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基于全局和局部保持的半监督支持向量机 被引量：19
1
作者 皋军 王士同 邓赵红 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1626-1633,共8页
支持向量机(SVM)作为正则化方法的一个特例在模式识别领域得到了成功地运用,然而传统的SVM方法作为一种有监督的学习方法主要依据最大间隔原则得到决策超平面的法向量,而并没有充分考虑样本内在的几何结构以及所蕴含的判别信息.因此,本... 支持向量机(SVM)作为正则化方法的一个特例在模式识别领域得到了成功地运用,然而传统的SVM方法作为一种有监督的学习方法主要依据最大间隔原则得到决策超平面的法向量,而并没有充分考虑样本内在的几何结构以及所蕴含的判别信息.因此,本文将线性判别分析(LDA)的类内散度和保局投影(LPP)的基本原理引入到SVM中,提出基于全局和局部保持的半监督支持向量机:GLSSVM,该方法在继承传统的SVM方法的特点的基础上,充分考虑样本间具有的全局和局部几何结构,体现样本间所蕴含的局部和全局判别信息,同时满足作为半监督方法的必须依据的一致性假设,从而在一定程度上提高了分类精度.通过在人造数据集和真实数据集上的测试表明该方法具有上述优势. 展开更多
关键词 支持向量机 保局投影 线性判别分析 半监督 一致性假设
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基于改进结构保持数据降维方法的故障诊断研究 被引量：14
2
作者 韩敏 李宇 韩冰 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期338-348,共11页
传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题,本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提... 传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题,本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提取与降维方法将流形学习中核局部保持投影(Kernel locality preserving projection,KLPP)的思想融入核主成分分析的目标函数中,使样本投影后的特征空间不仅保持原始样本空间的整体结构,还保持样本空间相似的局部近邻结构,包含更丰富的特征信息.上述方法通过同时进行的正交化处理可避免局部子空间结构发生失真,并能够直观显示出低维结果,将低维数据输入最近邻分类器,以识别率和聚类分析结果作为衡量指标,同时将所提方法应用于故障诊断中.使用AVL Boost软件模拟的柴油机故障数据和田纳西(Tennessee Eastman,TE)化工数据仿真,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 特征提取 数据降维 核主成分分析 局部保持投影法 故障诊断
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基于保局PCA的三维点云配准算法 被引量：14
3
作者 王育坚 吴明明 高倩 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期562-568,共7页
三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,PCA算法应用于点云配准时无法保留点云局部特征,影响了配准效果,故提出一种基于保局PCA的三维点云配准算法。为了保留点云局部特征,采用保局投影LPP的思想,通过K近邻准则构造点云的邻接图及其补... 三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,PCA算法应用于点云配准时无法保留点云局部特征,影响了配准效果,故提出一种基于保局PCA的三维点云配准算法。为了保留点云局部特征,采用保局投影LPP的思想,通过K近邻准则构造点云的邻接图及其补图;对邻近点和非邻近点采取不同的处理方式进行特征提取,通过特征矩阵求得转换参数,进行坐标归一化完成配准;为了减少光照噪声影响,对特征向量矩阵前三个主分量加权后求转换参数。实验结果表明,改进算法在对局部特征结构明显的点云进行配准时有较好的效果,改善了对光照噪声的鲁棒性。 展开更多
关键词 点云配准 主成分分析 保局投影
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基于半监督PCA-LPP流形学习算法的故障降维辨识 被引量：13
4
作者 张晓涛 唐力伟 +1 位作者 王平 邓士杰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1559-1564,共6页
提出一种基于半监督思想PCA-LPP的流形学习维数约简故障辨识方法,兼顾PCA的全局结构和LPP的局部结构保持以及样本的类别信息,构造新的投影矩阵目标函数,给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理。采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法... 提出一种基于半监督思想PCA-LPP的流形学习维数约简故障辨识方法,兼顾PCA的全局结构和LPP的局部结构保持以及样本的类别信息,构造新的投影矩阵目标函数,给出PCA-LPP流形学习算法的计算原理。采用UCI中wine数据集验证半监督PCA-LPP方法的维数约简性能,并就齿轮箱故障声发射实验信号,以小波包能量熵作为特征向量,并将特征向量的降维结果输入支持向量机进行故障类型辨识。研究结果表明:半监督PCA-LPP方法的降维结果,能够充分考虑不同故障特征向量的差异信息,相应的故障类型辨识精度高于PCA及LPP方法。 展开更多
关键词 流形学习 局部保持投影 主元分析 故障诊断 故障辨识
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一种基于相关反馈的视频人脸算法 被引量：12
5
作者 鲁珂 丁正明 +1 位作者 赵继东 吴跃 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期154-160,共7页
在保局投影算法(LPP)及支持向量机(SVM)的基础上提出了一种基于相关反馈的视频人脸识别算法.该算法通过合理的数据建模提取出视频中的时空连续性语义信息,同时能够发现人脸数据中内在的非线性结构信息而获得低维本质的流形结构,还能通... 在保局投影算法(LPP)及支持向量机(SVM)的基础上提出了一种基于相关反馈的视频人脸识别算法.该算法通过合理的数据建模提取出视频中的时空连续性语义信息,同时能够发现人脸数据中内在的非线性结构信息而获得低维本质的流形结构,还能通过反馈学习来增加样本的标记类别.在UCSD/Honda视频人脸数据库和自采集数据库上进行比较的实验结果表明,该算法能够获得更好的识别效果. 展开更多
关键词 视频人脸识别 保局投影 相关反馈
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卷积网络的无监督特征提取对人脸识别的研究 被引量：11
6
作者 杜柏圣 《计算机技术与发展》 2018年第6期17-20,共4页
目前基于卷积神经网络的学习方法需要大量的有标注的数据。而实际应用中,标记大量的数据是非常困难的。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的无监督特征提取方法。该方法结合了局部保持投影(LPP)算法和卷积神经网络,LPP算法可... 目前基于卷积神经网络的学习方法需要大量的有标注的数据。而实际应用中,标记大量的数据是非常困难的。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的无监督特征提取方法。该方法结合了局部保持投影(LPP)算法和卷积神经网络,LPP算法可以很好地保留图像局部结构。文中采用LPP算法来进行卷积核的学习。构建的网络结构简单有效,识别效率优于有监督的卷积神经网络。实验结果表明,该方法在真实条件下的人脸数据集Yale和经典的FERET数据集上的性能优于当前主流的无监督特征学习方法。 展开更多
关键词 无监督特征提取 卷积神经网络 局部保持投影 人脸识别
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黎曼流形上的保局投影在图像集匹配中的应用 被引量：11
7
作者 曾青松 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期414-420,共7页
目的提出了黎曼流形上局部结构特征保持的图像集匹配方法。方法该方法使用协方差矩阵建模图像集合,利用对称正定的非奇异协方差矩阵构成黎曼流形上的子空间,将图像集的匹配转化为流形上的点的匹配问题。通过基于协方差矩阵度量学习的核... 目的提出了黎曼流形上局部结构特征保持的图像集匹配方法。方法该方法使用协方差矩阵建模图像集合,利用对称正定的非奇异协方差矩阵构成黎曼流形上的子空间,将图像集的匹配转化为流形上的点的匹配问题。通过基于协方差矩阵度量学习的核函数将黎曼流形上的协方差矩阵映射到欧几里德空间。不同于其他方法黎曼流形上的鉴别分析方法,考虑到样本分布的局部几何结构,引入了黎曼流形上局部保持的图像集鉴别分析方法,保持样本分布的局部邻域结构的同时提升样本的可分性。结果在基于图像集合的对象识别任务上测试了本文算法,在ETH80和YouTube Celebrities数据库分别进行了对象识别和人脸识别实验,分别达到91.5%和65.31%的识别率。结论实验结果表明,该方法取得了优于其他图像集匹配算法的效果。 展开更多
关键词 黎曼流形 集合匹配 保局投影 协方差矩阵
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基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法 被引量：8
8
作者 卢官明 左加阔 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2014年第5期1-8,共8页
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;... 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。 展开更多
关键词 人脸识别 表情识别 特征提取 局部保持投影 二维局部保持鉴别分析 最大间距准则
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基于局部保持投影的掌纹识别 被引量：9
9
作者 郭金玉 苑玮琦 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1920-1924,共5页
为了保持掌纹空间的局部结构,运用局部保持投影(LPP)方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,特征方程矩阵存在奇异性。传统的解决方法是运用主元分析(PCA)获得原样本的低维特征子空间,在该空间中运用LPP进行特征提取。由于PCA和LPP的投... 为了保持掌纹空间的局部结构,运用局部保持投影(LPP)方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,特征方程矩阵存在奇异性。传统的解决方法是运用主元分析(PCA)获得原样本的低维特征子空间,在该空间中运用LPP进行特征提取。由于PCA和LPP的投影标准本质上是不同的,PCA降维时丢失许多重要的判别信息。为了解决这个问题,提出运用三级小波变换、图像下抽样、图像分块求平均值三种方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用LPP提取局部特征,计算特征矢量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,该算法的识别性能均优于PCA和PCA+LPP。特征提取和匹配总时间小于0.1 s,具有快速、有效、易于实现等优点。 展开更多
关键词 掌纹识别 局部保持投影 小波变换 主元分析
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基于有监督直接局部保持投影的人脸识别 被引量：7
10
作者 李政仪 朱益丹 赵龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期190-192,共3页
提出一种用于图像识别的有监督直接局部保持投影算法,该算法结合样本类别信息,通过同时对角化的方法求解局部保持投影问题,避免矩阵的奇异性。在ORL人脸库上的测试结果表明,该算法的识别率高于PCA,PCA+LPP等方法。
关键词 局部保持投影 图像识别 主成分分析
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基于拉普拉斯脸和隐马尔可夫的视频人脸识别 被引量：7
11
作者 江艳霞 周宏仁 敬忠良 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期204-206,共3页
提出了一种基于拉普拉斯脸和隐马尔可夫模型的视频人脸识别方法。在训练过程中,采用拉普拉斯脸方法将每一视频序列中的人脸图像映射到拉普拉斯空间,将降维后的特征作为观测值,通过隐马尔可夫模型得到每一训练视频的统计特性和时间动态... 提出了一种基于拉普拉斯脸和隐马尔可夫模型的视频人脸识别方法。在训练过程中,采用拉普拉斯脸方法将每一视频序列中的人脸图像映射到拉普拉斯空间,将降维后的特征作为观测值,通过隐马尔可夫模型得到每一训练视频的统计特性和时间动态特性。在识别过程中,用每一个训练视频的隐马尔可夫模型来分析测试视频的时间动态特性,计算出每一训练模型产生该序列的概率,概率最大值所对应的模型就是待识别序列所属的类别。实验结果表明,该方法能够很好地进行视频人脸识别。 展开更多
关键词 人脸识别 位置保留映射 拉普拉斯脸 隐马尔可夫模型
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一种面向人脸识别的加权代价敏感局部保持投影 被引量：9
12
作者 万建武 杨明 +1 位作者 吉根林 陈银娟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1155-1164,共10页
传统的局部保持降维方法追求最低的识别错误率,即假设每一类的错分代价都是相同的.这个假设在真实的人脸识别应用中往往是不成立的.人脸识别是一个多类的代价敏感和类不平衡问题.例如,在人脸识别的门禁系统中,将入侵者错分成合法者的损... 传统的局部保持降维方法追求最低的识别错误率,即假设每一类的错分代价都是相同的.这个假设在真实的人脸识别应用中往往是不成立的.人脸识别是一个多类的代价敏感和类不平衡问题.例如,在人脸识别的门禁系统中,将入侵者错分成合法者的损失往往高于将合法者错分成入侵者的损失.因此,每一类的错分代价是不同的.另外,如果任一类合法者的样本数少于入侵者的样本数,该类合法者和入侵者就是类别不平衡的.为此,将错分代价融入到局部保持的降维模型中,提出了一种错分代价最小化的局部保持降维方法.同时,采用加权策略平衡了各类样本对投影方向的贡献.在人脸数据集AR,PIE,Extended Yale B上的实验结果表明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 局部保持降维 人脸识别 代价敏感学习 类不平衡 多类
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人脸识别中适合于小样本情况下的监督化拉普拉斯判别分析 被引量：8
13
作者 楼宋江 张国印 +1 位作者 潘海为 王庆军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1730-1737,共8页
提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯... 提取有效特征对高维数据的模式分类起着关键的作用.无监督判别投影,通过最大化非局部散度和局部散度之比,在数据降维和特征提取上表现出较好的性能,但是它是一种非监督学习算法,并且存在小样本问题.针对这些问题,提出了监督化拉普拉斯判别分析,算法在考虑非局部散度和局部散度时考虑了样本的类别信息;通过丢弃总体拉普拉斯散度矩阵的零空间,并将类内拉普拉斯散度矩阵投影到总体拉普拉斯散度矩阵的主空间中,然后在该空间中进行特征问题的求解,从而避免了小样本问题.通过理论分析,该算法没有任何判别信息损失,同时在计算上效率也较高.在人脸识别上的实验验证了算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 特征提取 人脸识别 保局算法 无监督判别投影 监督化拉普拉斯判别分析 小样本问题
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基于局部保持投影和稀疏表示的无监督特征选择方法 被引量：8
14
作者 简彩仁 陈晓云 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期247-252,共6页
传统基于过滤的特征选择方法仅从统计或几何角度分别对数据集的每个特征计算某种得分选择特征,而忽略不同特征之间存在的联系.为解决该问题,利用局部保持投影和稀疏表示的优点,提出新的无监督特征选择算法.该方法通过限制特征权重的非... 传统基于过滤的特征选择方法仅从统计或几何角度分别对数据集的每个特征计算某种得分选择特征,而忽略不同特征之间存在的联系.为解决该问题,利用局部保持投影和稀疏表示的优点,提出新的无监督特征选择算法.该方法通过限制特征权重的非负性和稀疏性选择特征.在4个基因表达数据集和2个图像数据集上的实验表明该方法是有效的. 展开更多
关键词 局部保持投影 稀疏表示 无监督 特征选择 聚类
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无监督的差分鉴别特征提取以及在人脸识别上的应用 被引量：7
15
作者 严慧 杨静宇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1632-1637,共6页
局部保持投影(LPP)只考虑了投影后的局部性,而忽视了非局部性.针对这个问题,引入非局部散布矩阵,提出无监督的差分鉴别特征提取算法,通过最大化非局部和局部之间的散度差来寻找最优变换矩阵,并将其成功地应用于人脸识别.该算法同时引入... 局部保持投影(LPP)只考虑了投影后的局部性,而忽视了非局部性.针对这个问题,引入非局部散布矩阵,提出无监督的差分鉴别特征提取算法,通过最大化非局部和局部之间的散度差来寻找最优变换矩阵,并将其成功地应用于人脸识别.该算法同时引入非局部和局部的信息,揭示隐含在高维图像空间中的非线性结构;采用差分的形式求解最优变换矩阵,以避免"小样本"问题;对LPP中的邻接矩阵进行了修正,以更准确地描述样本之间的邻近关系.在Yale和AR标准人脸库上的实验结果验证了文中算法的有效性. 展开更多
关键词 局部保持投影 局部散度 非局部散度 散度差 人脸识别
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融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法 被引量：5
16
作者 黄鸿 李见为 冯海亮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1332-1337,共6页
流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化... 流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应的Log-Gabor图像特征向量;然后使用监督保局映射算法对Log-Gabor特征向量进行维数约简,得到低维鉴别特征;最后使用最近邻分类器进行分类.该算法综合运用了Log-Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、SLPP的非线性维数约简能力,对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性.在Yale和PIE人脸库上的仿真实验结果证明了文中算法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 Log—Gabor小波 流形学习 保局映射 有监督学习
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多模态化工过程的全局监控策略 被引量：6
17
作者 解翔 侍洪波 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期2156-2162,共7页
引言基于数据驱动的过程监控方法从20世纪80年代建立以来得到了蓬勃的发展,理论体系逐渐完善,功能模块不断丰富。特别是最近几年,来自人工智能,机器学习及信号处理领域的各种方法的引入为该领域注入了新的活力。
关键词 多模态过程 在线监控 高斯混合模型 邻近保留投影
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深度置信网络融合局部保持投影的入侵检测模型
18
作者 武玉坤 李伟 陈沅涛 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期62-71,共10页
网络入侵检测系统(NIDS)提供了比其他传统网络防御技术(如防火墙系统)更好的网络安全解决方案。提出一种深度置信网络(DBN)与局部保持投影技术相融合的入侵检测模型。深度置信网络用于原始数据的特征学习;采用局部保持投影(LPP)融合深... 网络入侵检测系统(NIDS)提供了比其他传统网络防御技术(如防火墙系统)更好的网络安全解决方案。提出一种深度置信网络(DBN)与局部保持投影技术相融合的入侵检测模型。深度置信网络用于原始数据的特征学习;采用局部保持投影(LPP)融合深层特征,进一步去除冗余和无关特征。最后使用Softmax分类器进行分类。研究该方法在NSL-KDD数据集和UNSW-NB15数据集上的准确率、检测率、误报率等分类指标,并与常规的机器学习分类方法及其他文献中最新的方法进行比较。实验结果表明DBN-LPP模型提高了入侵检测的综合性能,其性能优于传统的机器学习分类方法及其他方法,为入侵检测提供了一种新的研究方法。 展开更多
关键词 入侵检测 深度学习 深度置信网络 局部保持投影
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基于平衡分层K均值的正交无监督大型图嵌入降维算法
19
作者 张志丽 古晓明 王文晶 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第9期348-356,362,共10页
为了降低大规模数据集降维的计算代价,提出一种基于平衡分层K均值的正交无监督图嵌入降维方法。该文给出局部保持投影和谱回归等价的充分必要条件;基于平衡分层K-means的锚生成策略,构建加快局部保持投影求解过程的特殊相似矩阵;再结合... 为了降低大规模数据集降维的计算代价,提出一种基于平衡分层K均值的正交无监督图嵌入降维方法。该文给出局部保持投影和谱回归等价的充分必要条件;基于平衡分层K-means的锚生成策略,构建加快局部保持投影求解过程的特殊相似矩阵;再结合正交约束,提出正交化无监督大型图嵌入降维方法;在几种公开数据集上进行扩展实验,结果表明提出的方法能够对大规模数据集实现高效快速的降维。 展开更多
关键词 数据降维 平衡分层K均值 局部保持投影 无监督大型图嵌入
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基于Gabor相位谱和流型学习的步态识别方法 被引量：6
20
作者 杨晓超 周越 +1 位作者 署光 张田昊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期753-757,共5页
提出了一种有效的基于步态能量图像的身份识别方法.首先生成合成步态能量图像(GEI)丰富训练集样本数量.然后利用在以前文献中被忽略的具有良好识别性能的Gabor相位信息作为身份特征,并采用流型学习算法保局影射(LPP)将此高维数据在低维... 提出了一种有效的基于步态能量图像的身份识别方法.首先生成合成步态能量图像(GEI)丰富训练集样本数量.然后利用在以前文献中被忽略的具有良好识别性能的Gabor相位信息作为身份特征,并采用流型学习算法保局影射(LPP)将此高维数据在低维空间表示.通过使用简单的分类策略在USF步态数据库上进行对比实验,结果表明本方法的正确识别率优于现有其他的自动步态识别算法. 展开更多
关键词 步态识别 合成步态能量图 Gabor相位谱 保局影射
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