共查询到18条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
基于有监督保持邻域嵌入人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
为了充分利用样本的类别信息,提高保持邻域嵌入算法在人脸识别中的识别性能,提出一种基于有监督保持邻域嵌入人脸识别方法(SNPE).按照线性鉴别的思想,通过可调因子把类间散布矩阵和类内散布矩阵融入到保持邻域嵌入算法的目标函数中,从而可以获得人脸样本的最有鉴别力的特征,最后用最近距离分类器分类.在AR和FERET人脸数据库上实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
2.
邻域保持嵌入(NPE)是一种新颖的子空间学习算法,在降维的同时保持了样本集原有的局部邻域流形结构。为了进一步增强NPE在人脸识别和语音识别中的识别功能,提出了一种改进的邻域保持嵌入算法(RNPE)。在NPE的基础上通过引入类间权值矩阵,使得类间离散度最大,类内离散度最小,增加了样本类间散布约束。最后利用极端学习机(ELM)分类器进行分类,在Yale人脸库、Umist人脸库、Isolet语音库上的实验结果表明,RNPE算法的识别率明显高于NPE算法、LMMDE算法以及RAF-GE算法。 相似文献
3.
4.
5.
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. 相似文献
6.
邻域保持嵌入(NPE)算法本质上仍是一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出两种有监督流形学习方法:正交边界邻域保持嵌入(OMNPE)和不相关边界邻域保持嵌入(UMNPE)。首先构造类内和类间邻接图,并定义类内和类间重构误差;然后分别在正交和不相关约束条件下寻找最小化类内重构误差同时最大化类间重构误差的投影向量;将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,与线性判别分析(LDA)、边界Fisher分析(MFA)等子空间人脸识别算法相比,所提算法的平均识别率提高了0.5%~3%,验证了算法的有效性。 相似文献
7.
邻域保持嵌入是局部线性嵌入的线性近似,强调保持数据流形的局部结构.改进的最大间隔准则重视数据流形的判别和几何结构,提高了对数据的分类性能.文中提出的核岭回归的邻域保持最大间隔分析既保持流形的局部结构,又使不同类别的数据保持最大间隔,以此构建算法的目标函数.为了解决数据流形高度非线性化的问题,算法采用核岭回归计算特征空间的变换矩阵.先求解数据样本在核子空间中降维映射的结果,再解得核子空间.在标准人脸数据库上的实验表明该算法正确有效,并且识别性能优于普通的流形学习算法. 相似文献
8.
刘志宇 《计算机工程与应用》2011,47(19):173-175
邻域保持嵌入(Neighborhood Preserving Embedding,NPE),作为局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)的线性化版本,由于在映射前后保持了数据的局部几何结构并得到了原始数据的子空间描述,在模式识别领域具有较强的应用价值。但作为非监督处理算法,在具体的模式分类中有一定局限性,提出一种NPE的改进算法——半监督判别邻域嵌入(SSDNE)算法,引入标记后样本点的类别信息,并在正则项中引入样本的流形结构,最大化标记样本点的类间信息和类内信息。既增加了算法的辨别能力又减少了监督算法中对样本点进行全标记的工作量。在ORL和YaleB人脸库上的实验结果表明,改进的算法较PCA、LDA、LPP以及原保持近邻判别嵌入算法的识别性能有了较明显的改善。 相似文献
9.
10.
11.
Neighborhood preserving embedding (NPE) is a linear approximation to the locally linear embedding algorithm which can preserve the local neighborhood structure on the data manifold. However, in typical face recognition where the number of data samples is smaller than the dimension of data space, it is difficult to directly apply NPE to high dimensional matrices because of computational complexity. Moreover, in such case, NPE often suffers from the singularity problem of eigenmatrix, which makes the direct implementation of the NPE algorithm almost impossible. In practice, principal component analysis or singular value decomposition is applied as a preprocessing step to attack these problems. Nevertheless, this strategy may discard dimensions that contain important discriminative information and the eigensystem computation of NPE could be unstable. Towards a practical dimensionality reduction method for face data, we develop a new scheme in this paper, namely, the complete neighborhood preserving embedding (CNPE). CNPE transforms the singular generalized eigensystem computation of NPE into two eigenvalue decomposition problems. Moreover, a feasible and effective procedure is proposed to alleviate the computational burden of high dimensional matrix for typical face image data. Experimental results on the ORL face database and the Yale face database show that the proposed CNPE algorithm achieves better performance than other feature extraction methods, such as Eigenfaces, Fisherfaces and NPE, etc. 相似文献
12.
A novel process monitoring scheme named enhanced neighborhood preserving embedding (ENPE) is proposed. Neighborhood preserving embedding (NPE) only considers the reconstruction error on the basis of each local neighborhood is linear. For the purpose of addressing both the reconstruction error and the distance, the dual weight matrix and the enhanced objective function are constructed in the ENPE method. Finally, under a numerical example and the Tennessee Eastman (TE) benchmark, the superiority of the proposed ENPE method is evaluated through comparing with principal component analysis (PCA) and NPE. 相似文献
13.
14.
针对近邻关系保持嵌入(NPE)算法易于受到降低后的维数影响,而且性能依赖于正确的维数估计的问题,提出了一种正交化的近邻关系保持的嵌入降维方法——ONPE。ONPE方法是使用数据点间的近邻关系来构造邻接图,假设每个数据点都能由其近邻点的线性组合表示,则可以通过提取数据点的局部几何信息,并在降维中保持提取的局部几何信息,迭代地计算正交基来得到数据的低维嵌入坐标。同时,在ONPE算法的基础上,利用局部几何信息,提出了一种在低维空间中使用标签传递(LNP)的分类算法——ONPC。其是假设高维空间中的局部近邻关系在降维后的空间中依然得到保持,并且数据点的类别可由近邻点的类别得到。在人工数据和人脸数据上的实验表明,该算法在减少维数依赖的同时,能有效提高NPE算法的分类性能。 相似文献
15.
Complete neighborhood preserving embedding (CNPE) is an improvement to the neighborhood preserving embedding (NPE) algorithm, which can address the singularity and stability problems of NPE and at the same time preserve useful discriminative information. However, CNPE works with vectorized representations of data, and thus, the original 2D face image matrices should be previously transformed into the same dimensional vectors. Such a matrix-to-vector transform usually leads to a high-dimensional image vector space, which makes the eigenanalysis quite difficult and time-consuming. Beyond computational issues, some spatial structural information between nearby pixels may be lost after vectorization. In this paper, we develop a new scheme for image feature extraction, namely, two-dimensional complete neighborhood preserving embedding (2D-CNPE). 2D-CNPE builds the eigenmatrix and the weight matrix which characterize local neighborhood properties of data directly based on the original face images, and then, the optimal embedding axes are obtained by performing an eigen-decomposition. Experimental results on three face databases show that the proposed 2D-CNPE achieves better performance than other feature extraction methods, such as Eigenfaces, Fisherfaces, and 2D-PCA. 相似文献
16.
17.
针对训练样本不足时,对数据的低维子空间估计可能会产生严重偏差的问题,提出了一种基于QR分解的正则化邻域保持嵌入算法。首先,该算法定义一个局部拉普拉斯矩阵保留原始数据的局部结构;其次,将类内散度矩阵的特征谱空间划分成三个子空间,通过倒数谱模型定义的权值函数获得新的特征向量空间,进而对高维数据进行预处理;最后,定义一个邻域保持邻接矩阵,利用QR分解获得的投影矩阵和最近邻分类器进行人脸分类。与正则化广义局部保持投影(RGDLPP)算法相比,所提算法在ORL、Yale、FERET和PIE库上识别率分别提高了2个百分点、1.5个百分点、1.5个百分点和2个百分点。实验结果表明,所提算法易于实现,在小样本(SSS)下有较高的识别率。 相似文献
18.
针对人脸识别问题,提出了一种中心近邻嵌入的学习算法,其与经典的局部线性嵌入和保局映射不同,它是一种有监督的线性降维方法。该方法首先通过计算各类样本中心,并引入中心近邻距离代替两样本点之间的直接距离作为权系数函数的输入;然后再保持中心近邻的几何结构不变的情况下把高维数据嵌入到低维坐标系中。通过中心近邻嵌入学习算法与其他3种人脸识别方法(即主成分分析、线形判别分析及保局映射)在ORL、Yale及UMIST人脸库上进行的比较实验结果表明,它在高维数据低维可视化和人脸识别效果等方面均较其他3种方法取得了更好的效果。 相似文献