局部敏感的稀疏概念编码及其在图像表示中的应用

矩阵分解算法是模式识别中一种常用的图像表示方法.针对传统的矩阵分解算法不能提取数据本质结构的问题,提出一种局部敏感的稀疏概念编码的图像表示算法.在基向量学习时,利用局部敏感鉴别分析方法提取样本的几何结构和判别信息,使得学习到的基更能体现数据的高层语义结构信息;然后对每个样本在基向量上进行稀疏表示学习,得到样本的表示系数;最后对样本进行表示与分类.在COIL20和ORL数据库中的实验结果表明,与其他几种矩阵分解算法相比,文中算法聚类的准确率和互信息得到了有效的提高,验证了其有效性.     

基于改进的有监督保局投影人脸识别算法

为了充分利用样本的类别信息,提出了一种改进的有监督保局投影人脸识别算法。利用先验类标签信息重新构造传统保局投影算法中的权重矩阵,基于改进后的保局投影算法得到变换矩阵;用线性鉴别的思想筛选出变换矩阵中的最优基向量,构成最终的变换矩阵。把训练样本和测试样本投影到由最优基向量构成的子空间得到训练样本和测试样本的特征。采用最近邻分类器分类。在ORL和FERET人脸库上的测试结果表明,算法具有较好的识别性能。     

稀疏相似性度量的模糊鉴别分析方法

稀疏表示的数学本质就是稀疏正则化约束下的信号分解.提出一种稀疏相似性的模糊鉴别分析方法.首先,各高维图像样本划分成若干相同大小的局部块并以脊波序列表示,其次通过一种新型稀疏学习算法获得系数分解和对应的稀疏相似性度量,由此构造出稀疏相似度嵌入的模糊鉴别分析准则.该方法利用新型稀疏监督学习作为特征提取工具,克服了传统鉴别分析方法缺乏样本间结构知识的缺点,可有效解决高维非线性小样本问题.在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性.     

结合成对约束的近邻稀疏保留投影算法

稀疏保持投影算法是一种无监督的全局线性降维方法,无法应对训练样本不足及类内样本间差异过大的情况。针对该问题,提出一种结合成对约束机制的近邻稀疏保留投影算法。利用近邻样本求取稀疏系数以保留局部结构信息,引入成对约束监督的思想,利用样本类别指导稀疏重构过程,最后定义能最大限度保留稀疏系数中蕴含的类别信息的低维子空间。将该算法用于人脸识别,实验结果证明了算法在识别率以及运行时间上的有效性和可行性。     

基于块稀疏贝叶斯学习的人体运动模式识别

在人体运动模式识别中, 传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,提出一种基于块稀疏模型的人体运动模式识别方法。该方法充分利用人体运动模式内在块稀疏结构,将人体运动模式识别问题转化为稀疏表示问题,采用块稀疏贝叶斯学习算法,求解基于样本训练集优化稀疏表示待测样本的稀疏系数, 并根据稀疏系数重构残差判定待识别动作类别,能有效提高人体运动模式识别率。选用包含多类别人体动作行为模式的USC-HAD数据库对所提算法性能进行了验证。实验结果表明,所提算法能够有效捕获不同运动模式内在差异信息,平均动作识别率达到97.86%,比传统动作识别方法平均提高近5%,有效提高了动作识别准确率。     

基于高阶结构约束的稀疏人脸识别算法

为了挖掘人脸稀疏表示的高阶结构信息,从而获得更精确的人脸分类判别信息,提出一种新的基于高阶结构约束的稀疏表示的人脸识别算法。在提取人脸图像的Gabor特征后,选取适当的训练样本构建稀疏线性编码模型,利用样本特征间的高阶结构信息约束和最优化求解测试样本的稀疏系数,将稀疏系数作为最终特征对人脸进行识别,实验结果表明,与结构约束稀疏表示和非结构约束稀疏表示的方法比较,人脸的高阶结构稀疏表示能显著提高人脸的识别准确率。     

基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析

为在特征融合中综合利用数据的类别信息和数据结构中所蕴含的自然鉴别信息, 提出一种基于局部稀疏表示和线性鉴别分析的典型相关分析算法. 首先利用局部稀疏表示模型, 以较小的计算复杂度获取局部稀疏重构矩阵; 然后在典型相关分析的框架中实现对局部稀疏结构保持、线性鉴别分析和组合特征相关性的联合优化, 增强了融合特征的鉴别能力. 在人工数据、多特征手写字数据、人脸数据上的实验表明了所提出方法的有效性.

     

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.不同于以往的草图特征表示方法,将迁移深度学习获得的草图部件特征引入到稀疏编码中,作为字典的初始基向量,将语义信息融入到稀疏编码,在提升草图特征表示性能的同时,使得稀疏表示具有更好的可解释性.实验结果显示,所提方法下的草图识别率高于采用传统非深度学习和深度学习方法提取的草图特征的草图识别率.     

有监督正交局部保留投影及其在人脸识别中的应用

针对局部保留投影算法（LPP）的无监督和非正交问题,提出了一种有监督的正交局部保留投影算法SOLPP。该算法同时考虑了样本的类别信息以及投影向量间的相互正交性,首先利用样本的类标签信息重新定义了类内和类间相似度矩阵,同时最大化类间离散度与类内离散度之比,有效地保持了样本的局部结构;其次对投影基向量进行正交化,在保持数据空间结构的同时进一步提高了人脸识别效果。在ORL和FERET人脸库上的实验表明,该方法的识别率要优于SLPP等算法。     

基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法

结合以成对约束形式给出的监督信息和无监督信息,提出一种基于成对约束和稀疏保留的数据降维算法。通过成对约束信息进行鉴别分析,利用稀疏表示方法保留数据集在变换空间中的全局稀疏结构。实验结果表明,与传统特征抽取算法相比,该算法的识别效果更好,需要调节的参数更少,且鲁棒性较高。     

基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测

综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性.     

基于流形鉴别信息的特征选择及其结构化稀疏表示

针对启发式特征选择策略忽略了特征间相关信息导致子最优的问题, 提出一种基于流形鉴别信息的特征选择(MDFS) 算法. 该算法根据近邻信息和标签信息刻画高维数据类内和类间流形结构, 以最小化流形散度差为准则构建目标函数, 并增加结构化稀疏正则项降低特征间冗余. 通过统一框架下的特征权重迭代优化获得最优特征子集. 在ORL 库、COIL20 库、Isolet1 库上的聚类实验表明, MDFS算法选取的特征子集相比传统算法具有更高的识别准确率和归一化互信息, 验证了所提出算法的有效性.

     

一种融合多级稀疏表达和度量学习的目标跟踪方法

基于稀疏表达的跟踪方法通常采用基于固定阈值的模板更新策略, 很难适应不断变化的目标外形; 其次, 稀疏表达缺乏描述目标流行结构的能力, 区分背景和目标的能力差. 针对基于固定阈值的模板更新策略的不足, 提出一种多级分层的目标模板字典. 为了改善对背景和目标的区分能力, 提出一种融合多级稀疏表达和度量学习的目标跟踪方法. 实验结果表明了所提出的方法能有效提高跟踪的鲁棒性和精度.

     

基于联合模板稀疏表示的目标跟踪方法

针对传统基于稀疏表示的目标跟踪方法中, 当场景中含有与目标相似的背景时容易出现跟踪漂移的问题, 提出一种新的目标跟踪方法. 该方法基于目标的局部二元模式特征, 将目标外观模型同时用原始目标模板与当前帧部分粒子构成的联合模板稀疏表示, 构建一个联合目标函数, 将跟踪问题通过迭代转化为求解最优化问题. 实验结果表明, 所提出跟踪方法在解决遮挡、光照等问题的同时, 对场景中含有与目标相似背景的序列具有较好的跟踪效果.

     

基于超图正则化的概念分解及在数据表示中的应用

针对传统图模型的流形学习无法准确表达数据间多元几何结构信息的问题, 提出一种基于超图正则化的概念分解(HRCF) 算法. 该算法用一组具有相似属性的数据子集构建超边, 建立数据间高阶关系的超图模型. 通过在概念分解算法中增加超图正则项, 保持数据间多元几何流形结构, 提高了算法的鉴别性. 在Yale 库、USPS 库和TDT2 库上的实验表明, HRCF 算法明显提高了聚类的准确率和归一化互信息, 验证了算法的有效性.

     

一种考虑先验估计误差相关性的快速DUIF 算法

针对稀疏无线传感器网络(WSN) 中加权平均一致分布式无迹信息滤波(DUIF) 算法估计次优和滤波效率较低的问题, 提出一种考虑先验估计误差相关性的快速DUIF 算法. 采用加权统计线性回归(WSLR) 方法线性化观测模型, 以节点共享信息作为平均一致性算法输入, 从而在极大后验估计中引入先验估计交互协方差信息; 设计最优通信连接边权值并自适应修正状态加权矩阵, 提高平均一致性算法收敛速率. 仿真实验结果表明, 所提出的算法能够有效应用于稀疏WSN目标跟踪.

     

基于贡献率的离散Hopfield 结构优化

针对离散Hopfield 神经网络(DHNN) 结构复杂的问题, 提出一种基于贡献率的结构优化算法. 该算法利用奇异值分解方法对连接权值进行设计, 进而利用贡献率的方法对DHNN进行结构优化. 优化后的网络降低了DHNN结构的复杂程度, 使网络具有类似生物神经网络的稀疏结构, 实现了DHNN网络结构的优化. 最后, 通过水质评价和数字识别对该算法进行验证, 表明了所提出算法的有效性和可行性, 同时, 还验证了其对于大规模DHNN的有效性和适用性.

     

基于图变换的图像压缩采样与分类

提出一种基于图论表示的正交变换基,并在此基础上对图像进行压缩采样与压缩域直接分类.首先,充分利用图像的边缘特性和像素关系,给出一种图像的图论表示方法;然后,通过图Laplacian矩阵的特征值分解得到其特征向量矩阵作为正交变换基,由此得到图像的图变换域稀疏表示;最后,利用随机投影后的压缩采样特征向量直接对分类器进行训练和测试,不仅保持了与原空间相当的分类精度,还大量地减少了训练和测试时间以及计算/存储代价.     

基于贪心核特征提取方法的中期峰值负荷预测

针对中期电力负荷预测, 提出基于贪心核主元回归(GKPCR)、贪心核岭回归(GKRR) 的特征提取建模方法. 通过对核矩阵的稀疏逼近, GKPCR和GKRR两种贪心核特征提取方法旨在寻找特征空间中数据的低维表示, 计算需求低, 适用于大数据集的在线学习. 将所提出的方法应用于不同地区的电力负荷中期峰值预测, 并与现有预测方法进行了比较. 实验结果表明, 在同等条件下, 所提出的方法能有效地改进预测精度, 而且性能更好, 显示了其有效性和应用潜力.

     

基于类决策树分类的特征层融合识别算法

针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点, 基于决策树分类算法的思想, 创建类决策树的概念, 提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法. 所给出的算法无需训练样本, 采用边构造边分类的方式, 选取信 息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类, 实现了对目标的识别. 该算法能够处理含有空缺值的量测数据, 充分利用量测数据的特征信息. 仿真实验结果表明, 类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法.