全局加权稀疏局部保留投影

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。     

全局加权稀疏局部保留投影

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。     

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.     

结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.     

成对约束指导的稀疏保持投影

针对稀疏保持投影的稀疏重构过程中监督信息不足的问题,提出一种成对约束指导的稀疏保持投影算法。该算法在训练样本数据的稀疏重构的过程中,通过引入正约束和负约束监督信息指导稀疏重构,使得稀疏保持投影有效地融合了约束监督信息。在UMIST、YALE和AR人脸库人脸数据集上的实验结果表明,与无监督的稀疏保持投影相比,该方法提高了基于最近近邻分类算法的5%~15%识别准确率,有效地提高了降维分类性能。     

基于特征优选和字典优化的组稀疏表示表情识别

针对在小样本人脸表情数据库上识别模型过拟合问题,文中提出基于特征优选和字典优化的组稀疏表示分类方法.首先提出特征优选准则,选择相同类级稀疏模式、不同类内稀疏模式的互补特征构建字典.然后对字典进行最大散度差优化学习,使字典在不失真重构特征的同时具有较高鉴别能力.最后联合优化后的字典进行组稀疏表示分类.在JAFFE、CK+...     

半监督的稀疏保持二维边界Fisher分析降维算法

针对样本集中类别标签样本不足的问题,提出一种半监督的稀疏保持二维边界fisher分析降维算法.首先利用图像像素间的空间结构信息,基于图像矩阵进行降维;然后设计类内散度矩阵和类间散度矩阵,以保持样本间的类内紧凑性和类间分离性;最后通过稀疏保持对特征间的稀疏重构性加以约束,所获得的稀疏重构权重保持了局部几何结构,而且也包含了自然鉴别信息.在YALE,ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有很好的分类和识别性能.     

SRC最佳鉴别投影及其在人脸识别中的应用

根据稀疏表示分类器的分类准则,提出了一种稀疏表示分类器最佳判别的投影方法。该方法优化两个目标,一是数据集的类间和类内稀疏重构误差,二是数据集中区分度。优化结果使样本投影到低维空间中,确保SRC具有更好的分类性能。在AR和Yale数据库上进行人脸识别实验,并与几种流行的方法进行了比较,结果表明所提出的方法具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于流形学习和稀疏约束的快速特征提取算法

针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和L1范数优化的计算量较大的问题,提出一种基于流形学习和稀疏约束的快速特征提取算法。首先通过逐类PCA构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次构造用于描述不同子流形距离的局部类间散度函数;然后整合所学习到的稀疏表示信息和局部类间散度信息以达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题。在公共人脸数据库(Yale,ORL和Extended Yale B)中 的 测试结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于HOG特征的加权稀疏表示人脸识别算法

在人脸识别中,为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性,提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法,将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合,以降低复杂度,提高识别性能。首先,统计每一幅图像的方向梯度直方图(HOG)特征,并对每一幅图像进行归一化处理,削弱人脸图像中的光照影响;其次,对归一化后的图像引入随机矩阵算法,进行多次随机投影,得到每个样本所对应的稀疏系数,利用样本之间的距离作为稀疏系数的权值;在此基础上,对传统稀疏表示分类器进行改进,样本经随机矩阵多次投影和稀疏表示后会产生多个重构残差,最后利用样本的重构残差和对样本进行识别分类。ORL人脸库和GT人脸数据库上的实验证明该方法对光照等外界物理因素有着很好的鲁棒性。     

基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法

提出了一种基于多特征字典的稀疏表示算法。该算法针对SRC的单特征鉴别性较弱这一不足,对样本提出多个不同特征并分别进行相应的稀疏表示。并根据SRC算法计算各个特征的鉴别性,自适应地学习出稀疏权重并进行线性加权,从而提高分类的性能。实验表明,基于自适应权重的多重稀疏表示分类算法,具有更好的分类效果。     

基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法

针对人脸识别中的光照变化问题,利用随机投影对传统稀疏表示分类器进行改进,提出一种基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法。通过对人脸图像进行光照规范化处理,尽量消除人脸图像上的恶劣光照,取得经光照校正的人脸样本后进行多次随机空间投影,进一步丰富样本的光照不变特征,以减小光照变化对人脸识别带来的影响。在此基础上,对利用单一残差分类的传统稀疏表示分类方法进行改进,样本经过多次随机投影和稀疏表示会产生多个样本特征和重构残差,利用样本特征的能量来确定各个重构残差的融合权值,最终得到一种稳定性和可靠性更强的加权残差。在 Yale B 和 CMU PIE 两个光照变化较大的人脸库上的实验结果表明,改进的方法具有较强的光照鲁棒性。与传统稀疏表示方法相比,本文提出的方法在Yale B人脸库上两组实验的平均识别率分别提高了25.76%和46.39%,在CMU PIE上的平均识别率提高了10%左右。     

Fault feature extraction of rolling element bearings based on wavelet packet transform and sparse representation theory

Extracting reliable features from vibration signals is a key problem in machinery fault recognition. This study proposes a novel sparse wavelet reconstruction residual (SWRR) feature for rolling element bearing diagnosis based on wavelet packet transform (WPT) and sparse representation theory. WPT has obtained huge success in machine fault diagnosis, which demonstrates its potential for extracting discriminative features. Sparse representation is an increasingly popular algorithm in signal processing and can find concise, high-level representations of signals that well matches the structure of analyzed data by using a learned dictionary. If sparse coding is conducted with a discriminative dictionary for different type signals, the pattern laying in each class will drive the generation of a unique residual. Inspired by this, sparse representation is introduced to help the feature extraction from WPT-based results in a novel manner: (1) learn a dictionary for each fault-related WPT subband; (2) solve the coefficients of each subband for different classes using the learned dictionaries and (3) calculate the reconstruction residual to form the SWRR feature. The effectiveness and advantages of the SWRR feature are confirmed by the practical fault pattern recognition of two bearing cases.     

Kernel sparse representation based classification

Sparse representation has attracted great attention in the past few years. Sparse representation based classification (SRC) algorithm was developed and successfully used for classification. In this paper, a kernel sparse representation based classification (KSRC) algorithm is proposed. Samples are mapped into a high dimensional feature space first and then SRC is performed in this new feature space by utilizing kernel trick. Since samples in the high dimensional feature space are unknown, we cannot perform KSRC directly. In order to overcome this difficulty, we give the method to solve the problem of sparse representation in the high dimensional feature space. If an appropriate kernel is selected, in the high dimensional feature space, a test sample is probably represented as the linear combination of training samples of the same class more accurately. Therefore, KSRC has more powerful classification ability than SRC. Experiments of face recognition, palmprint recognition and finger-knuckle-print recognition demonstrate the effectiveness of KSRC.     

Collaborative representation analysis methods for feature extraction

Recently, sparse representation (SR) theory gets much success in the fields of pattern recognition and machine learning. Many researchers use SR to design classification methods and dictionary learning via reconstruction residual. It was shown that collaborative representation (CR) is the key part in sparse representation-based classification (SRC) and collaborative representation-based classification (CRC). Both SRC and CRC are good classification methods. Here, we give a collaborative representation analysis (CRA) method for feature extraction. Not like SRC-/CRC-based methods (e.g., SPP and CRP), CRA could directly extract the features like PCA and LDA. Further, a Kernel CRA (KCRA) is developed via kernel tricks. The experimental results on FERET and AR face databases show that CRA and KCRA are two effective feature extraction methods and could get good performance.

     

一种监督降维的OP-LASRC算法在行为识别中的应用*

针对大数据的人体行为识别时实时性差和识别率低的问题,提出了优化投影对线性近似稀疏表示分类(OP-LASRC)的监督降维算法。OP-LASRC将高维的行为数据优化投影到低维空间,与线性近似稀疏表示(LASCR)快速分类算法相结合应用大数据的人体行为识别。首先利用LASCR的残差计算规律设计OP-LASRC算法,实现监督降维;利用线性正交投影缩减高维数据的维度,投影时减小训练样本的本类重构残差及增大类间重构残差,从而保留训练样本的类别特征。然后,对降维后的行为数据,利用LASCR算法进行分类;用L2范数估算稀疏系数,选出前k个最大的稀疏系数对应的训练样本,缩减训练样本库后用L1范数最小化和残差最小化计算得到识别结果,从识别率、鲁棒性、执行时间三个方评价此方法,在KTH行为数据库上进行实验测试。实验表明：OP-LASRC监督降维后,LASRC在分类时不仅识别率高达96.5%,执行时间比同类算法短,而且保证了强鲁棒性,证明了OP-LASRC能完美匹配LASCR算法用于行为识别,这为大数据的行为识别提供了一种新的思路。     

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.     

基于块稀疏贝叶斯学习的人体运动模式识别

在人体运动模式识别中, 传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,提出一种基于块稀疏模型的人体运动模式识别方法。该方法充分利用人体运动模式内在块稀疏结构,将人体运动模式识别问题转化为稀疏表示问题,采用块稀疏贝叶斯学习算法,求解基于样本训练集优化稀疏表示待测样本的稀疏系数, 并根据稀疏系数重构残差判定待识别动作类别,能有效提高人体运动模式识别率。选用包含多类别人体动作行为模式的USC-HAD数据库对所提算法性能进行了验证。实验结果表明,所提算法能够有效捕获不同运动模式内在差异信息,平均动作识别率达到97.86%,比传统动作识别方法平均提高近5%,有效提高了动作识别准确率。