基于多视图特征投影与合成解析字典学习的图像分类

针对目前存在的合成解析字典学习方法不能有效地消除同类样本之间的差异性和忽略了不同特征对分类的不同影响的问题,提出了一种基于多视图特征投影与合成解析字典学习（MFPSDL）的图像分类方法。首先,在合成解析字典学习过程中为每种特征学习不同的特征投影矩阵,减小了类内样本间的差异对识别带来的影响;其次,对合成解析字典添加鉴别性的约束,使得同类样本具有相似的稀疏表示系数;最后通过为不同类型的特征学习权重,充分地融合多种特征。在公开人脸数据库（LFW）和手写体识别数据库（MNIST）上进行多项对比实验,MFPSDL方法在LFW和MNIST数据库上的训练时间分别为61.236 s和52.281 s,MFPSDL方法相比Fisher鉴别字典学习（FDDL）、类别一致的K奇异值分解（LC-KSVD）、字典对学习（DPL）等字典学习方法,在LFW和MNIST上的识别率提高了至少2.15和2.08个百分点。实验结果表明,所提方法在保证较低的时间复杂度的同时,获得了更好的识别效果,适用于图像分类。     

基于最佳鉴别向量集的多级分类方法

根据人的识别经验，采用多级分类方法；改进了最佳鉴别变换在模式类别数较多时的识别效果。首先从熵的大小和最佳鉴别向量集的分离能力两个角度来分析，当进行多级分类后，前者减小，即分类结果的可分性增加，后者得到增强。然后对人脸图像做奇异值分解和离散傅立叶变换，并分别提取最佳鉴别变换特征，用最近邻方法进行分类。在实验中，采用两级分类方法，因此计算量增加不大。     

基于流形学习的正交稀疏保留投影鉴别分析

稀疏保留投影( SPP)是一种保留样本间的稀疏重构关系的特征提取方法。但是根据流形学习理论,考虑局部流形结构比考虑全局欧氏结构更重要。此外,SPP得到的不是一组正交的投影向量,特征间存在冗余信息。为解决该问题,文中提出一种改进的稀疏保留投影算法,在SPP中引入有监督的流形学习,使得所得投影空间正交,并用迭代的方式求解最优投影变换,称为基于流形学习的迭代正交稀疏保留鉴别分析( MLIOSDA)。同时提出一种终止准则终止迭代。在CAS-PEAL人脸数据库和PolyU掌纹数据库的实验结果表明,文中提出的方法与一些相关方法相比有效地提高了识别结果。     

鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪

为提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法因光照、遮挡以及姿态变化等因素引起的漂移问题,提出一种鲁棒低秩稀疏表示的在线目标跟踪算法(LRSP)。以粒子滤波作为目标跟踪的基本框架,通过联合采用低秩矩阵恢复和稀疏表示,发现连续帧和密集粒子之间潜在结构信息,降低数据维度,减少计算复杂度,提高目标跟踪的准确性。实验结果表明,相对于其它目标跟踪算法,LRSP算法可以更准确地跟踪目标,对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题具有明显优势。     

基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析

稀疏保留投影是一种有效的特征提取方法,但是其主要关注样本间的全局稀疏重构关系,并且得到的投影变换通常不是正交的。在实际应用中,图像数据往往处于高维空间中的一种低维流形中,正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。文中以有监督学习的方式在稀疏保留投影中引入了流形结构保留,并使得投影空间正交,从而提出了一种新的特征提取方法,即基于流形学习的整体正交稀疏保留鉴别分析（MLHOSDA）。在人脸和掌纹图像数据库的实验结果表明此方法具有较好的识别效果。     

基于流形学习的正交稀疏保留投影

稀疏保留投影通过保留样本之间的全局稀疏重构关系来进行特征提取,获得了良好的分类效果。但是,稀疏保留投影得到的投影变换通常不是正交的,而且在实际应用中,正交性一直被认为有利于提高鉴别能力。另外,根据流形学习理论,局部流形结构比全局欧式结构更重要。因此,文中在稀疏保留投影中引入了流形结构保留和正交投影,提出了整体正交流形稀疏保留投影（HOMSPP）和迭代正交流形稀疏保留投影（IOMSPP）两种实现算法来实现人脸和掌纹图像的特征提取。     

基于半监督集成学习的软件缺陷预测*

在软件缺陷预测中,标记样本不足与类不平衡问题会影响预测结果.为了解决这些问题,文中提出基于半监督集成学习的软件缺陷预测方法.该方法利用大量存在的未标记样本进行学习,得到较好的分类器,同时能集成一系列弱分类器,减少多数类数据对预测产生的偏倚.考虑到预测风险成本问题,文中还采用训练样本集权重向量更新策略,降低有缺陷模块预测为无缺陷模块的风险.在NASA MDP数据集上的对比实验表明,文中方法具有较好的预测效果.     

改进的多面最临近支持向量机

基于泛化特征值问题的多面PSVM(GEPSVM)被O.L.Mangasarian证实是一种有效、简单、训练速度快的方法,但其仅对维数不高、样本数目也不大的数据集在实验中进行了比较和说明,而对上千维,甚至上万维人脸数据库,即小样本的、多类的问题并没有给出解决方法。文章把原算法加以改进,即把求解最小优化问题变成了求解最大优化问题,解决了因数据维数高、样本数较小而产生的奇异值问题,同时也实现了其多类算法,并用原GEPSVM算法和改进的算法来分别对这三个人脸数据库进行分类比较,从而使识别率和所用的处理时间两方面都得到了极大的改进。     

基于相关性和有效互补性分析的多分类器组合方法

定义了分类器组合中的相关向量和有效互补性的概念,并提出了一种新的组合准 则,即最大有效互补准则.对人脸图象作正交小波变换,得到它在不同频带上的四个子图象, 然后分别提取奇异值特征.实验表明,这四组特征之间以及相应的分类结果之间的相关性都 较小,组合结果明显优于原始图象的奇异值特征的分类效果,并优于常用的组合方法--计 分法的效果.     

核化正交平衡类鉴别分析

现实生活中数据的分布往往是非线性且不平衡的,传统的线性鉴别方法已经很难提取有效的鉴别信息,于是文中将算法扩展到核空间,提出了基于欠采样技术的核化正交平衡类鉴别分析（KOCBD）的方法。该方法在非线性空间中使用核映射,令少样本类为特定类,在剩余样本中构建其近邻样本集,并重新进行平衡类划分,然后提取鉴别特征。为了得到更具鉴别力的特征,进一步去除特征间的冗余信息,文中为相关性大的类之间所获得的鉴别向量加上正交约束。在Coil₂0和USPS数据库上的实验结果表明,KOCBD方法能够有效地解决非线性空间的类不平衡问题,识别效果有一定程度的提高。