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《计算机应用与软件》2013,(6)
从全局特征保持和局部特征保持的角度出发,提出一种稀疏近邻保持投影(SNPE)算法。该算法融合了稀疏重构信息和局部近邻重构信息。投影后的低维数据保持了高维数据的全局几何结构信息和局部近邻近似非线性的结构信息。在Yale、AR和UMIST上的实验表明所提算法是有效的。 相似文献
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数据降维是提高入侵检测分类器的学习效率和检测速度的重要手段。针对目前入侵检测数据特征降维力度不够,提出了一种基于主成分分析的分类特征降维方法。该方法把样本集按数据类型分割成多个子集,分别对每个子集进行主成分分析来消除各子集间在降维时的相互影响,使得每个子集的降维达到最佳。实验结果表明采用分类主成分分析方法能够更有效地降低数据维数,提高了入侵检测分类器的学习速度和检测速度。 相似文献
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近邻保持嵌入算法(NPE)是一种保持数据流形上局部结构的子空间学习算法,它是对局部线性嵌入的线性逼近。然而当数据为图像时,图像被拉直为向量后的维数通常非常高,而样本点有限,由于矩阵的奇异性,NPE不能直接运用。我们将NPE推广到二维情形,提出二维近邻保持嵌入算法(2D-NPE)。2D-NPE直接在二维图像矩阵上提取图像特征,而不是把图像拉直成一维向量后再提取特征。通过在手写数字字符图像库和Yale人脸图像库上的实验,验证算法的有效性。 相似文献
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针对近邻关系保持嵌入(NPE)算法易于受到降低后的维数影响,而且性能依赖于正确的维数估计的问题,提出了一种正交化的近邻关系保持的嵌入降维方法——ONPE。ONPE方法是使用数据点间的近邻关系来构造邻接图,假设每个数据点都能由其近邻点的线性组合表示,则可以通过提取数据点的局部几何信息,并在降维中保持提取的局部几何信息,迭代地计算正交基来得到数据的低维嵌入坐标。同时,在ONPE算法的基础上,利用局部几何信息,提出了一种在低维空间中使用标签传递(LNP)的分类算法——ONPC。其是假设高维空间中的局部近邻关系在降维后的空间中依然得到保持,并且数据点的类别可由近邻点的类别得到。在人工数据和人脸数据上的实验表明,该算法在减少维数依赖的同时,能有效提高NPE算法的分类性能。 相似文献
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穿戴式跌倒检测中老年人特征属性过多会造成维数灾难,影响后续跌倒检测精度。针对此问题,首先采用时域分析法提取初始特征向量集,然后用提出的改进核主成分分析算法(IKPCA)对特征向量进行降维,从而获得优质的特征向量集,使得后续的分类具有更好的效果。IKPCA算法首先利用I-RELIEF算法对初始特征向量集进行特征选择,然后计算跌倒特征向量的信息度量和相似度度量,最后根据跌倒特征向量的相似度度量剔除无效的跌倒特征向量。IKPCA算法不但保持核主成分分析算法(KPCA)较好的降维能力,而且扩充了较好的分类能力。利用真实的数据集进行实验,对比分析表明,相比其他算法,IKPCA算法能够得到更优质的特征向量数据集。 相似文献
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一般来说,入侵检测系统(IDS)识别入侵者时,所使用的相互独立的特征越多,则提供的分类信息也越多,也越有利于提高IDS的正确识别率,但另一方面,IDS是借用一些数学方法来完成的,它要求用于分类的特征越少越好。为了解决这个矛盾,提高IDS的实时性和整体性能,给出了一种特征降维算法,即,通过数学变换,把原来n个特征的信息尽量集中到较少的k(k<n)个新特征中去,然后用这k个新特征识别入侵者。这些较少的新特征作为IDS的输入,可以提高IDS的整体性能。以此为基础建立了一个基于反向传播神经元网络的IDS。实验证明用该方法所建立的IDS效果较好。给出的特征降维算法既可以保留原来n个特征的信息,又能用较少的k个新特征识别入侵者,提高了IDS的总体性能,降低了计算复杂度。 相似文献
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首先介绍了图像特征向量维度过高的问题以及图像特征降维处理。在讨论Zernike矩基本概念以及图像Zernike矩形状特征向量表示的基础上,指出Zernike矩特征向量一般都是高维的。在介绍主成分分析方法的基础上,指出可以将其应用到Zernike矩特征向量的降维中,并给出了降维的处理过程。最后的实验结果证明了该方法的可行性。 相似文献
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We present a new dimensionality reduction method for face recognition, which is called independent component based neighborhood preserving analysis (IC-NPA). In this paper, NPA is firstly proposed which can keep the strong discriminating power of LDA while preserving the intrinsic geometry of the in-class data samples. As NPA depends on the second-order statistical structure between pixels in the face images, it cannot find the important information contained in the high-order relationships among the image pixels. Therefore, we propose IC-NPA method which combines ICA and NPA. In this method, NPA is performed on the reduced ICA subspace which is constructed by the statistically independent components of face images. IC-NPA can fully consider the statistical property of the input feature. Furthermore, it can find an embedding that preserves local information. In this way, IC-NPA shows more discriminating power than the traditional subspace methods when dealing with the variations resulting from changes in lighting, facial expression, and pose. The feasibility of the proposed method has been successfully tested on both frontal and pose-angled face recognition, using two data sets from the FERET database and the CAS-PEAL database, respectively. The experiment results indicate that the IC-NPA shows better performance than the popular method, such as the Eigenface method, the ICA method, the LDA-based method and the Laplacianface method. 相似文献
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Neighborhood preserving embedding (NPE) is a linear approximation to the locally linear embedding algorithm which can preserve the local neighborhood structure on the data manifold. However, in typical face recognition where the number of data samples is smaller than the dimension of data space, it is difficult to directly apply NPE to high dimensional matrices because of computational complexity. Moreover, in such case, NPE often suffers from the singularity problem of eigenmatrix, which makes the direct implementation of the NPE algorithm almost impossible. In practice, principal component analysis or singular value decomposition is applied as a preprocessing step to attack these problems. Nevertheless, this strategy may discard dimensions that contain important discriminative information and the eigensystem computation of NPE could be unstable. Towards a practical dimensionality reduction method for face data, we develop a new scheme in this paper, namely, the complete neighborhood preserving embedding (CNPE). CNPE transforms the singular generalized eigensystem computation of NPE into two eigenvalue decomposition problems. Moreover, a feasible and effective procedure is proposed to alleviate the computational burden of high dimensional matrix for typical face image data. Experimental results on the ORL face database and the Yale face database show that the proposed CNPE algorithm achieves better performance than other feature extraction methods, such as Eigenfaces, Fisherfaces and NPE, etc. 相似文献
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随着信息化技术不断提高,时序数据规模呈指数级增长,为时间序列异常检测算法发展提供了契机和挑战,也使其逐步成为数据分析领域新增的研究热点。然而,这一方面的研究仍处于初步阶段,研究工作的系统性不强。为此,通过整理和分析国内外文献,将多维时间序列异常检测的研究内容按照逻辑顺序分为“维数约简”“时间序列模式表示”和“异常模式发现”三个方面,并对其主流算法进行梳理和归纳,以全面展现当前异常检测的研究现状和特点。在此基础上,还指出了多维时间序列异常检测算法的研究难点和研究趋势,以期对相关理论和应用研究提供有益的参考。 相似文献
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《Pattern recognition》2014,47(2):544-555
This paper proposes a novel method of supervised and unsupervised multi-linear neighborhood preserving projection (MNPP) for face recognition. Unlike conventional neighborhood preserving projections, the MNPP method operates directly on tensorial data rather than vectors or matrices, and solves problems of tensorial representation for multi-dimensional feature extraction, classification and recognition. As opposed to traditional approaches such as NPP and 2DNPP, which derive only one subspace, multiple interrelated subspaces are obtained in the MNPP method by unfolding the tensor over different tensorial directions. The number of subspaces derived by MNPP is determined by the order of the tensor space. This approach is used for face recognition and biometrical security classification problems involving higher order tensors. The performance of our proposed and existing techniques is analyzed using three benchmark facial datasets ORL, AR, and FERET. The obtained results show that the MNPP outperforms the standard approaches in terms of the error rate. 相似文献
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对于现在复杂多变的网络安全状况,基于可视化的手段来监测网络节点间的通信状态变化,可以帮助分析人员更高效地把握安全事件特征、感知安全态势。但是,现有的可视化研究对于具体主机间的连接关系以及连接关系在时间维度上的变化两个方面缺乏有效的展示方法。同时,常见的可视化方法无法提供一种直观的交互手段,帮助用户管理分析过程中提取出的离散特征,以便总结规律、发现异常。针对以上两点,设计并实现了一个以观察宏观特征的视图为索引,以深入特征展示的视图为核心,以管理和标注的视图为辅助的多视图合作可视分析系统。最后,以包含多起网络异常的网络安全日志数据集作为实验数据集,对可视化结果进行对比分析,验证了设计的有效性。 相似文献
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提出了一种可以测试不同算法的异常检测测试平台.为适合大规模分布式网络,将网络分成不同网段,每个网段放置一个探测器IC,把不同IC提供的网络数据汇总至异常检测部件,在此进行异常分析,并根据分析结果对可能的入侵行为进行实时报警,其中的异常检测算法可以替换.最后,针对一种基于统计的异常检测算法进行了实验,并给出异常检测结果. 相似文献