图像分类中多流形上的词典学习

传统的基于稀疏编码的图像分类算法没有考虑不同特征之间的关系。针对这一不足,该文提出了一种新的词典学习算法。该算法考虑特征所处的多个流形空间上的拓扑结构,并显式地对其进行建模,然后将该模型嵌入到稀疏编码算法中构造多流形上的词典优化目标函数。为求解该优化问题,还提出了使用坐标下降的方法,同时给出了收敛性分析。在图像分类3个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法分类性能超过了基于传统稀疏编码的算法。这也进一步证明了该算法的有效性。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法。与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置。实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪。     

基于Hessian正则化多视角学习的抽油机井工况识别新方法

针对大数据下抽油机井采油生产系统特点以及目前抽油机井工况识别研究中存在的问题,为进一步提高抽油机井工况识别精准率和工程实用性,提出一种基于Hessian正则化多视角学习的抽油机井工况识别新方法。首先通过先验知识和专家经验,选择实测地面示功图、电功率和井口温度信号3个视角并进行特征提取,然后利用log损失函数建立Hessian正则化多视角logistic回归工况识别模型,最后采用交替优化算法求取最优解并进行分类识别。应用该方法对胜利油田某区块11种抽油机井典型工况进行识别,其识别效果分别比传统的基于实测地面示功图、实测电功率及特征连接多源识别方法提高了2.4%、11%和13.8%,而在少量标记训练样本下该方法识别效果更优,从而验证了该方法的有效性。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法.与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置.实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪.