保局投影在图像集匹配中的应用

图像集匹配是模式识别领域研究的热点问题之一。从图像分布的局部结构出发,提出格拉斯曼流形上局部结构保持的图像集匹配方法。将图像集合张成的子空间投影到格拉斯曼流形,通过子空间之间的典型相关计算格拉斯曼核,将集合的相似性转换为流形上点之间的距离的计算。在基于图像集合的对象识别任务上测试提出的算法,实验结果表明,提出的方法在识别率上超越了当前主流的图像集匹配算法。     

保局投影算法在图像检索中的应用研究

对国际上近来提出的保局投影（LPP）算法在图像检索中的最新应用研究进行了详细介绍;分析指明了几种基于LPP的图像检索算法的特点;设计并完成了基于LPP的图像检索算法图像检索效果的比较实验;最后根据实验结果总结了各类算法的优缺点。     

黎曼流形框架上半监督判别分析

针对传统黎曼流形上判别分析算法仅考虑了带标签数据统计信息,忽略了无标签数据的问题,基于图正则化思想,提出一个新颖的基于黎曼流形框架上半监督判别分析算法,并将其应用于视觉分类任务中.该算法将非奇异协方差矩阵表示为黎曼流形上的点,引入JBLD(Jensen-Bregman LogDet divergence)度量黎曼流形上点与点之间相似性测度.首先将数据点映射到黎曼切空间中,获得数据向量化表示;其次采用有标签数据和无标签数据构建近邻图刻画黎曼切空间局部几何结构,使其作为正则化项添加到费舍尔测地线判别分析目标函数中;最后最小化目标函数获取最优变换矩阵,并在变换黎曼流形中进行分类.在3个视觉分类数据集上实验结果表明,文中算法在分类精度上获得了相当大的提升.     

保局投影在图像隐密检测中的应用

为解决图像隐密检测中图像特征维数过高导致的"维数灾难"问题,在保持图像特征内在低维结构的基础上降低特征向量的维数,方便构造更有效的分类器,提出了一种基于保局投影(locality preserving projections,LPP)降维的图像隐密检测算法,对待测图像进行小波变换形成图像特征后,利用LPP算法实现对图像高维特征的降维,得到图像特征集的低维流形.使用支持向量机(SVM)算法将降维后的特征映射到分类特征空间,实现对正常图像和隐密图像分类.实验结果表明,与不使用降维算法的检测方案相比,基于LPP降维的检测算法能够显著地提高检测的准确率.     

黎曼流形上半调图像的协方差建模与贝叶斯分类方法

针对半调图像分类问题,提出黎曼流形上的协方差建模方法和贝叶斯分类策略.根据半调图像傅立叶频谱的特点,提出一种基于模板矩阵的特征获取方法,并结合频谱信息形成协方差矩阵描述方法.通过引入有效图像判决规则和分块技术,提出一种协方差矩阵提取算法.利用样本的局部特性和核密度估计方法,实现黎曼流形上的贝叶斯分类策略.实验中研究阈值参数的选择策略,与5个相似方法进行分类性能比较,探讨有关参数对性能的影响.实验结果表明,所提出的方法在Q=32或64和L=10~15时其分类错误率低于4%,建模时间开销低于100ms,且优于5个相似方法.     

基于改进的保局投影视频特征提取

提出一种视频镜头特征提取方法。针对保局投影变换要预先指定降维后的维数和近邻参数K,根据降维前后的结构误差提出确定最佳降维维数的方法,结合各个数据点邻域的统计特征实现近邻参数K的动态选择。在此基础上,将多个视频镜头的高维特征投影到低维空间获得最佳投影矩阵,新的视频特征根据此投影矩阵进行降维处理。对比实验结果表明,通过保局投影变换提取出来的特征比其它特征更加有利于视频的镜头分割。     

基于黎曼流形的图像投影配准算法

提出了基于黎曼流形的图像投影配准优化方法, 根据投影变换的特点, 用SL(3)表征目标的图像投影变换, 研究SL(3)的几何结构, 通过变分的方法求出了SL(3)上的测地线, 给出相应的黎曼指数映射, 设计了一种新的基于SL(3)群上黎曼分析的平面投影配准算法, 分析了算法的优点, 并对其收敛性做出了证明. 模拟图像数据和真实图像序列测试的对比实验结果表明, 本文算法在效率和精度上较现有文献中基于欧氏空间的图像投影配准算法有显著提高, 优于基于李群的图像配准算法.     

基于流形保持投影的驾驶疲劳识别

提出了一种基于流形保持投影的驾驶疲劳识别方法。利用光流技术计算人脸皮层的运动速度,并以此作为疲劳特征;为了有效地进行疲劳特征降维,在保局投影的基础上,将数据的非近邻信息引入目标函数中,提出了流形保持投影方法, 有效地保持了疲劳数据的局部流形结构和全局流形结构,同时利用格拉姆-施密特正交化过程解决了保局投影非正交问题。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。     

基于黎曼流形稀疏编码的图像检索算法

针对视觉词袋（Bag-of-visual-words,BOVW）模型直方图量化误差大的缺点,提出基于稀疏编码的图像检索算法.由于大多数图像特征属于非线性流形结构,传统稀疏编码使用向量空间对其度量必然导致不准确的稀疏表示.考虑到图像特征空间的流形结构,选择对称正定矩阵作为特征描述子,构建黎曼流形空间.利用核技术将黎曼流形结构映射到再生核希尔伯特空间,非线性流形转换为线性稀疏编码,获得图像更准确的稀疏表示.实验在Corel1000和Caltech101两个数据集上进行,与已有的图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了更好的检索性能.     

基于保局投影的离线签名识别

针对离线签名识别中的特征提取问题,提出了一种基于保局投影的签名识别方法。该方法首先对签名图像进行形状特征、伪动态特征和纹理特征的提取;然后采用保局投影得到更具判别性的特征;最后运用支持向量机进行分类识别。实验表明该方法不但能有效地降低特征空间的维数,而且能使分类准确率得到显著提高。     

基于局部保持投影的人脸超分辨率方法研究

通常,人脸图像能够看作是嵌入到高维空间中的低维流形的点的集合。流形学习被用于很多降维方法中,局部保持投影（LPP）便是其中的一种。针对局部保持投影方法进行了研究,将局部保持投影算法融入到超分辨率方法中,并将其结合到人脸图像的复原上。介绍现有的基于LPP的人脸图像的超分辨率算法。     

基于类别信息的监督局部保持投影方法

局部保持投影算法(LPP)是拉普拉斯映射(LE)的线性近似,但LPP作为一种无监督方法,并没有有效利用已有的类别信息提高分类效率。为此提出一种基于类别信息的监督局部保持投影方法(SLPP-LI)。在学习投影矩阵时,SLPP-LI综合利用了流形的几何结构和已有训练点的类别信息,通过调整控制参数的取值,有效地利用已知的低维信息,并且直接求解线性方程获得高维数据的低维模型。通过在多个人脸数据库和手写数字库上的对比实验,表明了SLPP-LI对于高维数据的初始维数以及训练数据的数目并不敏感,〖BP(〗同类问题中与相应的对比算法相比〖BP)〗与主分量分析法(PCA)、LPP、正交LPP(OLPP)、有监督的LPP(SLPP)相比,均具有较高的识别率,充分说明SLPP-LI算法能够有效处理分类问题。     

保持全局和局部特性的黎曼流形改进算法

黎曼流形学习(RML)是一种全局算法,但其不能较好地保持数据局部邻域的几何性质。为解决这个问题,提出一种基于黎曼流形学习（RML）的多结构算法。先对数据集进行主成分分析（PCA）投影,再构造邻域图,然后把整个数据集分为两个部分求低维嵌入坐标,对于基准点的k近邻,采用能保持其和近邻点局部性质的权值矩阵得到低维嵌入;对于其他点仍采用RML算法,使其达到既能维持数据点的全局结构,又能最大限度地保持其局部几何性质的目的。实验结果验证了该算法的有效性和实时性。     

基于改进的局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。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人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。     

基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法

行为分类中,现有的特征提取要么方法简单、识别率低,要么特征提取复杂、实时性差。对此,提出一种算法：将步态能量图（GEI）改进,得到增强步态能量图（EGEI）;然后将二维保局映射（2DLPP）应用于特征空间降维;最后采用最近邻(NN)法分类。EGEI比GEI更能反映目标特征;2DLPP降维效果好于主成分分析(PCA)及一维保局映射。在Weizmann行为数据库上测试,实验结果表明：该算法简单、准确率高,平均识别率达到了91.22%。     

基于局部保持投影与隐马尔可夫模型的维文字符识别

针对传统隐马尔可夫模型(HMM)在对手写维吾尔文字符建模时,字符宽度变化大,模型训练收敛缓慢,且易陷入局部极值的问题,提出一种基于保局投影(LPP)与HMM相结合的维吾尔字符识别方法。首先,通过高度归一化保持原图像的宽高比,用滑动窗获取子图像序列,形成观测向量序列;其次,采用局部保持投影将观测序列映射到低维空间,并用随机抽样方法降低邻接图矩阵的规模;最后,采用新观测序列训练HMM。该算法在降维的同时提高了HMM的收敛速度,降低了陷入局部极值的风险。实验结果显示,算法的平均收敛步数减少,错误率降低,表明算法是有效的。     

基于二维测地线距离保持映射的人脸识别

人脸空间是嵌套在高维观测空间中的低维流形,为了更好地描述人脸空间的凸起和凹进等细微结构,提出了一种基于二维测地线距离保持映射的人脸识别算法。算法采用矩阵的模式表示人脸空间中的样本图像;基于图像的矩阵表示模型,采用二维测地线距离保持映射算法计算人脸空间的低维嵌套流形;以人脸样本在低维流形空间中的投影为特征进行人脸识别。在CMU PIE人脸数据库上的实验结果验证了算法的合理性和有效性。     

基于奇异值分解和判别局部保持投影的多变量时间序列分类

针对现有多变量时间序列分类算法存在的要求序列等长和忽视类别信息两个不足,提出基于奇异值分解(SVD)和判别局部保持投影的分类算法。该算法基于降维思想,先通过SVD将样本的第一右奇异向量作为特征向量,以此将不等长序列转化为规模大小相同的序列;接着采用基于最大间距准则的判别局部保持投影对特征向量投影,充分利用类别信息以确保投影后同类样本尽量接近,异类样本尽量分散;最后在低维子空间采用1最近邻(1NN)、Parzen窗、支持向量机(SVM)和朴素Bayes分类器进行分类。在Australian Sign Language(ASL)、Japanese Vowels(JV)和Wafer三个公开的多变量时间序列数据集上进行的实验结果表明：在时间开销基本不变的前提下,所提方法取得了较低的分类错误率。