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有噪条件下的新类检测算法
被引量：
1
1
作者
曾凡霞
何泽文
张文生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期682-693,共12页
针对有噪条件下新类检测性能较差的问题,提出一种基于核零空间判别局部保持投影算法(KNDLPP).首先通过核函数将样本隐式映射到高维特征空间,在核空间中利用距离加权机制对样本进行权重赋值,在保持局部结构的同时降低离群噪声样本的影响...
针对有噪条件下新类检测性能较差的问题,提出一种基于核零空间判别局部保持投影算法(KNDLPP).首先通过核函数将样本隐式映射到高维特征空间,在核空间中利用距离加权机制对样本进行权重赋值,在保持局部结构的同时降低离群噪声样本的影响;然后利用样本类内零空间使同类样本坍塌为一点,实现对已知类分布的有效约简;最后基于零空间再求得使类间距最大化的变换矩阵,以上步骤得到一个判别性变换矩阵以刻画样本的分布信息、描述样本之间的相似性.该算法能刻画样本潜在结构,提升已知类与新未知类之间的判别性.在11个公开数据集上的实验结果表明,该算法是有效和鲁棒的,具有较好的新类检测性能.在局部保持性实验中,KNDLPP在4个UCI数据集上的整体平均AUC值为90.656%;在复杂结构保持性实验中,KNDLPP在Banana,Moon及3个UCI数据集上的整体平均AUC值为91.949%;在2个无噪高维数据集的新类检测实验中,KNDLPP平均AUC值为86.214%,高于次优算法4个百分点;在4个UCI数据集的4种有噪条件下,KNDLPP性能排名第1.
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关键词
核方法
零空间
判别局部保持映射
新类检测
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职称材料
广义的鉴别局部中值保持投影及人脸识别
2
作者
张永
万鸣华
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第2期90-93,108,共5页
针对鉴别的局部中值保持投影(DLMPP)在小样本情况下面临的类内散布矩阵奇异的问题,提出了广义的鉴别局部中值保持投影(GDLMPP)算法。GDLMPP首先将样本等价映射到一个低维子空间,然后在此子空间求解最佳投影矩阵,从而有效解决了小样本问...
针对鉴别的局部中值保持投影(DLMPP)在小样本情况下面临的类内散布矩阵奇异的问题,提出了广义的鉴别局部中值保持投影(GDLMPP)算法。GDLMPP首先将样本等价映射到一个低维子空间,然后在此子空间求解最佳投影矩阵,从而有效解决了小样本问题,并从理论上验证了当类内散布矩阵非奇异时,GDLMPP等价于DLMPP。最后,通过在ORL及AR库上的实验验证了算法的有效性。
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关键词
人脸识别
特征提取
小样本问题
鉴别的局部中值保持投影
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职称材料
题名
有噪条件下的新类检测算法
被引量：
1
1
作者
曾凡霞
何泽文
张文生
机构
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
中国科学院大学
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期682-693,共12页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(61906190)
广东省重点领域研发计划(2019B010153002).
文摘
针对有噪条件下新类检测性能较差的问题,提出一种基于核零空间判别局部保持投影算法(KNDLPP).首先通过核函数将样本隐式映射到高维特征空间,在核空间中利用距离加权机制对样本进行权重赋值,在保持局部结构的同时降低离群噪声样本的影响;然后利用样本类内零空间使同类样本坍塌为一点,实现对已知类分布的有效约简;最后基于零空间再求得使类间距最大化的变换矩阵,以上步骤得到一个判别性变换矩阵以刻画样本的分布信息、描述样本之间的相似性.该算法能刻画样本潜在结构,提升已知类与新未知类之间的判别性.在11个公开数据集上的实验结果表明,该算法是有效和鲁棒的,具有较好的新类检测性能.在局部保持性实验中,KNDLPP在4个UCI数据集上的整体平均AUC值为90.656%;在复杂结构保持性实验中,KNDLPP在Banana,Moon及3个UCI数据集上的整体平均AUC值为91.949%;在2个无噪高维数据集的新类检测实验中,KNDLPP平均AUC值为86.214%,高于次优算法4个百分点;在4个UCI数据集的4种有噪条件下,KNDLPP性能排名第1.
关键词
核方法
零空间
判别局部保持映射
新类检测
Keywords
kernel
methods
null
space
discriminant
local
preserving
projections
novelty
detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
广义的鉴别局部中值保持投影及人脸识别
2
作者
张永
万鸣华
机构
南昌航空大学信息工程学院
南京审计大学工学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第2期90-93,108,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61462064)
中国博士后基金项目(2016M600674)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20161580)资助
文摘
针对鉴别的局部中值保持投影(DLMPP)在小样本情况下面临的类内散布矩阵奇异的问题,提出了广义的鉴别局部中值保持投影(GDLMPP)算法。GDLMPP首先将样本等价映射到一个低维子空间,然后在此子空间求解最佳投影矩阵,从而有效解决了小样本问题,并从理论上验证了当类内散布矩阵非奇异时,GDLMPP等价于DLMPP。最后,通过在ORL及AR库上的实验验证了算法的有效性。
关键词
人脸识别
特征提取
小样本问题
鉴别的局部中值保持投影
Keywords
Face
recognition
Feature
extraction
Small
sample
problem
discriminant
local
median
preserving
projections
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
有噪条件下的新类检测算法
曾凡霞
何泽文
张文生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
2
广义的鉴别局部中值保持投影及人脸识别
张永
万鸣华
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
0
下载PDF
职称材料
已选择
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