基于2DPCA和流形学习LPP算法的人脸特征提取应用

人脸图像的特征提取是人脸识别系统中最关键同时也是难题之一。流形学习算法是近些年的人脸识别和语音识别两个领域应用较多的非线性降维方法。通过对人脸识别系统的研究,现提出一种全新的基于2DPCA(Two-Dimentional PCA)和流形学习LPP(Locality Preserving Projections)算法的特征提取方法,可为今后深入研究人脸识别技术提供较好的参考。仿真实验表明,该算法与传统特征提取PCA、LDA算法相比,可以取得更好的识别率。     

基于2DPCA和流形学习LPP算法的人脸特征提取应用

人脸图像的特征提取是人脸识别系统中最关键同时也是难题之一。流形学习算法是近些年的人脸识别和语音识别两个领域应用较多的非线性降维方法。通过对人脸识别系统的研究,现提出一种全新的基于2DPCA（Two-Dimentional PCA）和流形学习LPP（Locality Preserving Projections）算法的特征提取方法,可为今后深入研究人脸识别技术提供较好的参考。仿真实验表明,该算法与传统特征提取PCA、LDA算法相比,可以取得更好的识别率。     

基于流形学习与特征融合的汉语方言辨识

提出了一种基于流形学习的特征提取方法,将流形学习有效地应用于汉语方言辨识。针对语音语谱特征空间维数较高的问题,利用局部线性嵌入（LLE）方法降维并与MFCC特征进行融合,融合结果作为新特征用于汉语方言辨识。仿真实验表明,LLE算法能够获取汉语方言的本征规律,融合后的特征能够有效地提高汉语方言辨识的正确识别率。     

结合切空间及特征空间校准的增量流形学习正则优化算法

高维流式大数据的产生与发展对传统机器学习和数据挖掘算法提出了诸多挑战。本文结合流式大数据流式到达的特性,首先建立自适应增量特征提取算法模型。然后,针对噪声环境,建立基于特征空间校准的增量流形学习算法模型,解决小样本问题。最后,构造流形学习的正则化优化框架,解决高维数据流特征提取过程中产生的降维误差问题,并得到最终的最优解。实验结果表明本文提出的算法框架符合流形学习算法的3个 评价指标：稳定性、提高性以及学习曲线能迅速增加到一个相对稳定的水平;从而实现了高维数据流的高效学习。     

基于局部线性嵌入算法的汉语数字语音识别

语音信号转换到频域后维数较高,流行学习方法可以自主发现高维数据中潜在低维结构的规律性,提出采用流形学习的方法对高维数据降维来进行汉语数字语音识别。采用流形学习中的局部线性嵌入算法提取语音频域上高维数据的低维流形结构特征,再将低维数据输入动态时间规整识别器进行识别。仿真实验结果表明,采用局部线性嵌入算法的汉语数字语音识别相较于常用声学特征MFCC维数要少,识别率提高了1.2%,有效提高了识别速度。     

基于近邻非负线性组合的高分辨率图像重建

针对现有基于局部线性嵌入的高分辨率图像重建算法对噪声敏感、图像块间边界不连续等问题,提出一种近邻非负线性重建高分辨率图像的流形学习算法。将流形学习重建过程中的近邻线性组合系数约束为非负,并采用基于像素块比例值的特征提取方法。实验结果表明,该算法能重建更多的细节,降低块效应,提高重建图像的峰值信噪比。     

一种基于核的监督流形学习算法

针对流形学习算法——局部保持映射存在的参数选择及不能进行非线性特征提取的问题,提出一种基于核的监督流形学习算法.该算法作为局部保持映射算法的改进算法用样本类标识信息指导建立局部最近邻图,并在建立局部最近邻图使用无参数的相似度量.利用核方法来解决局部保持映射算法在处理线性不可分问题上的局限性问题.在两个常用数据库上验证本文算法的可行性和有效性.     

一种基于改进流形学习方法的云计算入侵检测模型

基于互联网的超级计算模式云计算引起了人们极大的关注,也面临着越来越多的安全威胁。主要构建能够适应云计算环境的入侵检测系统框架。将非线性流形学习算法引入本课题提出的模型,作为特征提取模块对云计算环境下采集的网络数据进行预处理;给出经典流形学习算法LLE的改进研究,以提高后续分类性能。实验表明,该算法是可行和高效的。     

基于流形学习的局部保持PCA算法在故障检测中的应用

提出一种新的基于流形学习的数据降维及特征提取方法:局部保持 PCA 算法(LPPCA).通过在 PCA 的优化目标中融入流形学习的思想,不仅使投影得到的低维空间和原始样本空间具有相似的全局结构,并且保持了相似的局部近邻结构,克服了传统 PCA 方法只关注全局结构特征而忽略局部流形特征的缺陷,同时给出了 LPPCA 在故障检测中的应用方法. S-Curve 和 Swiss-roll 曲面数值仿真和 TE 过程仿真验证了算法的有效性和优越性.     

基于核融合的多信息流形学习算法*

流形学习算法可分为全局流形学习与局部流形学习,它们分别保持了流形上的全局特征信息与局部特征信息。但是实验证明仅基于单一特征信息的流形学习算法不能很好的保持真实的流形结构,影响了学习效果。因此,基于流形学习的核的视角,将全局流形学习算法ISOMAP与局部流形学习算法LTSA的核进行融合,提出了可以同时保持流形结构的全局特征信息与局部特征信息的流形学习算法,在人工数据集和人脸图像集上的仿真实验证明了本文算法的有效性。