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基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法被引量：16: 1; 作者王仕民程柏良 +1 位作者叶继华王明文《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第4期791-798,共8页; 为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图... 展开更多; 关键词图像特征多尺度变换张量子空间多线性主成分分析不确定度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于低秩张量分析的高光谱图像降维与分类被引量：4: 2; 作者陈昭王斌张立明《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期569-575,共7页; 提出一种用于高光谱图像降维和分类的分块低秩张量分析方法.该算法以提高分类精度为目标,对图像张量分块进行降维和分类.将高光谱图像分成若干子张量,不仅保存了高光谱图像的三维数据结构,利用了空间与光谱维度的关联性,还充分挖掘了图... 展开更多; 关键词高光谱图像低秩张量分析子张量空间相关性子空间维度降维分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

多核低冗余表示学习的稳健多视图子空间聚类方法被引量：4: 3; 作者李骜王卓 +3 位作者于晓洋陈德运张英涛孙广路《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期193-204,共12页; 针对高维数据冗余性、噪声干扰等问题对多视图子空间聚类性能的影响,提出一种多核低冗余表示学习的稳健多视图子空间聚类方法。首先,通过分析揭示数据在核空间中的冗余性和噪声影响特性,提出采用多核学习来获得局部视图数据的稳健低冗... 展开更多; 关键词低冗余表示学习子空间聚类多视图学习张量分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法被引量：5: 4; 作者王仕民叶继华 +2 位作者程柏良王明文胡涛《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期55-61,共7页; 提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人... 展开更多; 关键词人脸识别多尺度变换张量子空间多线性主成分分析类标; 在线阅读下载PDF 职称材料

人脸非线性视角流形建模方法: 5; 作者田春娜李洁高新波《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期62-66,共5页; 针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的... 展开更多; 关键词视角流形子空间分析张量分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于零空间分析的张量局部Fisher判别方法: 6; 作者郑建炜蒋一波王万良《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期11-18,37,共9页; 结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i)引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii)通... 展开更多; 关键词 FISHER判别分析零空间局部保持投影张量子空间分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

邻域嵌入的张量学习被引量：2: 7; 作者路梅李凡长《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第7期1102-1113,共12页; 传统的机器学习算法把数据表示成向量的形式进行处理,而现实世界许多应用中的数据都是以张量形式存在的,如图像、视频数据等,如果将这些本质上非向量形式的数据强制转换成向量表示,不仅会产生维数灾难和和小样本问题,而且会破坏数据本... 展开更多; 关键词判别邻域嵌入(DNE) 张量子空间分析(tsa) 维数约简判别分析张量学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法被引量：16: 1; 作者王仕民程柏良叶继华王明文; 机构江西师范大学计算机信息工程学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第4期791-798,共8页; 基金国家自然科学基金(61462042 614620145)资助项目; 文摘为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图像分类的作用,并组建成多尺度张量子空间,结合多线性主成分分析与线性判别分析算法,降低了图像在处理过程中的成本,保存了高维数据固有结构和相关性,完成对图像特征提取。使用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该图像特征提取算法用于图像识别过程中具有较好的效果,具有一定的可行性。; 关键词图像特征多尺度变换张量子空间多线性主成分分析不确定度; Keywords image feature multi-scale transforrn tensor subspace multiple linear principle component analysis uncertainty; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于低秩张量分析的高光谱图像降维与分类被引量：4: 2; 作者陈昭王斌张立明; 机构复旦大学电子工程系复旦大学波散射与遥感信息重点实验室; 出处《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期569-575,共7页; 基金国家自然科学基金(61071134,41371337) 上海市教委科研创新项目(13ZZ005) 高等学校博士学科点专项科研基金(20110071110018)~~; 文摘提出一种用于高光谱图像降维和分类的分块低秩张量分析方法.该算法以提高分类精度为目标,对图像张量分块进行降维和分类.将高光谱图像分成若干子张量,不仅保存了高光谱图像的三维数据结构,利用了空间与光谱维度的关联性,还充分挖掘了图像局部的空间相关性.与现有的张量分析法相比,这种分块处理方法克服了图像的整体空间相关性较弱以及子空间维度的设定对降维效果的负面影响.只要子空间维度小于子张量维度,所提议的分块算法就能取得较好的降维效果,其分类精度远远高于不分块的算法,从而无需借助原本就不可靠的子空间维度估计法.仿真和真实数据的实验结果表明,所提议分块低秩张量分析算法明显地表现出较好的降维效果,具有较高的分类精度.; 关键词高光谱图像低秩张量分析子张量空间相关性子空间维度降维分类; Keywords hyperspectral imagery, lower rank tensor analysis, sub-tensor, spatial correlation, subspace dimension, dimen- sionality reduction, classification; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多核低冗余表示学习的稳健多视图子空间聚类方法被引量：4: 3; 作者李骜王卓于晓洋陈德运张英涛孙广路; 机构哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨理工大学仪器科学与技术博士后流动站哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期193-204,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.62071157) 黑龙江省自然科学基金资助项目(No.YQ2019F011) +2 种基金黑龙江省博士后启动基金资助项目(No.LBH-Q19112)。; 文摘针对高维数据冗余性、噪声干扰等问题对多视图子空间聚类性能的影响,提出一种多核低冗余表示学习的稳健多视图子空间聚类方法。首先,通过分析揭示数据在核空间中的冗余性和噪声影响特性,提出采用多核学习来获得局部视图数据的稳健低冗余表示,并利用其替代原始数据实施子空间学习。其次,引入张量分析模型进行多视图融合,从全局角度学习不同视图子空间表示的潜在张量低秩结构,在捕获视图间高阶相关性的同时保持其各异性专属信息。所提方法将稳健低冗余表示学习、视图专属子空间学习以及融合潜在子空间结构学习统一到一个目标函数中,使其在迭代中相互促进。大量实验结果表明,所提方法在多个客观评价指标方面均优于当前主流多视图聚类方法。; 关键词低冗余表示学习子空间聚类多视图学习张量分析; Keywords low-redundancy representation learning subspace clustering multiview learning tensor analysis; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法被引量：5: 4; 作者王仕民叶继华程柏良王明文胡涛; 机构江西师范大学计算机信息工程学院江西省交通科学研究院; 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期55-61,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61462042 61462045) 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放基金项目; 文摘提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。; 关键词人脸识别多尺度变换张量子空间多线性主成分分析类标; Keywords face recognition muhi-scale transform tensor subspace multiple linear principal component analysis class-label; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人脸非线性视角流形建模方法: 5; 作者田春娜李洁高新波; 机构西安电子科技大学电子工程学院影像处理系统实验室; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期62-66,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60771068 60702061 +1 种基金 60832005) 教育部博士点基金项目资助(20090203120011); 文摘针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的人脸及视角识别实验比较视角流形对识别结果的影响,从而给出视角流形的有效性比较.实验结果表明,本文提出的视角流形建模方法比概念驱动的视角流形和TensorFace中的线性视角系数均有更好的识别效果.; 关键词视角流形子空间分析张量分解; Keywords pose manifold subspace analysis tensor decomposition; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于零空间分析的张量局部Fisher判别方法: 6; 作者郑建炜蒋一波王万良; 机构浙江工业大学计算机学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期11-18,37,共9页; 基金国家自然科学基金(61070043) 浙江省自然科学基金(LQ12F03011) 浙江工业大学校自然科学基金(2011XY020)资助; 文摘结合局部Fisher判别、张量子空间学习和零空间分析等技术的优点,提出了一种基于零空间分析的张量局部Fisher判别算法,其特点包括:i)引入类间判别信息,对局部Fisher判别技术进行调整,提升了算法识别性能并且降低了计算时间复杂度;ii)通过张量型降维思想对输入样本进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的信息压缩率;iii)随着训练样本量的变化,可采用基于零空间分析的求解方法和传统的直接迭代更新计算方法。通过ORL、Yale和ExYaleB 3个人脸数据库验证了所提算法的性能。; 关键词 FISHER判别分析零空间局部保持投影张量子空间分析; Keywords Fisher discriminant analysis Null space Local preservation projection tensor subspace analysis; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名邻域嵌入的张量学习被引量：2: 7; 作者路梅李凡长; 机构苏州大学计算机学院江苏师范大学计算机学院; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第7期1102-1113,共12页; 基金国家自然科学基金Nos.61033013 61402207 61272297~~; 文摘传统的机器学习算法把数据表示成向量的形式进行处理,而现实世界许多应用中的数据都是以张量形式存在的,如图像、视频数据等,如果将这些本质上非向量形式的数据强制转换成向量表示,不仅会产生维数灾难和和小样本问题,而且会破坏数据本身的内部空间排列结构,不利于发现数据的好的低维表示。判别邻域嵌入(discriminant neighborhood embedding,DNE)是比较流行的面向向量的判别分析方法,在改进DNE算法的基础上,提出了面向张量数据的局部一致保持的邻域嵌入张量判别学习(neighborhood-embedded tensor learning,NTL)算法。NTL算法不仅克服了DNE面向向量的缺点,而且弥补了DNE方法偏重数据的邻域点而忽略数据的非邻域点影响的不足,通过精心设计目标函数(嵌入3个图:同类结点的邻接图、不同类结点的邻接图、其他结点的关联图),使投影空间的同类结点更加紧凑,不同类结点更加疏远,从而增强了算法的判别能力。3个公开数据库(ORL、PIE和COIL20)上的实验验证了NTL拥有更高的识别率,同时也拥有更高的算法效率。; 关键词判别邻域嵌入(DNE) 张量子空间分析(tsa) 维数约简判别分析张量学习; Keywords discriminant neighborhood embedding (DNE) tensor subspace analysis (tsa) dimensionality reduction discriminant analysis tensor learning; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法	王仕民程柏良叶继华王明文	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2016	16	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于低秩张量分析的高光谱图像降维与分类	陈昭王斌张立明	《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多核低冗余表示学习的稳健多视图子空间聚类方法	李骜王卓于晓洋陈德运张英涛孙广路	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法	王仕民叶继华程柏良王明文胡涛	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	人脸非线性视角流形建模方法	田春娜李洁高新波	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于零空间分析的张量局部Fisher判别方法	郑建炜蒋一波王万良	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	邻域嵌入的张量学习	路梅李凡长	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料