一种基于流形学习的手写体数字识别

针对手写字符识别中由于书写习惯和风格不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。算法首先利用局部线性嵌入（LLE）对手写体数字图像进行字符特征的降维,然后再对降维后的特征进行分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明,利用LLE降维后的特征能够有效地区分字符,识别率达到91．7％,并能够发现高维空间的低维嵌入流形。     

基于改进的监督LLE人脸识别算法

LLE是一种无监督的非线性降维方法,广泛应用于人脸特征提取,但是该方法缺乏样本点的类别信息.提出了一种新方法,在LLE的基础上引入有监督的学习机制和增加样本点的类别信息,通过减少类内距离而增加类间距离和最小化局部数据的全局重构误差,同时结合核邻域保持投影方法(KNPP)来提取高维人脸数据的非线性特征.算法有利于分类识别...     

基于流形学习LPP算法的语音特征提取应用

语音识别系统中,语音的特征提取是语音识别的关键技术之一。通过对语音的系统研究,提出一种全新的基于流形学习的特征提取方法。流形算法是近些年才发展起来的非线性降维方法,在人脸识别领域已取得较好效果,但在语音识别领域一直处于空白。现提出的基于流形学习LPP算法的语音特征提取方案,是一次重大的尝试,可以为以后深入研究语音识别技术提供较好参考。仿真实验结果表明,该算法与传统特征提取LPCC、MFCC算法相比,可以取得较好的识别率。     

基于点密集度的非线性流形学习算法

提出一种样本点密集度的非线性流形学习算法.该算法提出了一个有效的数据点密集参数,能够很好地对非均匀数据的低维嵌入进行约束,其嵌效结果明显优于LLE算法.在人工和人脸数据集上的实验结果表明,新算法产生了较好的嵌入及分类结果.     

基于非线性流形学习的人脸面部运动估计

由于人脸面部运动变化分布在一个低维非线性流形中,基于线性假设的主动外观模型采用主成分分析算法描述人脸形状的变化必然带来额外的估计误差.为降低或消除这一误差,该文提出一种改进的局部线性嵌入算法构建人脸形状-纹理空间,并将其应用于主动外观模型中.实验结果表明,不仅对于面部形变不大的人脸形状,局部线性嵌入-主动外观模型拥有更...     

基于非线性流形学习的ISAR目标识别研究

详细分析了逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）二维像的非线性流形结构特点,指出ISAR二维像可以看作是由位置、姿态和尺度等内在参数共同作用而张成的一个在高维图像空间中的非线性流形。在此基础上,论文将非线性流形学习的思想引入到ISAR目标识别领域,提出了一种基于局部保持投影（Locality Preserving Projections, LPP）算法和k近邻分类器的ISAR二维像特征提取和目标识别方法。该方法首先利用LPP算法对维数较高的ISAR二维像进行降维,然后采用具有拒识功能的k近邻分类器对四类飞机目标进行了分类识别。仿真实验结果表明,LPP算法能够发现嵌入在高维ISAR图像空间中的低维非线性流形,并且能够利用LPP算法降维后的特征获得较高的识别率。     

基于模糊集理论的语音情感识别

本文提出了一种基于模糊集理论的情感特征识别方法,实现了对3种情感的识别：欢快、愤怒和悲伤。利用提取的情感语句全局统计特征参数,对从10名话者中搜集的100句情感识别语句,获得了不错的平均情感识别率。     

基于有监督的核局部线性嵌入的人脸性别识别

流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简,但它是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,而且流形学习方法大多没有明晰的投影矩阵,很难直接对新样本进行维数约简.针对这两个问题,提出一种新的有监督的核局部线性嵌入算法(SKLLE,supervised kernel local linear embedding).该算法通过非线性核映射将人脸样本投影到高维核特征空间,然后将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,提取低维鉴别流形特征用于分类.SKLLE算法不仅能发现嵌入于高维人脸图像的低维子流形,而且增强了局部类间的联系,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高人脸性别识别的性能.     

基于改进局部切空间排列的流形学习算法

局部切空间排列是一种广受关注的流形学习算法,其具备实现简单、全局最优等特点,但其难以有效处理稀疏采样或非均匀分布的高维观测数据。针对这一问题,该文提出一种改进的局部切空间排列算法。首先,提出一种基于L1范数的局部切空间估计方法,由于同时考虑了距离和结构因素,该方法得到的切空间较主成分分析方法更为准确。其次,在坐标排列步骤为了减小排列误差,设计了一种基于流形结构的加权坐标排列方案,并给出了具体的求解方法。基于人造数据和真实数据的实验表明,该算法能够有效地处理稀疏和非均匀分布的流形数据。     

基于稀疏流形学习的SAR图像识别

 稀疏性是SAR图像的一个显著特征,而且SAR图像存储模式的维数很高,要对其进行识别存在很多困难.为了解决上述问题,提出一种基于稀疏流形学习的SAR图像识别方法.首先进行图像增强,以保持目标的边缘结构信息;其次利用样本协方差矩阵的谱范数确定能得出数据低维流形的最少数据点数;再利用拉普拉斯特征值映射(LE)的核化方法计算样本外点的低维嵌入;最后采用KNR分类器进行识别.MSTAR仿真实验证明了其可行性,并与其它识别方法进行比较,验证了其优越性.     

鉴别投影嵌入及其在人脸识别中的应用

该文提出了一种新的监督线性降维方法,称为鉴别投影嵌入(Discriminant Projection Embedding, DPE)。和常用的线性鉴别分析相比,鉴别投影嵌入可以更好地保留类内的局部几何位置信息和提取类间的鉴别结构信息。在人脸识别公用数据库上进行了一系列的实验,实验结果表明了该文方法的可行性和有效性。     

因特网流量矩阵的流形结构

当前,流量矩阵已经被广泛应用于异常检测、流量预测、流量工程等领域,但是现有研究仅仅发现流量矩阵存在线性结构。为了寻找流量矩阵中可能存在的非线性结构,构建流量矩阵模型并从实际因特网骨干网Abilene中采集流量矩阵数据集,应用经典的流形学习算法进行实测数据分析,发现这些高维(81维或121维)的流量矩阵数据集实际上是嵌入的固有维度为5维的低维流形,且其受采样密度和噪声数据等各种因素的影响呈现出不同的结构。     

一种融合聚类的监督局部线性嵌入算法研究

监督局部线性嵌入算法(SLLE)通过数据点的标签信息进行高维数据在低维特征空间的映射,针对SLLE在均匀化高维数据的分布和最小化重构代价时,忽略类内偏离总体分布的稀疏离散数据在线性重构过程中可能错误地投影在其他超平面的情形,引入Kmeans++算法调整样本间距离,进行最优近邻点的选择,从而更有效地反映数据在高维空间中的实际分布,使降维后的数据具备更好的可分性.通过ORL以及Yale人脸数据集上的仿真实验,结果显示,该方法具有更强的泛化能力及更高的识别率.     

基于ZCPA参数的语音情感识别研究

主要讨论了情感语音特征参数的提取、语音情感的分类、语音资料的获取和应用连续隐马可夫模型进行情感识别等,重点比较了ZCPA特征参数和传统特征参数在不同噪声环境下的识别率,实验表明,在不同的噪声环境下,采用ZCPA特征的语音情感的识别效果较好,识别率也没有明显的下降。     

基于Gabor小波和LLE的掌纹识别

为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法。通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进行分类。通过PolyU掌纹库进行验证,比较了预处理、不同ROI提取方法、LLE算法的参数对识别率的影响。实验表明,此方法相比于传统的线性降维算法以及单独的LLE算法在识别率上均有所提高。