基于低秩投影与稀疏表示的人脸识别算法

当训练和测试图像同时受到污损时,人脸识别的性能会急剧下降。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸识别算法。首先利用鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)方法得到训练样本的低秩部分;然后基于原始训练样本及其低秩部分得到低秩投影矩阵,该矩阵可以对存在污损的测试图像进行恢复;最后使用稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC)算法对恢复后的测试图像进行分类。在两个公开数据库上进行实验,实验结果证明了本文算法的有效性,同时识别性能优于SRC及线性回归分类(linear regression classification,LRC)方法,能在一定程度上处理样本数据受到污损的情况。     

基于低秩描述的特征提取算法

低秩表示算法是通过最小化矩阵核范数来求解低秩表示系数,然而待求解的低秩表示系数的稀疏性低的要求导致求解不稳定的情况。针对这个问题,在基本的图像低秩表示算法中引入一个约束条件来保证系数的最稀疏性,在特征提取过程中来获取图像数据在各个空间中的整体几何结构。通过对不同的加噪图像进行去噪恢复和分类识别,并与现有算法对比,证明改进算法的低秩特性更具有效性和判别性。在ORL库和Yale B库人脸库上的实验结果证明,改进的算法比原算法在图像去噪效果上更有效,具有较高的识别率。     

基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法的研究

提出了一种基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法:首先,通过对图像块的数据矩阵进行奇异值分解和全局子空间分析,确定信号子空间和噪声子空间;其次,利用图像块与信号子空间的距离寻找相似块,并将相似块分组为训练样本;再次,对相似块矩阵进行奇异值分解,并确定表示相似块的奇异向量;最后,去除表示噪声的基.实验结果表明,该算法能...     

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.9875与0.04,并满足实时性要求.     

低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分方法

针对基于矩阵分解的视频前景检测传统算法中忽视前景元素之间相关性会导致检测结果容易受噪声干扰和运动目标检测不完整等问题,提出了一个低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分算法。该算法充分考虑到视频前景区域的结构化分布特征,利用结构化稀疏范数对前景进行约束;针对矩阵分解方法中参数选择的难题,采用了一种基于运动显著性判定的两步法来实现动态背景去除和正则化参数的自适应选择,即第一步利用低秩和结构化稀疏分解获得运动候选块,第二步对运动候选块进行显著性分析并利用自适应正则化参数的块稀疏分解进行前景检测。实验结果表明:与现有的基于矩阵分解的前景检测方法相比,该算法能够更加适应复杂多变的视频环境,在I2R测试库中检测出的前景有较高的精确度和召回率。     

基于张量分解的鲁棒核低秩表示算法研究

低秩表示算法,如低秩表示（Low-Rank Representation, LRR）,鲁棒核低秩表示（Robust Kernel Low-Rank Representation, LRRRKLRR）,在处理高维数据方面展现了广阔的应用前景,然而这些方法并不适合高阶数据,传统的低秩表示算法通常只对数据的某一特征属性进行降维。在本文中,我们提出了基于张量分解的鲁棒核低秩表示算法（Kernel Low-Rank Representation by Robust Tensor Decomposition, RTDKLRR）,该算法能够处理高阶非线性的张量数据,对噪声更加鲁棒。本文首先对RTDKLRR算法设计目标函数并给出约束条件,其次,设计迭代规则对目标函数进行优化。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,我们的算法优于同类算法。     

基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类

提出了一种基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类算法,在聚类的过程中可以对高维数据进行降维,同时在低维空间中利用稀疏表示和低秩表示对数据进行聚类,大大降低了算法的时间复杂度.在运动分割和人脸聚类问题上的实验证明了算法的有效性.     

基于低秩稀疏表示的子空间学习研究综述

以基于低秩稀疏表示的子空间学习为研究对象,对近几年的相关研究工作进行了归纳总结.首先,阐述了子空间学习及低秩稀疏表示的概念;然后,根据迭代更新的方法,将基于低秩稀疏表示的子空间学习分为基于矩阵分解的子空间学习和基于谱聚类的子空间学习两大类;其次,对它们各自算法的核心思想进行了详细介绍,并对这些算法的优缺点进行了对比分析...     

基于低秩表示的判别特征提取算法

为了更好地获取高维数据的特征,提出一种特征提取算法——低秩判别映射. 首先基于低秩表示构造代表样本关联性的关联矩阵,然后利用关联矩阵应用判别准则. 低秩表示以样本作为基函数,利用所有样本构建关联矩阵,其构造特点决定了关联矩阵能够很好地体现样本集的全局结构和样本之间的判别关系. 人脸数据集的实验表明,低秩判别映射优于其他广泛应用的特征提取方法.     

基于潜在低秩图判别分析的高光谱分类

提出一种基于潜在低秩图判别分析（LatLGDA）算法,利用数据的自表示对数据的列表示系数矩阵和行表示系数矩阵同时施加低秩约束,得到保留数据结构的亲和矩阵,再与图嵌入模型相结合实现高光谱图像的流形降维并进行分类。与其他基于稀疏图或稀疏低秩图的高光谱特征提取算法相比,LatLGDA可利用数据的行信息弥补列信息的不足或缺失,对噪音的抗干扰能力更强;在真实数据集上的实验结果表明,LatLGDA算法具有较高的分类精度和运算效率,应用前景广阔。     

改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明：改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.     

基于低秩类间稀疏判别最小二乘回归的图像分类

在多分类任务中基于最小二乘回归(least squares regression,LSR)的分类器是有效的,但大多数现有方法因使用有限的投影而损失许多判别信息,有的算法只关注样本与目标矩阵的精确拟合而忽略了过拟合问题。为了解决这些问题并提高分类性能,本文提出了一种基于低秩类间稀疏性的判别最小二乘回归(low-rank inter-class sparsity discriminative least squares regression,LRICSDLSR)的多类图像的分类方法。在判别最小二乘回归模型中引入类间稀疏性约束,使得来自同一类的样本间隔大大减小,而来自不同类的样本的间隔增大;对由非负松弛矩阵获得的松弛标签施加低秩约束,以提高其类内紧凑性和相似性;在学习标签上引入了一个额外的正则化项,以避免过拟合问题。实验结果表明,这3个改进有助于学习明显的回归投影,从而实现更好的分类性能。     

稀疏低秩协同正则优化及航空轴承故障诊断

航空发动机振动测点少,主轴轴承微弱的故障特征信息被多源非高斯噪声干扰所淹没,难以有效诊断。针对该问题,首先分析了整机振动信号源成分的表征机制,揭示了故障特征信号在特定二维变换空间的低秩先验以及谐波干扰信号在频域的稀疏先验,进而分别构建了特征信息的空域低秩正则函数和谐波干扰信号的谱域稀疏正则函数,通过协同空域和谱域的两类正则函数,提出了稀疏低秩协同正则优化算法。所提算法基于故障信号和干扰信号在不同变换空间的结构差异性,将两类信号分别在两个完全不耦合的空间进行表示和正则,解决了目前稀疏分解算法难以构造高度不耦合字典的瓶颈问题。仿真分析表明,所提算法可实现冲击特征、谐波干扰信号和高斯噪声这3种成分的解耦,从而可靠提取轴承微弱的冲击故障模式。两组航空轴承实验表明,所提算法不仅可实现运行转速为1 800 r/min、剥落面积为1.0 mm²的航空轴承故障诊断,并且可有效识别加速疲劳寿命实验中轴承故障萌生初期的特征信息。     

低秩与字典表达分解的浓雾霾场景图像去雾算法

针对现有图像去雾算法对浓雾霾场景图像去雾效果不理想的问题,提出了一种低秩与字典表达分解的浓雾霾场景图像去雾算法。首先,根据大气散射物理模型与浓雾霾场景图像中"雾"的全局低秩特性,将退化图像看作低秩"雾"图与相对低秩无雾清晰图像的叠加;其次,将"雾"图表示为字典矩阵与表达矩阵的乘积,从而通过低秩与字典表达分解模型分解出"雾"图;再次,利用双三次插值将分解得到的局部"雾"图推广到全局;最后通过减去"雾"图恢复出无雾的清晰图像。实验结果表明:与现有主流图像去雾算法相比,该算法对浓雾霾场景图像的去雾效果更优,对194幅真实浓雾霾场景图像去雾后,图像平均可见边缘比到达了21.315,平均可见边缘质量因子达到了4.540,图像细节信息得到了较好的恢复。     

基于低秩-稀疏分解的滚动轴承故障特征提取

针对旋转机械早期故障特征微弱且易受背景噪声影响而难以提取的问题,提出一种基于低秩-稀疏分解的轴承信号瞬态特征提取方法。研究了周期性瞬态信号的稀疏时频表示,建立了低秩-稀疏模型并从背景噪声中提取瞬态冲击信号。首先,通过高阶同步压缩变换(high-order synchrosqueezing transform, FSSTH)将测量信号变换到一个新的稀疏子空间;然后,使用鲁棒主成分分析算法(robust principal component analysis, RPCA)将稀疏时频矩阵分解为低秩部分和稀疏部分;最后,对低秩矩阵施加逆高阶同步压缩变换恢复得到瞬态冲击信号,并通过包络谱分析实现故障诊断。该方法由数据驱动实现,不需要任何先验信息。仿真信号和实际信号分析结果表明,所提方法可有效增强振动信号中故障引起的周期性瞬态冲击特征,能够实现强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征提取。     

基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.     

一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法

非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)广泛应用于图像聚类、计算机视觉、信息检索等领域。但是,现有的NMF方法还存在一些不足之处：①NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中;②NMF方法还存在对噪声敏感以及鲁棒性差的缺点。为了提高NMF算法的鲁棒性和可解释性,提出一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法(sparse graph regularized non-negative low-rank matrix factorization,SGNLMF)。通过低秩约束和图正则化,SGNLMF算法同时利用了数据的几何信息和有效低秩结构;此外,SGNLMF算法还对基矩阵加以稀疏约束,使得其鲁棒性和可解释性均有一定的提升。还提出了一种求解SGNLMF的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。通过在ORL和YaleB数据库上的实验结果表明SGNLMF算法的有效性。     

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

基于两阶段表示的人脸识别算法（TPTSR）识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.      

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.