基于测地距离逼近的降维算法

TRIMAP算法可以较好地解决一个“将处于某一不明确的黎曼流形上的高维张量数据投影到一低维子空间,而不改变原流形中任一对数据点的测地距离,同时保留识别能力”的问题。但发现了TRIMAP算法中对于图上距离定义的不足,并对其做出了新的定义,重新定义了图上距离的TRIMAP算法,不仅汲取了原算法的优点,并考虑到了不同类之间的大小及各类的疏密程度对属于不同类的样本点之间的距离的影响,可以更有效地识别出待识别样本的类别,提高识别率。经初步的实验验证,在ORL人脸图像的分类问题中获得了比原TRIMAP算法更好的识别性能。     

基于Gabor和改进LDA的人耳识别

针对人耳识别中无法避免的小样本问题,提出了基于Gabor特征和改进LDA(ILDA)的识别算法。该算法首先提取人耳局部Gabor特征,然后重新定义Fisher准则和类内分散度矩阵,再将高维空间映射到低维后寻找最优投影方向,最后利用训练样本与测试样本特征投影值的欧氏距离进行分类识别。与传统方法相比,新算法能有效解决人耳识别中的小样本问题,获得较高的识别准确率。     

基于低秩表示线性保持投影的特征提取算法

为了在特征提取过程中保持数据低秩特性不变,提出了一种基于低秩表示的线性保持投影算法用于维数约简。它能够使降维后的低维空间中的数据依旧较好地保持在原始高维空间中的低秩特性,准确地学习出数据的低维子空间。通过构建两个不同的低秩表示模型来 揭示两种不同结构特性的低秩权重,然后以保持数据的这两个低秩权重关系为目的来求解高维数据的低维空间。 在ORL库和Yale库人脸库上的实验结果证明,该算法比传统的特征提取方法更有效。     

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.     

基于投影寻踪降维的文本特征可视化

利用遗传算法优化投影方向,投影寻踪模型将高维的文本特征数据投影到2~3维的低维可视化空间上,并根据高维数据在这个低维空间当中的投影特征值来反映其线性和非线性结构或特征,达到数据降维目的并实现文本数据特征可视化。不仅大大约简了文本挖掘过程的计算复杂性,还有助于在K-means聚类算法中确定初始中心点数目,提高算法精度。实验验证了这种方法应用于文本特征降维的有效性。     

基于核主元分析的神经网络控制图模式识别

针对异常特征之间存在较大的相似性而带来的网络结构复杂和识别精度不高的问题,提出一种基于核主元分析的神经网络控制图模式识别方法。先通过核方法将低维空间中的非线性特征转化为高维空间中的线性特征,再将其进行线性组合并向低维空间投影,然后用BP神经网络分类器对控制图模式进行识别。通过仿真进行验证,结果显示该方法对控制图各个模式能够有效聚类,并且识别精度得到提高。     

基于双邻接图正交近邻保持投影的人脸识别算法

正交保持投影(ONPP)是经典的图嵌入降维技术,已经成功地应用到人脸识别中,其保持了高维数据的局部性和整体几何结构。监督的ONPP通过建立同类邻接图来最小化同类局部重构误差,寻找最优的低维嵌入,但是其只使用了类内信息,这会导致异类数据点间的结构不够明显。因此,提出了基于双邻接图的正交近邻保持投影(DAG-ONPP)算法。通过建立同类邻接图与异类邻接图,在数据嵌入低维空间后同类近邻重构误差尽量小,异类近邻重构误差更加明显。在ORL,Yale,YaleB和PIE人脸库上的实验结果表明,与其他经典算法相比,所提方法有效提高了分类能力。     

一种有效的量化交易数据相似性搜索方法

量化交易数据与一般交易数据的不同之处在于它在各个维上的值是数值型而不是二值型的。研究这种数据的有效的相似性搜索方法是一个重要而具有挑战性的课题，提出了一个新的相似性度量函数Hsim()，这个度量函数可以较好地克服Lp等传统的距离函数在高维空间中的缺点，并能将二值型和数值型数据距离的计算整合到一个统一的框架中去。结合量化交易数据的特点，构造了定义在该函数上的相似性索引结构，并对建立在该索引结构上的相似性查询方法进行了阐述。实验表明，这种搜索方法对量化交易数据的相似性搜索有较高的修剪率，能大大地加快搜索的速度。     

基于Radon变换的纹理图像多尺度不变量分析算法

为了更好地进行图像纹理分析,提出了一种基于Radon变换的不变量纹理识别算法。该算法首先利用Radon变换将图像投影到1维空间,然后通过对投影数据进行一种平移和比例不变的自适应小波变换来构造出具有比例和平移不变性的图像的特征矩阵。这种通过对特征矩阵进行多尺度分析得到的多尺度能量特征不但具有平移、比例和旋转不变性,而且反映出了纹理图像在不同尺度上的能量分布特征。在特征提取完成以后,即可利用支撑向量机进行分类。同其他方法的比较说明,该算法可较好地描述纹理特征,并可完成纹理识别。     

基于测地线距离的广义高斯型Laplacian 特征映射

传统的Laplacian 特征映射是基于欧氏距离的近邻数据点的保持,近邻的高维数据点映射到内在低维空间后仍为近邻点,高维数据点的近邻选取最终将影响全局低维坐标.将测地线距离和广义高斯函数融合到传统的Laplacian 特征映射算法中,首先提出了一种基于测地线距离的广义高斯型Laplacian 特征映射算法(geodesicdistance-based generalized Gaussian LE,简称GGLE),该算法在用不同的广义高斯函数度量高维数据点间的相似度时,获得的全局低维坐标呈现出不同的聚类特性;然后,利用这种特性进一步提出了它的集成判别算法,该集成判别算法的主要优点是:近邻参数K 固定,邻接图和测地线距离矩阵都只构造一次.在木纹数据集上的识别实验结果表明,这是一种有效的基于流形的集成判别算法.     

An approach to facial expression recognition integrating radial basis function kernel and multidimensional scaling analysis

To better deal with high dimensions and extract the essential feature of facial expression images in facial expression recognition task, a novel approach integrating radial basis function kernel and multidimensional scaling analysis is proposed in this paper. Firstly, the radial basis function kernel is invoked to map facial expression images to the Hilbert space. Then, Hilbert distance is substituted for the Euclidean distance and a neighbor graph is constructed to express the relationship between data points by employing k nearest neighbor method. Finally, we apply the modified MDS algorithm to reduce the dimension and extract features of facial expression images. Experiments results on the JAFFE database show that this proposed algorithm performs better than Isomap algorithm and supervised Isomap algorithm, and it is more feasible and effective.     

有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别

针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locality Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程。该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题。在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性。     

半监督边缘判别嵌入与局部保持的维度约简

为了对高维数据进行降维处理,提出了半监督学习的边缘判别嵌入与局部保持的维度约简算法．通过最小化样本与其所属类别的中心点之间的距离,使得样本在投影子空间中能够保持其领域的拓扑结构;再通过最大化不同类别边缘间的距离,使得类别间的分离度在投影子空间中得到增强．实验结果表明：半监督边缘判别嵌入与局部保持的维度约简算法能够获得初始特征空间的较好的投影子空间．     

面向图相似性搜索的高效图编辑距离算法

在图相似性搜索问题中,图编辑距离是较为普遍的度量方法,其计算性能很大程度上决定了图相似性搜索算法的性能。针对传统图编辑距离算法中存在的因大量冗余映射和较大搜索空间导致的性能低下问题,提出了一种改进的图编辑距离算法。该算法首先对图中顶点进行等价划分,以此计算映射编码来判断等价映射;然后定义映射完整性更新等价映射优先级,选出主映射参与扩展;其次,设计高效的启发式函数,提出基于映射编码的下界计算方法,快速得到最优映射。最后,将改进的图编辑距离算法扩展应用于图相似性搜索。在不同数据集上的实验结果表明,该算法具有更好的搜索性能,在搜索空间上最大可降低49%,速度提升了约29%。     

改进的图谱理论阈值分割方法

针对现有的基于归一化的图谱理论阈值分割算法的权值计算公式没有充分考虑像素点的关联,在图像含有弱边界时很难得到真实解,导致图像细节分割不理想的问题,本算法首先使用高斯混合模型构造新的约束条件引入到权值计算中,使得权值计算充分地考虑像素点之间的关联。在计算图谱划分测度前,本算法通过高斯混合模型的均值参数自适应确定门限值的分布区间,较大地提高了图谱划分测度计算的效率。实验结果表明,相对于现有的基于归一化的图谱理论的阈值分割方法,本文算法具有较好的分割效果,可以保留图像更多细节。     

基于FLDA、CPCA与HMM的人脸识别

为了获得具有较高识别率的算法,提出了一种将Fisher线性鉴别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis)、复主分量分析(Principal Analysis in the Complex Space)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models)相结合进行人脸识别的方法。对于输入的不同光照、人脸表情和姿势的图像先进行归一化处理,然后将归一化后的图像转化成一维向量,再用FLDA方法提取每幅图像的特征,形成新的复向量空间;通过运用复主分量分析,来抽取人脸图像的有效鉴别特征;最后通过HMM对这些特征进行训练,得到一个优化的HMM并应用于识别。在ORL人脸数据库中进行实验,实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

鲁棒主元分析在掌纹识别中的应用

为了对存在异常值的图像构建低维线性子空间的描述,提出用鲁棒主元分析(RPCA)的新方法进行掌纹识别。运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用RPCA提取低维的投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到鲁棒主元特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)和核主元分析(KPCA)相比,RPCA算法的识别率最高为99%,特征提取和匹配总时间0.032 s,满足了实时系统的要求。     

基于二维邻域保持判别嵌入的人脸识别

提出二维邻域保持判别嵌入(2DNPDE)算法,该算法是一种有监督的基于二维图像矩阵的特征提取算法.为表示样本的类内邻域结构和类间距离关系,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.2DNPDE所获得的投影空间不但使不同类数据点的低维嵌入相互分离,而且保留同类样本的邻域结构和不同类样本的距离关系.在ORL和AR人脸数据库上的实验表明,该算法具有更好的识别效果.     

一种二维工程图向三维模型的尺寸映射算法

针对当前制造型企业内部存在二维工程图和三维CAD模型之间的数据共享问题,提出一种基于图匹配的二维工程图向三维CAD模型的尺寸映射算法,将二维工程图中的尺寸信息直接映射到对应的三维CAD模型上。首先将三维模型进行投影得到投影视图,然后将投影视图和二维工程图转化为一种空间关系图,对两个空间关系图进行图匹配,找出图元间的映射关系,并且利用工程图中尺寸标注的特点对算法进行改进,提高算法效率和可靠性。实验结果表明,该算法可以很好的实现二维工程图向三维CAD模型的尺寸映射。