一种鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法

为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法(DSLPP)。首先利用样本集中各类样本的平均向量构造字典,通过保持各类样本平均向量的稀疏重构关系,提出一个新的无参数类间离散度;再通过同时最大化类间离散度和同时最小化类内紧凑度的准则来寻找最优投影方向;最后采用最近邻分类器进行人脸分类识别。由于所采用的类间离散度最大限度地扩大了不同类别中样本之间的差异,因此DSLPP算法具有更强的类间判别力,其识别率得到了明显提高;此外,字典的简化构造降低了算法的计算复杂度。在Yale、UMIST和AR人脸库上的实验结果表明:DSLPP算法在Yale、UMIST库上的平均识别率及AR库上的最高识别率分别达83.38%、95.72%和83.71%,较其他传统方法的识别率有明显提高;在UMIST库上的实验结果表明,DSLPP算法较DSNPE算法的平均计算时间减少了81.7%。     

基于L2范数的局部保持投影算法

针对传统局部保持投影算法对外点敏感的问题,提出了一种基于L2范数的局部保持投影算法。该算法通过采用L2范数定义目标函数并重新定义了权值矩阵,多次迭代计算投影矩阵得到局部最小值,直至达到收敛条件,进而获得最终的最优投影矩阵;通过利用最优投影矩阵将原始数据投影到最优的投影子空间,降低高维数据维度,同时能够保持原有数据特征。合成数据实验结果表明,与传统局部保持投影算法相比,所提基于L2范数的局部保持投影算法能够有效地降低数据维度,改善了算法对外点的敏感问题,提高了算法的鲁棒性。人脸识别实验结果表明,该算法能够取得较高且较为稳定的人脸识别率,人脸识别率可达80%。     

基于改进半监督局部保持投影算法的故障诊断

为解决在少量标记样本的条件下故障诊断困难的问题,提出一种基于改进半监督局部保持投影(ISS-LPP)的故障诊断方法。ISS-LPP算法利用部分标记样本的标签信息调整原始特征空间中样本间的权值矩阵,并根据所有样本在特征空间的分布情况自适应的调整邻域参数,寻找数据的低维本质流形,得到原始特征空间样本数据的低维特征向量和投影转换矩阵。以得到的低维特征向量为输入,建立分类器,识别和判断故障类型。将ISS-LPP算法应用于滚动轴承的故障诊断。实验结果表明:该方法能够在标记样本较少时,提高轴承的故障诊断精度。     

改进的鉴别稀疏保持投影人脸识别算法

为了解决判别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中时间复杂度偏高的问题,构造了一种新类间离散度.用各类样本的平均向量组成过完备字典去重构表达每一类的平均向量,然后通过最大间距准则(MMC)构造新的目标函数,更好地展现人脸样本数据库类间的差异,增强了类间判别力和鲁棒性,简化了字典和字典表达,降低算法复杂度.实验结果表明:改进后的算法在保持识别率优势的前提下,极大地减少了识别时间.     

基于自适应局部保持投影的无监督特征选择方法

基于谱图的无监督特征选择方法在原始高维空间构建图,易受噪声或冗余特征干扰.为此提出一种基于自适应局部保持投影的无监督特征选择方法,利用全局线性回归函数建立特征选择模型,结合自适应局部保持投影提高模型准确度,引入l2,1约束提升特征之间可区分度,避免噪声干扰.最后通过实验验证了该方法的有效性.     

基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法

提出了一种二维局部保持鉴别分析（Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA）特征提取算法.该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则（Maximum Margin Criterion,MMC）,从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题.通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性.     

基于分块加权的局部保持投影的人脸识别

为增强对姿势、表情、光照等变化的鲁棒性,提出了一种加权的分块局部保持投影人脸识别算法.算法先对样本图像分块,对分块得到的子图像利用局部保持投影算法分别提取局部特征信息,并利用k近邻点的类标信息和样本影响力函数计算各分块子图像的权重.该算法能够有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出,在AT&T和Yale人脸库上的比较实验说明了该算法的有效性.     

基于局部保持投影和RBF神经网络的DOA估计

提出了一种有效的降维构建方法改善来波到达角（DOA）估计的性能。该方法利用局部保持投影（LPP）对DOA估计用的神经网络的训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度,加快神经网络的训练过程。与常用的协方差矩阵上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上,可以使特征维数极大地降低。数值实验表明,基于局部保持投影和神经网络的方法具有良好的估计精度和效率,同时对噪声也有较强的适应能力,能够很好地满足波达方向估计实时性的要求。     

基于广义矩阵指数的判别局部保持投影方法

【目的】局部保持投影（LPP）是一种经典的非线性数据降维方法。在LPP方法基础上人们提出了判别局部保持投影方法（DLPP）,并取得了良好的效果,但DLPP方法存在小样本问题,针对该问题提出了广义矩阵指数判别局部保持投影（GEDLPP）算法。【方法】基于矩阵函数的性质,使用广义矩阵指数函数来重构DLPP,即为GEDLPP算法。【结果】提出的算法有两个优点：一是解决了DLPP方法的小样本问题;二是GEDLPP所隐含的非线性映射拉伸了不同类别样本之间的距离,从而提高了模式分类的能力。【结论】在COIL-20数据库,Yale,ExtendedYaleB和CMU-PIE人脸数据集上的实验结果表明：与最近提出的解决DLPP小样本问题的改进方法相比,GEDLPP的识别率优于其他方法。     

基于张量局部保持投影的城市不透水面提取

针对城市不透水面提取在海绵城市建设中的迫切需求,提出将张量局部保持投影(Tensor Locality Preserving Projections,TLPP)算法应用于高分辨率光学遥感影像的城市不透水面提取中。以南昌市为研究区,以SPOT-7影像为数据源,基于TLPP算法对纹理特征和光谱指数构成的数据集进行特征提取,再采用大津法(Otsu)对获取的新特征进行阈值分割,实现城市不透水层面提取。结果表明:TLPP算法能够很好的利用张量形式的纹理特征和光谱指数以及数据的空间几何结构,获取有利于城市不透水面提取的新特征,为海绵城市建设提供有效的专题数据。     

投影电视屏幕参数算法

在设计投影电视新的光学系统所涉及的屏幕参数时,采用近轴近似弧度算法可定量计算屏幕参数。     

基于局部保持映射的音频数字签名算法

为了实现对音频作品的完全级认证和对篡改操作的定位,提出了一种新的基于局部保持映射LPP(locality preserving projections)和小波包线性预测技术的音频数字签名算法.为降低音频特征向量的维数,同时保持其内在的低维结构,方便构造更有效的数字签名算法,在经过小波包变换和线性预测形成音频特征后,利用LPP算法得到音频特征集的低维流形,实现对音频数据高维特征的降维.通过混沌算法对低维流形进行置乱来得到最终的签名.实验结果表明,签名对音频数据的篡改具有较高的敏感性,可以实现对音频作品内容的完全级认证.     

改进的基于DCT与局部保持投影的人脸识别方法

引入基于局部保持能力判据的特征选择算法对融合离散余弦变换(DCT)和局部保持投影的人脸识别方法进行改进.首先对人脸图像进行DCT变换,得到DCT系数,然后以不同频率DCT系数的拉普拉斯值作为局部保持能力判据对DCT系数进行选择,最后对选出的DCT系数执行局部保持投影算法提取识别特征,在ORL人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.     

基于全局-局部保持投影的稀疏降维方法

该文提出了一种基于全局-局部结构保持的稀疏投影模型(GLSPP).通过对投影数据进行线性重构来保持数据的全局结构,从而保留投影数据的全局信息.通过约束重构系数矩阵与相似性矩阵的相似性来保持全局保持数据和局部保持投影数据的一致性.同时,对重构系数矩阵和相似性矩阵进行稀疏约束,保留主要信息,以减少冗余信息的干扰.在公开的4个人脸与物体数据集上的实验结果显示:该方法具有较高的分类准确率.     

基于局部投影信息的客户相关算法研究

在特征提取过程中,样本图像特别容易受到某些外部条件变化的干扰,如光照变化、拍摄角度以及表情姿态等,而这些变化大都依赖人脸的局部信息.为了提高算法在这些条件变化下的人脸验证效果,提出了基于局部投影信息的客户相关算法.新算法在充分利用局部保持投影和鉴别性局部保持投影的优势上,进一步结合客户相关方法,将不同类别之间的差异表示得更加清楚,得到更具有判别能力的投影向量.通过在XM2VTS数据库上进行的人脸验证实验,证明了新算法在人脸验证方面的优势.     

基于信息熵度量的局部线性嵌入算法

针对局部线性嵌入算法使用欧氏距离计算非对齐样本相似性时, 受数据位置差影响较大, 导致度量精度较低, 影响算法特征提取精度的问题, 提出一种基于信息熵度量的局部线性嵌入算法. 首先利用信息熵统计样本特征间的混乱程度, 提高划分局部邻域的准确性; 然后建立局部重构模型, 挖掘出流形的本质结构; 最后利用局部结构构建低维重构模型, 以获得样本的显著特征. 通过在轴承数据集上的实验证明了该算法在特征提取方面的有效性.     

基于特征相关性的局部线性嵌入算法

由于特征提取是数据挖掘的基础工作,而其质量对挖掘结果有很大影响,为此针对局部线性嵌入(LLE:Locally Linear Embedding)算法并未考虑同一数据的不同特征之间的相关性,不能较好地保留时间信号的主要形态趋势,提出了基于特征相关性的局部线性嵌入(CC-LLE:Local Linear Embedding Algorithm Based on Characteristic Correlation)算法,并应用于轴承故障诊断。针对轴承故障信号周期性特点,该算法在特征提取阶段对数据进行分段操作,选取各分段上的标准偏差作为特征,构造原始数据的特征样本集,从而有效提取鉴别特征。通过在轴承数据集上进行实验验证了该算法在特征提取方面的有效性。     

基于半监督局部保持投影的磨粒图像特征降维

为有效提取磨粒图像的数字化特征,引入局部保持投影算法。针对局部保持投影在磨粒特征降维中的不足,提出一种基于Parzen窗和成对约束的半监督局部保持投影算法(PSS-LPP)。利用Parzen窗估计高维特征空间中样本的密度,然后根据各样本密度自适应调整邻域参数,并且充分利用样本的标签信息和实例约束生成成对约束集,进而指导投影权矩阵的构造,从而实现特征参数的半监督降维。将PSS-LPP应用于磨粒图像的纹理特征降维,研究结果表明:PSS-LPP对邻域参数初值和热核参数不敏感,降维性能比较稳定,磨粒识别精度明显提高。PSS-LPP可以更有效提取磨粒图像的低维特征。     

用于人脸识别的半监督优化局部保持投影

未充分利用大量未标注样本的非监督信息是监督的、优化的局部保持投影(简称SOLPP)在人脸识别应用中的主要问题。为此提出一种用于人脸识别的半监督的优化的局部保持投影(SSOLPP)。该算法在SOLPP的基础上,通过加权平衡参数融合了未监督的主成分析(PCA)降维算法,使得投影后的数据保持了高维数据中的未标注样本的、全局的散布结构信息和监督的优化局部结构信息。在YaleB和AR人脸数据集上的实验验证了所提算法的有效性。     

采用规范化局部保持投影的轴承故障诊断方法

针对轴承故障检测中特征融合导致的维度高、相关性强等问题,提出一种采用规范化局部保持投影算法(LPP)的轴承故障诊断(En-LPP)方法。首先,采用熵规范化的方法将相似度矩阵结合到传统LPP算法的优化函数中,与投影向量一并求解,得到一种规范化LPP降维算法;然后对原始轴承振动信号进行小波变换和经验模式分解得到10条信号分量,每个分量通过计算平均值、均方根等,提取12维统计特征,经归一化后生成特征向量;然后将特征向量输入到规范化LPP降维算法中进行迭代共同求解,得到满足终止条件的相似度矩阵和投影向量;最后利用降维后的特征集训练极限学习机模型确定轴承最终工作状态以实现故障检测。实验结果表明:与传统LPP方法以及其他降维方法相比,所提出的En-LPP方法对于轴承故障诊断的性能更好;在小波变换72维特征集合以及经验模式分解48维特征集合下的分类精度平均提升了7%以上;在4种不同分类器组合下的分类精度平均提升了17%以上;较好的降维特征区分能力使得En-LPP方法的故障诊断性能在不同条件组合下均具有很好的鲁棒性。