且具判决性的内在表情特征,获得的投影也较稳定。基于JAFFE和CED-WYU 2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别率。     

快速的完备鉴别保局投影人脸识别算法

提出一种快速的完备鉴别保局投影算法(FCDLPP)。FCDLPP算法只需使用一次瘦QR分解就可求得保局类内散布的零空间的鉴别矢量,然后再进行一次广义特征值分解求得保局类内散布的主元空间的鉴别矢量。另外,FCDLPP对零空间的不规则鉴别特征和主元空间的规则鉴别特征进行融合。理论分析和实验结果表明,FCDLPP算法不论在计算复杂度还是识别率上都比完备的鉴别保局投影算法有更好的性能和效果。