基于原子Fisher判别准则约束字典学习算法

为了提高字典的判别性能,提出基于原子Fisher判别准则约束的字典学习算法AFDDL。首先,利用特定类字典学习算法为每个原子分配一个类标,计算同类原子和不同类原子间的散度矩阵。然后,利用类内散度矩阵和类间散度矩阵的迹的差作为判别式约束项,促使不同类原子间的差异最大化,并在最小化同类原子间差异的同时减少原子间的自相关性,使得同类原子尽可能地重构某一类样本,提高字典的判别性能。在AR、FERET和LFW三个人脸数据库和USPS手写字体数据库中进行实验,实验结果表明,在四个图像数据库中,所提算法在识别率和训练时间方面均优于类标一致的K奇异值分解（LC-KSVD）算法、局部特征和类标嵌入约束的字典学习（LCLE-DL）算法、支持矢量指导的字典学习（SVGDL）算法和Fisher判别字典学习算法;且在四个数据库中,该算法也比稀疏表示分类（SRC）和协同表示分类（CRC）取得更高的识别率。     

基于Profiles的Fisher判别约束字典学习算法

为了增强编码系数的判别性能,提出编码系数矩阵行向量（Profiles）的Fisher判别字典（Profiles of fisher discriminative dictionary learning,PFDDL）学习算法。首先,根据Profiles能反映原子在字典学习中的使用情况,提出一种自适应的原子类标构造方法。然后,利用Profiles与原子间的一一对应关系,设计Profiles的Fisher判别准则作为判别式项,使得同类原子对应Profiles的类内散度尽可能小,不同类原子对应Profiles的类间散度尽可能大,促使字典中的同类原子尽量表示同类训练样本,提高编码系数的判别性能。在3个人脸和1个手写字体数据库上的实验结果表明,提出的算法比其他稀疏编码和字典学习算法能取得更高的分类性能。     

流形结构化半监督扩展字典学习的旋转设备故障诊断

针对有标签数据不足及传统故障诊断模型判别性差的问题,本文提出一种流形结构化半监督扩展字典学习(MS-SSEDL)的故障诊断方法.首先,为改善缺少有标签数据而导致模型的识别性能较差问题,在MS-SSEDL模型中提出无标签数据重构误差项,利用无标签数据学习置信度矩阵,从而学习得到扩展字典以增强字典学习的表示性.然后,为增强MS-SSEDL模型的判别性,通过保存数据的流形结构,学习数据中内在几何信息的稀疏表示,增强信号表示能力及字典判别性.最后,在数字图像、轴承故障及齿轮故障公共数据集的实验表明所提MS-SSEDL方法比其他先进方法的识别性能更优越.     

结合Fisher编码和距离学习的非刚体三维检索方法

针对目前非刚体三维特征描述子表现力不足的问题,提出一种结合Fisher编码和距离学习构建全局特征描述子的非刚体三维模型检索方法.首先提取三维模型的局部特征描述子,利用混合高斯模型对特征集合进行无监督字典学习;然后将局部描述子和字典中心作为输入,通过Fisher编码方法得到新的特征编码;最后采用距离学习对特征编码进行空间映射,重构得到类内距离小类间距离大的全局特征描述子,用于非刚体三维模型检索.在公开数据集SHREC10和SHREC11上进行实验的结果表明,相比于传统方法,该方法在检索精度上有显著提高.     

鲁棒可预测判别字典学习人脸识别方法

提出一种可预测判别K-SVD网络模型(DKSVDN)并用于人脸识别问题。该模型构造了一种新颖的字典结构,包含类别标签字典和描述字典,以兼顾判别和重构性能。相应的稀疏编码向量由标签编码向量和描述编码向量组成。针对样本稀疏编码时间效率低的问题,利用预测神经网络与判别字典学习模型协同训练的方法来加速预测稀疏编码。此外,针对DKSVDN还特别引入一种拟梦境的训练方法用于提升模型在训练集多样性不足时的鲁棒性。通过在主流人脸数据集上的对比实验证明了该模型的优良性能。     

面向乳腺病理图像分类的非相干字典学习及稀疏表示算法

针对乳腺病理图像分类,提出一种非相干字典学习及其稀疏表示算法.首先针对不同类别的图像,基于在线字典学习算法分别学习各类特定的子字典;其次利用紧框架建立一种非相干字典学习模型,通过交替投影优化字典的相干性、秩与紧框架性,从而有效地约束字典的格拉姆矩阵与参考格拉姆矩阵的距离,获得判别性更强的非相干字典;最后采用子空间旋转方法优化非相干字典的稀疏表示性能.利用乳腺癌数据集BreaKHis进行实验的结果证明,该算法所学习的非相干字典能平衡字典的判别性与稀疏表示性能,在良性肿瘤与恶性肿瘤图像分类上获得了86.0%的分类精度;在良性肿瘤图像中的腺病与纤维腺瘤的分类上获得92.5%的分类精度.     

图正则化字典对学习的轻度认知功能障碍预测

针对字典对学习（DPL）方法只考虑了同类子字典的重构误差和不同类表示系数的稀疏性,没有考虑图像间的几何近邻拓扑关系的问题。通过近邻保持使得在同类近邻投影系数之间的距离较小,而不同类投影系数之间的距离大,能够有效提高字典对学习算法的分类性能,基于此提出了基于几何近邻拓扑关系的图正则化的字典对学习（GDPL）算法。在ADNI1数据集上对轻度认知功能障碍预测的实验表明,使用GDPL算法学习的编码系数作为特征预测的准确率（ACC）和ROC曲线下的面积（AUC）比使用结合生物标志作为特征预测的准确率提高了2%~6%,使用GDPL算法比DPL算法的实验结果也有提高。     

基于马氏距离的局部边界Fisher分析降维算法

针对人脸识别应用中的高维数据图像以及欧氏距离不能准确体现样本间的相似度的问题,提出了一种基于马氏距离的局部边界Fisher分析(MLMFA)降维算法。该算法从现有的样本中学习得到一个马氏度量,然后在近邻选择以及新样本降维过程中用马氏距离作为相似性度量。同时,通过马氏度量构造出类内“相似”图和类间“代价”图来描述数据集的类内紧凑性和类间分离性。MLMFA很好地保持了数据集的局部结构。用YALE和FERET人脸库进行实验,MLMFA的最大识别率比传统基于欧氏距离算法的最大识别率平均分别提高了1.03%和6%。实验结果表明,算法MLMFA具有很好的分类和识别性能。     

压缩感知中块结构字典学习方法改进

基于稀疏聚集的块结构字典学习方法不能对字典原子支撑集数目差别大的情况进行辨别的问题,提出了一种利用球面K-均值学习块结构字典的方法,将字典原子支撑集差别纳入考虑范围,通过余弦距离判别将相近的字典原子聚类,形成具有非均匀块结构的字典;利用学习得到的块结构字典对信号进行重构.仿真实验表明:与离散余弦基(DCT)、无结构字典和基于稀疏聚集的块结构字典相比,改进方法学习的字典与图像信号的匹配度更好,有效地提高了图像重构质量,降低了信号的重构误差.     

基于鉴别性低秩表示及字典学习的鲁棒人脸识别算法

针对人脸识别中的图像存在噪声等情况,提出基于鉴别性低秩表示及字典学习的算法。使用鉴别性低秩子空间恢复算法(discriminative low-rank representation, DLRR)获得类别间尽可能独立且干净的训练样本,然后通过引入基于Fisher准则的字典学习(Fisher Discrimination Dictionary Learning, FDDL)方法得到结构化字典,其子字典对对应的类有较好的表示能力,约束编码系数具有较小类内散列度和较大类间散列度。最后对测试样本稀疏线性表示时正确类别的样本贡献更大。在标准人脸数据库上的实验结果表明该算法有较好性能。     

Sparse Representation Based Fisher Discrimination Dictionary Learning for Image Classification

The employed dictionary plays an important role in sparse representation or sparse coding based image reconstruction and classification, while learning dictionaries from the training data has led to state-of-the-art results in image classification tasks. However, many dictionary learning models exploit only the discriminative information in either the representation coefficients or the representation residual, which limits their performance. In this paper we present a novel dictionary learning method based on the Fisher discrimination criterion. A structured dictionary, whose atoms have correspondences to the subject class labels, is learned, with which not only the representation residual can be used to distinguish different classes, but also the representation coefficients have small within-class scatter and big between-class scatter. The classification scheme associated with the proposed Fisher discrimination dictionary learning (FDDL) model is consequently presented by exploiting the discriminative information in both the representation residual and the representation coefficients. The proposed FDDL model is extensively evaluated on various image datasets, and it shows superior performance to many state-of-the-art dictionary learning methods in a variety of classification tasks.     

Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别

稀疏编码中字典的选择无论对图像重建还是模式分类都有重要影响,为此提出Gabor特征集结合判别式字典学习的稀疏表示图像识别算法.考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,首先提取图像对应不同方向、不同尺度的多个Gabor特征;然后将降维的增广Gabor特征矩阵作为初始特征字典,通过对该字典的学习得到字典原子对应类别标签的新结构化字典,新字典中特定类的子字典对相关的类具有好的表示能力,同时应用Fisher判别约束编码系数,使它们具有小的类内散度和大的类间散度;最后同时用具有判别性的重构误差和编码系数来进行模式分类.基于3个数据库的实验结果表明本文方法具有可行性和有效性.     

Learning group-based dictionaries for discriminative image representation

Dictionary learning is a critical issue for achieving discriminative image representation in many computer vision tasks such as object detection and image classification. In this paper, a new algorithm is developed for learning discriminative group-based dictionaries, where the inter-concept (category) visual correlations are leveraged to enhance both the reconstruction quality and the discrimination power of the group-based discriminative dictionaries. A visual concept network is first constructed for determining the groups of visually similar object classes and image concepts automatically. For each group of such visually similar object classes and image concepts, a group-based dictionary is learned for achieving discriminative image representation. A structural learning approach is developed to take advantage of our group-based discriminative dictionaries for classifier training and image classification. The effectiveness and the discrimination power of our group-based discriminative dictionaries have been evaluated on multiple popular visual benchmarks.     

Multitask dictionary learning and sparse representation based single-image super-resolution reconstruction

Recent researches have shown that the sparse representation based technology can lead to state of art super-resolution image reconstruction (SRIR) result. It relies on the idea that the low-resolution (LR) image patches can be regarded as down sampled version of high-resolution (HR) images, whose patches are assumed to have a sparser presentation with respect to a dictionary of prototype patches. In order to avoid a large training patches database and obtain more accurate recovery of HR images, in this paper we introduce the concept of examples-aided redundant dictionary learning into the single-image super-resolution reconstruction, and propose a multiple dictionaries learning scheme inspired by multitask learning. Compact redundant dictionaries are learned from samples classified by K-means clustering in order to provide each sample a more appropriate dictionary for image reconstruction. Compared with the available SRIR methods, the proposed method has the following characteristics: (1) introducing the example patches-aided dictionary learning in the sparse representation based SRIR, in order to reduce the intensive computation complexity brought by enormous dictionary, (2) using the multitask learning and prior from HR image examples to reconstruct similar HR images to obtain better reconstruction result and (3) adopting the offline dictionaries learning and online reconstruction, making a rapid reconstruction possible. Some experiments are taken on testing the proposed method on some natural images, and the results show that a small set of randomly chosen raw patches from training images and small number of atoms can produce good reconstruction result. Both the visual result and the numerical guidelines prove its superiority to some start-of-art SRIR methods.     

结构化低秩字典学习的人脸识别

目的 现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又具有不同程度的相似性,这极大地影响了人脸识别的准确性。为了解决上述问题对人脸识别造成的影响,在低秩矩阵恢复理论的基础上提出了具有识别力的结构化低秩字典学习的人脸识别算法。方法 该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过程中;接着,在字典学习过程中加入了结构化稀疏使其不丢失结构信息以保证对样本进行最优分类;最后再利用误差重构法对测试样本进行分类识别。结果 本文算法在AR以及ORL人脸数据库上分别进行了实验仿真。在AR人脸数据库中,为了分析样本不同维数对实验结果造成的影响,选取了第一时期拍摄的每人6幅图像,包括1幅围巾遮挡,2幅墨镜遮挡以及3幅脸部表情变化以及光照变化（未被遮挡）的图像作为训练样本,同时选取相同组合的样本图像作为测试样本,无论哪种方法,图像的维度越高识别率越高。对比SRC （sparse representation based on classification）算法与DKSVD （discriminative K-means singular value decomposition）算法的识别率可知,DKSVD算法通过字典学习减缓了训练样本中的不确定因素对识别结果的影响;对比DLRD_SR （discriminative low-rank dictionary learning for sparse representation）算法与FDDL （Fisher discriminative dictionary learning）算法的识别率可知,当图像有遮挡等噪声信息存在时,字典低秩化可以提高至少5.8%的识别率;对比本文算法与DLRD_SR算法可知,在字典学习的过程中加入Fisher准则后识别率显著提高,同时理想稀疏值能保证对样本进行最优的分类。当样本图像的维度达到500维时人脸图像在有围巾、墨镜遮挡的情况下识别率可达到85.2%;其中墨镜和围巾的遮挡程度分别可以看成是人脸图像的20%和40%,为了验证本文算法在不同脸部表情变化、光照改变以及遮挡情况下的有效性,根据训练样本的具体图像组合情况进行实验。无论哪种样本图像组合,本文算法在有遮挡存在的样本识别中具有显著优势。在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及墨镜遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少2.7%,在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及围巾遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少3.6%,在训练样本包含脸部表情变化、光照变化、围巾遮挡以及墨镜遮挡图像的情况下,其识别率高于其他算法至少1.9%。在ORL人脸数据库中,人脸图像在无遮挡的情况下识别率达到95.2%,稍低于FDDL算法的识别率;在随机块遮挡程度达到20%时,相比较于SRC算法、DKSVD算法、FDDL算法以及DLRD_SR算法,本文算法的识别率最高;当随机块遮挡程度达到50%时,以上算法的识别率均不高,但本文算法的其识别率仍然最高。结论 本文算法在人脸图像受到遮挡等因素的影响时具有一定的鲁棒性,实验结果表明该算法在人脸识别方面具有可行性。     

核稀疏表示和原子相关度的图像重建

目的 针对目前基于稀疏表示的超分辨率重建算法中对字典原子的选取效率低、图像重建效果欠佳的问题,本文提出了核方法与一种高效的字典原子相关度筛选方法相融合的图像超分辨重建算法,充分利用字典原子与图像的相关度,选用对重建的贡献最大的原子来提高重建的效率和效果。方法 首先,通过预处理高分辨率图像得到高、低分辨率图像样本集,再用字典学习得到高、低分辨率字典对;然后,对字典原子进行非相关处理提高字典原子的表达能力;此后,再利用低分辨率字典,引入核方法和字典原子筛选方法进行稀疏表示,设置阈值筛选高相关原子,低相关度原子对重建贡献度低,在迭代过程中耗费计算量,所以舍去低相关原子,再对普通原子进行正则化处理后加入支撑集,处理后的字典原子对于重建具有很好的表达能力;最后,利用处理后的字典原子对低分辨率图求解稀疏表示问题得到稀疏表示系数,结合高分辨率字典重建出高分辨率图像。结果 实验通过与其他学习算法对比,得到结构相似度（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）以及重建时间的结果。实验结果表明：本文方法与对比方法相比,图像重建时间提高了22.2%;图像结构相似度提高了9.06%;峰值信噪比提高了2.30 dB。原有的基于字典学习的方法对于字典选取具有一定的盲目性,所选取的原子与重建图像相关度较低,使重建效果差,本文方法获得的字典原子可以减少稀疏表示过程的时耗,同时提高稀疏表示的精度。引入核方法,改善经典算法中对原子选取的低精度问题,经实验证明,本方法能有效提高重建算法性能。结论 实验结果表明,图像的稀疏表示过程的重建时间明显减少,重建效果也有一定的提高,并且在训练样本较少的情况下同样有良好的重建效率和效果,适合在实际中使用。     

结合Gabor特征和自适应加权Fisher准则的人脸识别

在基于Fisher准则的字典学习算法中,初始字典的选取和目标函数的构建,严重影响字典学习的效果。为了减少初始字典的影响,提高算法的表达和判别能力。提出了一种结合Gabor特征和自适应加权Fisher准则的人脸识别算法。该算法首先采用Gabor滤波器提取人脸特征,将提取到的Gabor人脸特征作为人脸训练集;通过添加遗忘函数和根据样本间的距离对训练样本自适应加权,改进Fisher准则字典学习算法;利用测试样本编码系数的误差进行识别。在人脸库上的实验表明,算法不仅能很好地提取图像的特征信息,而且可以有效地提高人脸识别率。     

基于Gabor特征和支持向量引导字典学习的人脸识别

稀疏编码中的字典学习在稀疏表示的图像识别中扮演着重要的作用。由于Gabor特征对表情、光照和姿态等变化具有一定的鲁棒性,提出一种基于Gabor特征和支持向量引导字典学习（GSVGDL）的稀疏表示人脸识别算法。先提取图像的Gabor特征,然后用增广Gabor特征矩阵来构造初始字典。字典学习模型中综合了重构误差项、判别项和正则化项,判别项公式化定义为所有编码向量对平方距离的加权总和;通过字典学习同时得到字典原子与类别标签相对应的结构化字典和线性分类器。该字典学习方法能够自适应地为不同的编码向量对分配不同的权值,提高了字典的判别性能。实验结果表明该方法具有很好的识别精度和较高的识别效率。     

基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法

为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法.将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像.实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1正则化的超分辨率图像重建算法.