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针对高维连续数据的降维问题,提出一种新的非线性降维方法,称为连续自编码(Continuous autoencoder,C-autoencoder)神经网络,该方法采用限制玻耳兹曼机的连续形式(Continuous restricted Boltzmann machine,CRBM)的网络结构,通过训练具有多个中间层的双向深层神经网络将高维连续数据转换成低维嵌套并继而重构高维连续数据.这种连续自编码网络提供了高维连续数据空间和低维嵌套结构的双向映射,有效解决了大多数非线性降维方法所不具备的逆向映射问题,特别适用于高维连续数据的降维和重构.将C-autoencoder用于连续帧图像的实验表明,C-autoencoder不仅能发现嵌入在高维连续帧图像中的非线性低维结构,也能有效地从低维结构中恢复原始高维图像数据,而且还能对连续帧图像有效地进行内插重构. 相似文献
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基于非线性降维的虹膜识别方法 总被引:2,自引:2,他引:0
在虹膜识别的研究和应用领域,虹膜特征提取是虹膜识别中的核心技术,传统的特征提取算法都为滤波的方法,实现过程计算较为复杂.为了解决虹膜特征提取中计算复杂的问题,应用非线性降维Laplacian Eigenmap算法实现人眼虹膜图像的特征提取,降维问题就是寻找从高维空间到低维空间的映射,从而达到简化计算的目的.统计理论分析识别数据的结果表明,较大地改善常用方法的效能,获得了较好的识别效果. 相似文献
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本文对现有Web图像检索技术现状进行了归纳,分析阐明了图像降维算法在基于内容的Web图像检索技术中的地位和作用。在介绍了几种经典图像降维方法后,重点介绍了国外近来提出的基于拉普拉斯特征值映射(LE)的图像降维算法。针对Web环境下图像检索必须进行剧烈降维的特点,本文进而对基于KL变换的主成分分析(PCA)算法和基于LE的图像降维算法进行了实验分析和比较。实验结果表明:对于需要进行维数剧烈缩减的Web图像检索来说,基于LE的图像降维算法可以获得最佳的效果。 相似文献
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因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题,在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题,本文对比分析了典型线性和非线性降维方法 ,并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证。结果表明,线性降维算法,特别是PCA、LDA算法,比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中,非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(8)
传统的等距特征映射算法在降维时未考虑数据的类别标签,降维后不能够产生从高维到低维的映射矩阵,且不适用于多个类簇的情况,不能直接用于分类。针对这几个问题利用近邻元分析方法取代多维尺度分析法,并且引入特征向量作为输入矩阵,提出一种以分类为目的的等距特征映射算法(NC-ISOMAP)。降维时获取理想的低维投影矩阵,使降维后类间数据更加分开,类内数据更加紧凑。实验结果表明NC-ISOMAP算法能够取得很好的降维效果和分类性能,并在不同的数据集中有着较好的鲁棒性。 相似文献
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目前图像检索通常采用高效的图像降维算法和适当的相关反馈技术来提高检索的效率。局部保形映射(LPP)算法是保留图像本质特征的一种有效的线性降维算法。本文在LPP算法的基础上引入相关反馈技术,进一步提高了检索准确度。利用LPP算法得到降维子空间,在子空间上得出查询数据的k-近邻构成候选数据集,并与查询数据集构建一个权图G,通过弗洛伊德算法求得图G中任意两个数据点之间的测地线距离并排序进而得出反馈结果。实验表明,该算法提高了检索的准确度,并使检索结果得到一定的优化。 相似文献
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针对高光谱遥感影像数据量大、数据冗余度高的特点,引入拉普拉斯特征映射方法对高光谱遥感数据进行非线性降维。为了解决传统流形学习方法不能处理大数据量遥感影像的问题,本文提出了基于多元线性回归的拉普拉斯特征映射线性解法。实验证明,本文提出的降维方法能够保持数据集在原始特征空间分布的局部几何属性,降维后的影像具有更好的分类精度。 相似文献
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文本分类在采用向量空间模型(VSM)表达文本特征时,容易出现特征向量高维且稀疏的现象,为了对原始的文本特征向量进行有效简化,提出了一种基于粒子群(PSO)优化独立分量分析(ICA)进行降维的方法,并将其运用到文本分类中。在该算法中,以负熵作为粒子群算法的适应度函数,依据其高斯性原理作为独立性判别标准对分离矩阵进行自适应更新。实验结果表明,相比于传统的特征降维方法,该方法可以解决高维度文本特征向量降维困难的问题,使得文本分类的效率、准确率显著提升。 相似文献
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基于Gabor小波与深度信念网络的人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像进行Gabor小波变换,通过RBM对得到的Gabor人脸特征进行编码,学习数据更本质的特征,从而达到对高维人脸特征降维的目的;并以此为基础提出基于深度信念网络(DBN)的多通道人脸识别算法。在ORL、UMIST和FERET人脸库上对不同样本规模和不同分辨率的图像进行实验,识别结果表明,与采用线性降维和浅层网络的方法相比,所提方法取得了较好的学习效率和很好的识别效果。 相似文献
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范畴论对理解程序规约及程序设计和正确性证明十分有用。PAR方法则是建立在严格的数学基础之上的一种统一的算法程序设计方法。循环不变式在循环算法程序的设计中至关重要。使用格理论和范畴论作为工具对PAR方法建立一个理论框架,并对其用范畴论的概念加以解释,从而使得PAR有更强的理论基础。在此基础上引入不动点原理深入刻划循环不变式的含义,循环不变式可以表示为谓词泛函的最小不动点,并从范畴论的角度解释该过程。 相似文献
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图像的无监督聚类就是基于图像数据,在无任何先验信息的情况下将整个图像集合划分成若干子集的过程。由于图像的本征维度很高,在图像处理中会遇到“维数灾难”问题。针对图像无监督聚类的特点,提出了一种图像的扩散界面无监督聚类算法,将图像编码成高维观测空间中的点,再通过投影变换映射到低维特征空间,在低维特征空间中构建扩散界面无监督聚类模型,并在模型中引入维度约简算子,采用循环迭代算法优化扩散界面模型的能量函数。基于最优的扩散界面,将整个图像集合聚类成不同的子集。实验结果表明,扩散界面无监督聚类算法优于传统聚类算法中的K-means算法、DBSCAN算法和Spectral Clustering算法,能够更好地实现图像的无监督聚类,在相同条件下具有更高的准确度。 相似文献
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金字塔场景解析网络存在图像细节信息随着网络深度加深而丢失的问题,导致小目标与物体边缘语义分割效果不佳、像素类别预测不够准确。提出一种基于改进自注意力机制的金字塔场景解析网络方法,将自注意力机制的通道注意力模块与空间注意力模块分别加入到金字塔场景解析网络的主干网络和加强特征提取网络中,使网络中的两个子网络能够分别从通道和空间两个方面提取图像中更重要的特征细节信息。针对现有的图像降维算法无法更好地提高自注意力机制计算效率的问题,在分析“词汇”顺序对自注意力机制计算结果影响的基础上,利用希尔伯特曲线遍历设计新的图像降维算法,并将该算法加入到空间自注意力模块中,以提高其计算能力。仿真实验结果表明,该方法在PASCAL VOC 2012和息肉分割数据集上的精度均有提高,小目标与物体边缘分割更加精细,其中在VOC 2012训练集中平均交并比与平均像素精度分别达到75.48%、85.07%,较基准算法分别提升了0.68、1.35个百分点。 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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分类查询是网络信息检索的重要组成部分.文章介绍了一个中文网页分类查询系统的设计与实现方法.由于人工分类费时费力,而自动分类需要大量训练数据,因此在实现该系统时提出了一种基于用户推荐机制的解决方案. 相似文献