利用云模型实现FSVM遥感影像分类的隶属度算法

针对遥感影像分类面临的数据边界模糊性以及遥感信息解译过程不确定性的问题,结合模糊支持向量机在分类应用中可以有效避免噪声样本干扰的特点,提出一种基于云模型求解模糊支持向量机隶属度的方法。该方法通过无需隶属度的逆向云算法输入样本的定量位置得到样本类别的数字特征,再根据正向云算法计算得到每个样本对其定性类别的隶属度。实验结果表明,采用基于云模型隶属度的模糊支持向量机对遥感影像的分类方法是可行的,并能够有效提高对遥感影像的分类精度。     

基于模糊隶属度函数的ICA特征提取和识别

提出了一种基于模糊隶属度函数的独立成分分析图像特征提取和识别方法.该方法首先通过主成分分析等对图像进行预处理,然后通过FastICA算法对图像进行处理,构造特征脸子空间,计算训练样本和待测样本在特征脸子空间中的投影,引入模糊隶属度函数,建立矢量隶属度函数,作为识别分类器进行人脸识别.针对ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有良好的识别分类能力.     

补丁校准框架下的最大模糊边界投影

补丁校准是一类有效的维数简约框架。基于补丁校准框架,提出一种最大模糊边界投影算法。该算法引入模糊集理论,从样本的相似度出发,利用非负最小二乘法获取相似近邻,进而构造相似隶属度矩阵,依据相似隶属度矩阵重新定义了模糊边界补丁中心和模糊相似权重。模糊边界补丁中心能很好地降低(或消除)重叠(离群)样本对于特征提取的影响;而模糊相似权重明确了该样本对特征提取所做的贡献。在补丁校准框架下,同类样本间由光照、表情等变化所引起的差异能得到有效的压制,同时不同类样本间距离得以增大,有助于分类性能的提高。在UCI Wine、Yale和Yale-B数据库上的实验验证了所提方法的有效性。     

隐隶属度模糊c均值聚类算法

针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利用PSO算法对聚类中心进行编码寻优,最后利用样本与聚类中心距离进行类别判决。HMFCM算法无需计算样本模糊隶属度,降低了聚类算法复杂度,提高了算法的计算效率及精度,而且该方法可以推广到其他基于生物寻优的聚类算法。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和时效性。     

应用于特征提取方法的模糊差分嵌入投影

局部线性嵌入(Locally linear embedding, LLE)算法对于分类的结果没有直接的关系。同时,该算法受不同表情、光照以及姿态等因素的影响,识别的效果会大大降低。为了能够很好地解决上 述问题,提出基于模糊的差分嵌入投影(Fuzzy difference embedding projection, FDEP)特征提取算法。FDEP算法首先在模糊数学的思想指导下,通过模糊隶属度（Fuzzy sets）的形式表示;然后分别构造模糊局部近邻图与模糊全局方差图来表征局部与全局结构信息,采用最大间距准则函数来构造目标函数避免“小样本”问题;最后,通过拉格朗日乘子解决约束条件下的优化问题。FDEP算法既可以最大化地模糊全局数据之间的非局部散度,又可以保持模糊近邻数据之间的内在联系。在ORL,Yale和AR人脸图像库的实验结果表明,FDEP算法具有较好的识别性能。     

基于模糊支持向量机的多分类算法研究

针对支持向量机理论中的多分类问题以及SVM对噪声数据的敏感性问题,提出了一种基于二叉树的模糊支持向量机多分类算法。该算法是在基于二叉树的支持向量机多分类算法的基础上引入模糊隶属度函数,根据每个样本数据对分类结果的不同影响,通过基于KNN的模糊隶属度的度量方法计算出相应的值,由此得到不同的惩罚值,这样在构造分类超平面时,就可以忽略对分类结果不重要的数据。通过实验证明,该算法有较好的抗干扰能力和分类效果。     

一种基于模糊2DPLA的人脸识别方法

将模糊集的隶属度函数矩阵嵌入到二维主成分分析以及二维线性判别分析中,形成了一种基于模糊2DPLA的新方法。该方法首先通过基于模糊的KNN方法求出隶属度函数矩阵;然后将隶属度函数矩阵从图像矩阵的水平方向和垂直方向分别嵌入到二维主成分分析和二维线性判别分析中,从而更好地实现降维;最后采用基于矩阵的F-范数代替传统的基于向量的2一范数进行分类度量。实验阶段,采用Yale Face Database B, ORI和FERET人脸数据库进行了测试和验证。结果证明,该方法具有较好的鲁棒性,并能获得较高的识别率。     

基于云模型的增量SVM入侵检测方法

针对支持向量机增量算法中边界样本的提取机制效率不高的问题,提出基于云模型的增量SVM入侵检测方法。该算法利用云模型稳定性和不确定性的特点,将异类样本间的特征距离映射成隶属度函数,对初始集中边界向量进行提取。分析新增样本对支持向量集的影响,淘汰无用样本。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证分类精度的同时有效地提高了检测速度。     

基于模糊CCA的图像特征提取和识别

利用典型相关分析(CCA)和隶属度的思想,提出一种基于模糊典型相关分析的图像特征提取新方法。通过分析图像样本的分布特点,定义合适的隶属度函数描述图像空间的样本分布。利用CCA进行多信息源特征提取,得到同时包含图像灰度信息和分布信息的有效判别特征。可证明Fisher线性判别分析是该算法的一种极限情形。在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明新特征具有良好的分类能力,证实了该方法的有效性。     

基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测

空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM),该方法首先用模糊c-means方法对数据集论域空间进行聚类,但由于空间数据具有空间自相关的特性,在用模糊c-means算法进行空间聚类时加入了空间信息,然后计算每个空间对象对所有聚类的模糊隶属度并从中找出模糊隶属度最大的聚类,最后用该聚类中心对象的因变量的值作为该空间对象的因变量的估计值,理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的.     

有效用于人脸识别的光照不变特征表示算法

在光照变化环境下,人脸识别的鲁棒性是人脸识别系统中一大挑战。针对光照变化对人脸识别的影响,对经典光照不变特征表示算法进行了研究,提出一种基于局部标准差光照不变的人脸特征表示算法及其加权形式。结合完备线性鉴别分析（Complete-Linear Discriminant Analysis,C-LDA）算法提取特征,在Extended Yale-B与YALE 人脸库中,与其他处理光照变化的经典方法相比,如多尺度Retinex（Multi Scale Retinex,MSR）、韦伯脸（Weber-Face,WF）和局部归一化（Local Normalization,LN）,提出的算法能获得更高识别率。     

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。     

On-line handwritten Chinese character recognition via a fuzzy attribute representation

Chinese characters are constructed by strokes according to structural rules. Therefore, the geometric configurations of characters are important features for character recognition. In handwritten characters, stroke shapes and their spatial relations may vary to some extent. The attribute value of a structural identification is then a fuzzy quantity rather than a binary quantity. Recognizing these facts, we propose a fuzzy attribute representation (FAR) to describe the structural features of handwritten Chinese characters for an on-line Chinese character recognition (OLCCR) system. With a FAR. a fuzzy attribute graph for each handwritten character is created, and the character recognition process is thus transformed into a simple graph matching problem. This character representation and our proposed recognition method allow us to relax the constraints on stroke order and stroke connection. The graph model provides a generalized character representation that can easily incorporate newly added characters into an OLCCR system with an automatic learning capability. The fuzzy representation can describe the degree of structural deformation in handwritten characters. The character matching algorithm is designed to tolerate structural deformations to some extent. Therefore, even input characters with deformations can be recognized correctly once the reference dictionary of the recognition system has been trained using a few representative learning samples. Experimental results are provided to show the effectiveness of the proposed method.     

基于核稀疏表示的多流形判别分析

针对单样本人脸识别中非线性可分性的问题,提出了一种基于核稀疏表示的多流形判别分析（KSRMMDA）算法。首先,对数据图像进行分块,构建多流形模型;其次,运用核稀疏表示方法刻画各流形数据点之间的关系,学习流形内部图和流形间图;再次,在每个流形空间中分别寻找最佳的投影来保持流形内部图的特征,同时抑制流形外部图的特征;最后,通过计算测试样本流形到训练样本流形的距离进行分类识别。在extended Yale B和CMU PIE数据集上的实验研究表明,与其他同类算法相比,所提算法对光照、遮挡变化具有更强的鲁棒性。     

基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进

针对传统人脸识别弹性图匹配算法空间复杂度高、实时性较差的问题,提出一种弹性图匹配改进算法,将人脸图片特征点经Gabor小波预处理后,结合主成分分析(PCA)和Fisher线性判别方法(FLD)对生成的特征矢量进行处理,降低维数,减少计算量,同时在不降低识别率的前提下,提高识别速度。与传统的PCA算法、FLD算法、EGM算法进行仿真比较,证明该改进算法识别率高、实时性好。     

基于一阶和二阶信息图像表示的人脸识别

针对人脸训练集中的样本存在不同程度的变换（比如平移,旋转,缩放等）,导致传统的基于稀疏表示的分类算法(SRC)、基于协同表示的分类算法(CRC_RLS)在分类时精精度降低。针对这些问题, 提出了一种基于一阶和二阶信息的图像表示分类算法(SRC_FSD),这种方法通过测试图像的像素值是由对应训练图像的邻近像素值图像的重建而成的, 利用泰勒公式,考虑了一阶和二阶信息, 目的是消除变换对图像造成的影响,从而提高测试样本的分类精度。最后在Extended Yale B和AR人脸数据集上进行了不同维度下样本的对比实验,实验结果表明该方法具有很好的鲁棒性,有效的提高了人脸识别率。     

Multi-resolution dictionary collaborative representation for face recognition

Pattern Analysis and Applications - In this paper, a multi-resolution dictionary collaborative representation(MRDCR) method for face recognition is proposed. Unlike most of the traditional sparse...     

基于多层二部图的高光谱模糊聚类算法

针对传统模糊聚类算法对初始聚类中心非常敏感以及对高光谱图像处理效果不佳的问题,为减少聚类数据的复杂度、降低聚类过程的计算成本以提升聚类性能,提出了一种基于多层二部图的高光谱模糊聚类算法。首先使用SuperPCA预处理方法对超像素分割得到的每个同质区域进行PCA来学习HSI数据不同区域的固有低维特征,从而获得高光谱数据的低维表示;其次,构造一个多层二部图矩阵来描述数据点和锚点之间的关系,降低了计算复杂度;最后,在模糊聚类中加入基于多层二部图的非负正则项来约束模糊隶属度矩阵的解空间。在Indian Pines和Pavia University数据集上进行的实验表明,所提算法能提高聚类效果与性能。     

基于稀疏表示的高噪声人脸识别及算法优化

为提高基于稀疏表示人脸识别的速度和抗噪性能,研究了交叉花束(CAB)模型及压缩感知重构算法。针对重构算法中的大矩阵求逆,提出快速正交匹配追踪(FOMP)算法,可将运算量较高的矩阵求逆运算转变为轻量级向量矩阵运算。为增加高噪声图片的有效信息量,提出几种实用且有效的方法,并通过实验验证这些方法都能提高高噪声人脸识别率,可识别的噪声比例提高到75%,具有一定的实用价值。     

基于协作表示残差融合的3维人脸识别

目的 针对2维人脸难以克服光照、表情、姿态等复杂问题,提出了一种基于协作表示残差融合的新算法.方法 协作表示分类算法是将所有类的训练图像一起协作构成字典,通过正则化最小二乘法代替1范数求解稀疏系数,减小了计算的复杂度,由此系数重构测试人脸,根据重构误差最小原则,对测试人脸正确分类.该方法首先在3维人脸深度图上提取Gabor特征和Geodesic特征,然后在协作表示算法的基础上融合两者的残差信息,作为最终差异性度量,最后根据融合残差最小原则,进行人脸识别.结果 在不同的训练样本、特征维数条件下,在CIS和Texas 2 个人脸数据库上,本文算法的识别率可分别达到94.545%和99.286%.与Gabor-CRC算法相比,本文算法的识别率平均高出了10%左右.结论 在实时成像系统采集的人脸库和Texas 3维人脸库上的实验结果表明,该方法对有无姿态、表情、遮挡等变化问题具有较好的鲁棒性和有效性.