基于表情相似性的人脸表情流形

在图嵌入(graph embedding)的框架下提出一种根据表情相似度构建邻接权重图的方法来学习人脸表情子空间.数据集中人脸图像的表情以半监督-学习的方式来估计,人脸图像之间的表情相似性由表情模糊隶属度矢量之间的内积来度量,与个体、光照、姿态等人脸差异无关.在得到的子空间内,相似表情的人脸图像位于流形上的邻近位置,表情数据在子空间内按语义的分布很好地揭示了表情模糊、演变的特性.在Cohn-Kanade人脸表情数据库和实验室自行采集的人脸表情数据集上的实验结果说明了该方法的有效性.因此,该方法可以很好地应用于各种基于人脸表情识别的人机交互中.     

基于黎曼流形的多视角谱聚类算法

现有的多视角谱聚类算法大多只线性结合了各视角的基拉普拉斯矩阵,未考虑不同视角数据的差异性对最优拉普拉斯矩阵的影响,存在聚类性能受限的问题。提出一种基于黎曼几何均值与高阶拉普拉斯矩阵的谱聚类算法(RMMSC),挖掘多视角数据中的高阶连接信息与流形信息,提高最优拉普拉斯矩阵对各视角的信息利用率。按一定的权重线性结合数据单一视角的各阶拉普拉斯矩阵,得到每个视角的基拉普拉斯矩阵,通过低阶与高阶连接信息的结合使用,充分体现多视角数据集的全局结构。在此基础上,计算各视角基拉普拉斯矩阵的黎曼几何均值,将其作为最优拉普拉斯矩阵输入谱聚类算法,得到聚类结果。相比于传统矩阵算数均值的计算,基于黎曼流形的黎曼几何均值能够更好地恢复互补层数据的流形信息。实验结果表明,RMMSC在多组标准数据集上聚类效果优于ONMSC、MLAN、AMGL等算法。其中,在Flower17数据集上,精确度较基准算法ONMSC提高了2.14%,纯度提高了1.7%,且收敛性较好。     

基于背景先验与中心先验的显著性目标检测北大核心CSCD

针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法。首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Harris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图。本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果。     

半监督文本分类综述

文本分类是人们日常工作中经常遇到的问题,也是机器学习的重要研究内容.半监督学习算法同时考虑有标记和无标记数据,能显著提升学习效果.给出了文本分类的定义和特点,介绍了传统的监督学习分类算法和评价指标,对半监督文本分类的特点和基础理论进行了分析,并具体介绍了一些半监督文本分类算法,如贝叶斯方法和正则化方法.     

State feedback sliding mode control without chattering by constructing Hurwitz matrix for AUV movement

This paper presents a new method to eliminate the chattering of state feedback sliding mode control (SMC) law for the mobile control of an autonomous underwater vehicle (AUV) which is nonlinear and suffers from unknown disturbances system. SMC is a well-known nonlinear system control algorithm for its anti-disturbances capability, while the chattering on switch surface is one stiff question. To dissipate the well-known chattering of SMC, the switching manifold is proposed by presetting a Hurwitz matrix which is deducted from the state feedback matrix. Meanwhile, the best switching surface is achieved by use of eigenvalues of the Hurwitz matrix. The state feedback control parameters are not only applied to control the states of AUV but also connected with coefficients of switching surface. The convergence of the proposed control law is verified by Lyapunov function and the robust character is validated by the Matlab platform of one AUV model.     

一种偏好于查询子流形的半监督图像检索算法

在基于反馈的图像检索中,由于被用户标记为相关和不相关的图像数较少,使得检索问题变成了一个典型的小样本问题.流形可表达数据在低维空间中的内在几何结构,流形正则化的目的是利用这种几何结构来约束解空间,以使最优解能反映数据本身的几何分布.为了解决反馈检索中的小样本问题,本文在流形正则化框架下提出一个新的半监督图像检索算法.在新算法中,流形正则化项只依赖于文中定义的查询子流形,而不依赖于数据集的全局结构.在两个图像集上的实验结果对比表明,本文提出的新算法在检索效果上优于现有的4种state-of-the-art算法.     

用于文档聚类的间隔流形学习算法研究

为有效解决文档聚类问题,提出一种基于间隔流形学习的文档聚类算法。该算法利用间隔Fisher分析将高维文档空间降维到低维特征空间,利用支持向量聚类算法进行聚类。在基准文档测试集上的实验结果表明,该算法的聚类性能优于其他常用的文档聚类算法。     

基于采样密度和流形弯曲度的动态邻域算法

针对流形学习的邻域优化问题,提出一种动态邻域的算法。基于局部采样密度和流形弯曲度估计切空间,并为所有样本点动态地选择邻域,其参数可通过计算残差自动确定。实验结果表明,将这种算法应用于ISOMAP后,邻域得到进一步优化,嵌入结果也更加准确。     

基于几何流形能量最小化的图像检索算法

提出了一种基于几何流形能量GEOMEN(geometric manifold energy)最小化的图像检索算法。许多基于流形的检索算法都是在图像的特征空间提取相应的语义流形空间,进而在语义空间中进行图像检索排序。将图像的检索看作一个图像数据库中搜索一个最优图像能量环的问题。图像能量环表示了图像之间的联系和相关性,通过最小化GEOMEN可以得到最优图像环。最小化的求解涉及到一个组合优化的问题,传统的禁忌搜索算法在选择最优候选集时非常耗时,提出一种智能的积极禁忌搜索算法求解最优环,实验表明提出的算法检索性能高,可以得到较高的查全率与准确率。     

基于P-ISOMAP特征脸谱的人脸识别

针对等距映射(Isometric Projection)算法计算量大且易受噪声影响的缺点,根据主成分分析(PCA)兼具降维和除噪的特性,提出一种基于ISOMAP算法的P-ISOMAP特征脸谱(PCA-ISOMAP)人脸识别技术。该算法首先通过主成分分析把人脸图映射到一个人脸图像子空间,然后在人脸图像子空间中进行等距映射降维。P-ISOMAP特征脸谱算法在保持人脸图像的全局几何特性和低维人脸流形的同时,提高了算法效率,能够有效抑制人脸图像中噪声。通过在人脸库中的实验表明,改进后的算法在识别率以及运行效率方面都优于等距映射算法。