融合约束采样和面部对齐的稀疏表示人脸识别

针对传统的稀疏表示分类算法中面部对齐受限而影响人脸识别率的问题,提出一种基于约束采样和面部对齐的稀疏表示分类算法。首先通过使用约束采样对训练图像进行预先标注得到固定脸特征;然后结合图像的纹理信息和形状特征进行面部对齐及特征提取;最后计算出测试样本与各个训练样本之间的相似度,利用稀疏表示分类器完成人脸的识别。在AR、CAS-PEAL及扩展YaleB人脸数据库上的实验验证了算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,约束采样和面部对齐的组合大大提高了人脸识别率,相比几种较为先进的鲁棒人脸识别算法,该算法取得了更好的识别效果。     

双人交互行为的稀疏表征方法*

提出一种双人交互行为的稀疏表征方法,融合体现全局变化的轨迹特征和突出区域运动的时空特征。首先,采用词袋模型得到轨迹特征的稀疏表示。然后,对提取的时空特征采用三层时空金字塔分解得到多层特征,并对其进行稀疏编码,利用多尺度Maxpooling算法融合得到局部稀疏特征。最后,将2种稀疏特征加权串联得到双人交互行为的稀疏表征。采用基于隐动态条件随机场的识别算法对文中提取的稀疏表征进行验证,通过实验证明其有效性。     

基于Gabor特征与加权协同表示的人脸识别算法

针对基于稀疏表示分类方法的训练样本于与类别标签信息提取不足,特别是在训练样本和待测样本都受到噪声污染的情况下将会明显下降及算法复杂度较高的问题,提出以Gabor特征以及加权协同为基础的人脸识别算法;最初需要对人脸图像内所包含的各个尺度以及方向的Gabor特征完成提取,在稀疏表示中引入Gabor特征,将降维后的Gabor特征矩阵作为超完备字典,再用稀疏表示增强加权协同表示得到该字典下的的稀疏表示系数,然后利用增强系数与训练样本的标签矩阵完成对测试样本进行分类识别,从而得到Gabor特征以及加权的协同表示分类方法,在Yale人脸数据库、Extended Yale B和AR人脸数据库上以及在FERET人脸数据库对人脸姿态变化的实验表明新算法具有更好的识别率和较短的计算时间.     

基于多尺度稀疏表示的图像融合方法

针对目前基于稀疏表示的常用图像融合算法计算复杂度高以及忽略图像局部特征的问题,提出多尺度稀疏表示(multi-scale sparse representation,MSR)的图像融合方法.充分利用小波多尺度分析较好突出图像局部特征的特点,将其和过完备稀疏表示有效结合;待融合图像在小波解析域中进行小波多层分解,对每个尺度的特征运用K-SVD (kernel singular value decomposition)多尺度字典进行OMP (orthogonal matching pursuit)稀疏编码,并在小波域中各个尺度中进行融合.实验结果表明,与传统的小波变换、轮廓波变换、稀疏表示融合算法相比,该算法更能保证图像局部特征的完整性,实现更好的性能.     

基于属性学习的图像分类研究

图像中所蕴含的属性对于图像识别有着重要作用,以往的传统分类方法往往忽略了这些特性,为此,提出一种将稀疏表示和属性学习结合用于图像分类的新方法。该方法首先对图像特征进行稀疏分解,利用系数稀疏表示重构图像特征,然后将重构的特征数据用于属性学习,通过属性分类器的训练学习完成对目标图像的属性识别,达到识别出图像种类的目的。在植物数据集上的对比试验证实了该算法的有效性和在识别准确率上相对于传统识别算法的提升。     

一种基于MCSVM的多特征实时疲劳驾驶识别算法

针对外部环境发生干扰时,依赖于单疲劳特征的基于PERCLOS的方法将可能无法工作的问题,提出了一种基于MCSVM的多特征识别的疲劳驾驶识别算法,同时为了消除潜在的数据冗余,使用灰色关联分析来选择最有效的疲劳特征,即面部特征和驾驶行为特征,以改善疲劳驾驶识别.通过使用多类支持向量机(MCSVM)的分类器来修改面部特征和驾驶行为特征两个特征源的概率分配,以适应不同特征源之间的决策冲突.实验结果表明,提出的识别方法优于单疲劳特征方法和基于单源融合的疲劳驾驶识别方法.     

基于多尺度稀疏表示的场景分类

提出一种基于多尺度稀疏表示的场景分类框架。首先从图像中提取多个尺度的局部特征,然后利用稀疏编码为每个尺度的特征单独学习相应的过完备字典;在图像表示阶段,为图像各尺度上的局部特征依据与其对应尺度的字典进行编码,并按照空间金字塔表示方法和特征各维最大汇总(max pooling)对各尺度上的特征编码分别汇总;最后将不同尺度上汇总的特征串接,形成对图像最终描述的全局向量。在三个常用标准场景库上的分类结果表明,提出的算法由于利用了不同尺度特征间的互补关系,与采用单尺度特征的方法相比,性能有了显著提升。     

基于稀疏编码的人脸识别算法

介绍了一种基于稀疏编码的人脸识别算法。先对10副自然图像应用稀疏编码,学习到基函数和图像稀疏表示的拟合分布的参数。在人脸识别中,用稀疏编码和已得到的基函数表示图像的稀疏,再经过拟合分布函数得到人脸图像的最终表示,然后应用多分类线性支持向量机（SVM）来完成识别算法。通过在人脸数据库上的实验表明,该算法具有很高的识别正确率。     

改进的多尺度学习字典图像去噪算法

常规字典学习方法在单一尺度下对图像进行稀疏表示,不能完全表示图像的有效信息,去噪结果有待提升。针对上述局限性,提出一种改进的多尺度学习字典图像去噪算法。该算法使用改进的自适应阈值曲波变换对图像进行多尺度分解,并以此构建曲波域的多尺度学习字典,通过循环迭代完成字典和稀疏系数更新并叠加对应的曲波域图像块,最后执行曲波反变换得到去噪图像。结果表明,相对常规去噪算法,论文方法的灰度图像去噪结果峰值信噪比平均提升56.6%,结构相似度平均提升0.44;实际B超图像的完全无参考值提高47.3%,专家平定值提高32.3%。结论认为,改进方法对图像的边缘/纹理细节保持好,图像质量提升明显。     

基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别

为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法。首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE。其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求低分辨率测试样本的最稀疏解,采用求得的最稀疏解实现低分辨率人脸疲劳表情的分类。在低分辨率人脸视觉特征的疲劳表情图像库TIREDFACE的实验测试结果表明,将该方法用于低分辨人脸疲劳表情识别,性能优于线性法、最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法。可见,该方法用于低分辨率人脸疲劳表情识别时识别效果较好,精确度较高。     

面向视频语义分析的局部敏感的可鉴别稀疏表示

视频语义分析已经成为人们研究的热点。在传统稀疏表示方法中,相似视频特征未必能产生相近稀疏表示结果。在基于稀疏表示的视频语义分析中,假定相似的视频数据样本的稀疏表示也相似,即两个相似视频特征的稀疏系数之间的距离较小。为了提高视频语义分析的准确性,基于该假设提出一种面向视频语义分析的局部敏感的可鉴别稀疏表示方法。该方法在局部敏感稀疏表示中引入基于稀疏系数的鉴别损失函数,优化构建稀疏表示的字典,使稀疏表示特征满足类内离散度小、类间离散度大的Fisher准则,并建立可鉴别稀疏模型。为验证所提方法的有效性,在相关视频数据库中将其与多种算法进行对比,实验结果表明,该方法显著地提高了视频特征稀疏表示的鉴别性,有效地提高了视频语义分析的准确性。     

基于多视觉词典的显著性加权图像检索方法

针对视觉词典在图像表示与检索方面的应用需求,本文提出了一种基于多视觉词典与显著性加权相结合的图像检索方法,实现了图像多特征的显著性稀疏表示。该方法首先划分图像为小块,提取图像块的多种底层特征,然后将其作为输入向量,通过非负稀疏编码分别学习图像块多种特征对应的视觉词典,将得到的图 像块稀疏向量经过显著性汇总方法引入空间信息并作显著性加权处理,形成整幅图像的稀疏表示,最后采用提出的SDD距离计算方式进行图像检索。在Corel和Caltech通用图像集上进行仿真实验,与单一视觉词典的方法对比,结果表明本文方法能够有效提高图像检索的准确率。     

融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别

为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非均匀分区,并提取局部LBP特征;为精细刻画人脸局部纹理,整合人脸局部特征,设计了人脸局部稀疏重构表示方法,并根据表情对各局部子区域的影响因子,加权融合局部重构残差进行人脸表情识别。在JAFFE2表情人脸库上的对比实验,验证了该方法的可行性和鲁棒性。     

基于稀疏表示和多特征融合的路面裂缝检测

为了提高在实际复杂背景噪声下对路面裂缝检测的精度,提出了一种基于稀疏表示和多特征融合的路面裂缝检测改进算法。该算法首先以图像子块为单位,提取对裂缝识别有效的统计、纹理和形状特征。然后,分别在各个特征矩阵下利用稀疏表示分类方法实现对裂缝子块的识别,再融合不同特征下的识别结果,设计综合识别分类器进行子块检测。最后,在识别出的裂缝子块上,采用基于视觉显著性的像素级检测方法精确提取裂缝细节。在实际高速公路路面数据库上的实验结果表明,该算法有效地提升了路面裂缝检测的精度,具有良好的鲁棒性。     

基于K-PSO稀疏表示的故障分类方法研究

针对现代复杂生产过程中不能准确识别、分类多种故障的问题,提出一种改进的稀疏表示故障分类方法。该方法依据信号的稀疏表示来判断故障所属类别。其具体实现过程首先是利用K-均值奇异值分解(K-SVD)算法构造过完备字典,使其包含原信息的主要特征,再通过粒子群(PSO)算法有效地搜索并寻找稀疏分解中产生的在过完备字典范围中的最匹配原子,最后利用以该匹配原子为基础的稀疏表示结果实现对多故障问题的分类识别。运用数值仿真验证了该算法的可行性和有效性。同时,针对柴油机燃油系统的故障分类,将该方法与基于BP神经网络和SVM的分类识别方法进行比较,实验表明该算法在故障分类上具有更好的效果。     

基于稀疏编码的多模态信息交叉检索

目的 多模态信息交叉检索的根本问题是多模态数据的特征表示。稀疏编码是一种有效的数据特征表示方法,但是当查询数据和被检索数据来自不同模态时,数据间存在分布差异,相似的特征可能被编码为差异显著的稀疏表示,此时传统稀疏编码便不再适用。为此,提出了一种基于稀疏编码的多模态信息交叉检索算法。方法 采用最大均值差异(MMD)以及图拉普拉斯,并将二者加入到稀疏编码的目标函数中来充分利用多模态信息进行编码,模型求解采用特征符号搜索和离散线搜索算法逐个更新稀疏编码系数。结果 在Wikipedia的文本图像对数据上进行实验,并与传统稀疏编码进行比较,实验结果表明,本文算法使交叉检索的平均准确率(MAP)提高了18.7%。结论 本文算法增强了稀疏表示的鲁棒性,提高了多模态交叉检索的准确率,更适用于对多模态数据进行特征提取,并进行进一步的操作,如交叉检索、分类等。     

融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下的问题,提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割;然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心;最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征....