局部判别型典型相关分析算法

在典型相关分析（CCA）的基础上,通过引入样本的类信息,并结合局部化思想,充分考虑了同类样本之间的局部相关与不同类样本之间的局部相关关系及其对分类的影响,提出了一种新的有监督学习方法——局部判别型CCA（Locality Discriminative CCA,简记为LDCCA）。LDCCA提取的特征能够实现同类样本之间相关最大化,同时使得不同类样本之间相关最小化,这将有利于模式的分类。在人工数据集,手写体数字数据集上和ORL,Yale和AR人脸数据集的实验结果表明,LDCCA能有效地利用类信息来提高分类性能。     

一种广义局部判别型典型相关分析算法

在局部鉴别典型相关分析(LDCCA)的基础上,提出一种广义局部判别型典型相关分析算法(GLDCCA)。该算法在准则函数的内协方差矩阵中引入样本类别信息,使其提取的特征更有利于模式分类,采用核主成份分析解决小样本问题,克服传统PCA所受到的线性约束。在人工数据集以及ORL和Yale 2个人脸库上进行实验,结果表明,与CCA算法和LDCCA算法相比,GLDCCA算法具有更高的识别性能。     

一种监督的局部保持典型相关分析算法

从模式分类的角度出发,提出一种监督的局部保持典型相关分析(SLPCCA),通过最大类内成对样本与其近邻间的权重相关性,因而能有效利用样本类别信息的同时保持数据的局部流形结构,并且融合判别型典型相关分析(DCCA)的鉴别信息而不受总类别数的限制。此外,为了提取数据的非线性特征,在核方法的基础上又提出一种核化的SLPCCA(KSLPCCA)。在ORL、Yale、AR和FERET等人脸数据库的实验结果表明,该算法比其他传统的典型相关分析方法具有更好的识别效果。     

监督型局部保持的典型相关分析

利用数据集的局部结构信息和判别结构信息,构建相似度矩阵和类信息矩阵,提出监督型局部保持的典型相关分析(Supervised Locality Preserving Canonical Correlation Analysis,SLPCCA),该方法不但突破了典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)处理数据时的线性约束,提高了处理非线性问题的能力,而且克服了局部保持的典型相关分析(Locality Preserving Canonical Correlation Analysis,LPCCA)忽视类信息的问题,提取的特征更有利于分类.在多特征手写体数据库(MFD)和美国国家邮政局手写字库(USPS)上的实验结果验证了该算法的有效性.     

类依赖的相关性多类分类器

典型相关分析（CCA）是利用样本的相关性进行特征提取的一种重要的降维方法,而相关性判别分析（CDA）则是在特征空间中最大化同类样本对间的相关性,同时最小化不同类样本对间的相关性,可看作类依赖的典型相关分析。这两种方法的特征提取与其后的分类器是两个相互独立的过程,如此不可避免地会影响分类器的性能。借助正则单纯形的顶点等距并具有仿射不变性的特性,将其作为类标号编码,把样本中包含的类信息结合到分类器设计中,最大化各个样本与其类标号的相关性,同时最小化样本与其余类标号之间的相关性,得到类依赖的相关性多类分类器（CCMC）。进一步通过与经验核相结合,获得了具有更强分类性能的核化版非线性分类器EK-CCMC。人工数据集和部分UCI数据集上的实验结果表明,利用类依赖的相关性直接设计分类器可以提高分类性能。     

基于局部敏感判别宽度学习的高光谱图像分类

宽度学习系统(BLS)以其良好的学习性能与泛化能力,在高光谱图像(HSI)分类中得到了广泛应用。然而宽度学习系统仅关注各类样本的可分性,忽略了样本之间的相对关系以及所蕴涵的判别信息,在一定程度上限制了宽度学习系统在高光谱图像分类任务中的性能。为此,提出一种局部敏感判别的宽度学习系统(LSDBLS)方法。该方法通过引入局部敏感判别分析考虑标记样本的判别信息与数据样本的局部流形结构,通过标记样本构建类内图和类间图来表征数据样本之间的相对关系。在此基础上,将类内图和类间图引入到宽度学习系统的目标函数中,通过最小化类内图以及最大化类间图,使得同类样本尽可能地聚集,不同类的样本尽可能地远离,增强LSDBLS对数据特征的判别能力。通过在三个HSI数据集上的实验结果表明,LSDBLS取得了良好的效果。     

全局判别与局部稀疏保持HSI半监督特征提取

针对高光谱图像存在“维数灾难”的问题，提出一种全局判别与局部稀疏保持的高光谱图像半监督特征提取算法（GLSSFE）。该算法通过LDA算法的散度矩阵保存有类标样本的全局类内判别信息和全局类间判别信息，结合利用半监督PCA算法对有类标和无类标样本进行主成分分析，保存样本的全局结构；利用稀疏表示优化模型自适应揭示样本数据间的非线性结构，将局部类间判别权值和局部类内判别权值嵌入半监督LPP算法保留样本数据的局部结构，从而最大化同类样本的相似性和异类样本的差异性。通过1-NN和SVM两个分类器分别对Indian Pines和Pavia University两个公共高光谱图像数据集进行分类，验证所提特征提取方法的有效性。实验结果表明，该GLSSFE算法最高总体分类精度分别达到89.10%和92.09%，优于现有的特征提取算法，能有效地挖掘高光谱图像的全局特征和局部特征，极大地提升高光谱图像的地物分类效果。     

基于加权局部判别CCA的多视角步态识别方法

为了解决步态特征提取难题和克服单一视觉的步态进行身份识别方法的局限性,提出一种加权局部判别典型相关分析（WLDCCA）算法。在此基础上,提出一种基于WLDCCA的多视角步态识别方法。该方法通过在WLDCCA中引入样本的类信息和局部信息,将不同视觉的步态特征有机地融合起来,提取的融合特征能够最小化同类样本之间的距离,同时最大化异类样本之间的距离,提高了步态识别的识别率和鲁棒性。在CASIA步态数据库上的实验结果验证了该算法的有效性和可行性。     

一种新的有监督的局部保持典型相关分析算法

从模式识别的角度出发,在局部保持典型相关分析的基础上,提出一种有监督的局部保持典型相关分析算法(SALPCCA)。该方法在构造样本近邻图时将样本的类别信息考虑在内,由样本间的距离度量确定权重,建立样本间的多重权重相关,通过使同类内的成对样本及其近邻间的权重相关性最大,从而能够在利用样本的类别信息的同时,也能保持数据的局部结构信息。此外,为了能够更好地提取样本的非线性信息,将特征集映射到核特征空间,又提出一种核化的SALPCCA(KSALPCCA)算法。在ORL、Yale、AR等人脸数据库上的实验结果表明,该方法较其他的传统典型相关分析方法有着更好的识别效果。     

一种新的保类内核Fisher判别法及说话人辨别应用

在保留数据本质特征的前提下,降低数据维度是一种重要的分类预处理手段.深入分析了核Fisher判别 (KFD)方法与核化全局局部保持Fisher投影(KLFDA)方法的相互关系与优缺点,提出了一种新的基于类内特性保持的核化Fisher判别分析方法(LW-KFD).在保留KFD全局最优投影能力的同时,解决了KLFDA的过度局部保持问题,从而对重叠(离群)样本与多态分簇样本都能实现有效的分类投影.提出了快速训练算法,解决了大量训练样本时的内存溢出问题.仿真实验与说话人辨别应用表明,该方法具有很强的适应性,并提高了说话人识别率与识别速度.