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基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法
被引量：
2
1
作者
任迎春
王志成
+1 位作者
赵卫东
彭磊
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期645-650,共6页
针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次...
针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性.
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关键词
特征提取
稀疏表示
拉普拉斯判别分析
主元
分析
人脸识别
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职称材料
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
2
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.
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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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职称材料
适用于小样本的双邻接图判别分析算法
被引量：
1
3
作者
罗璇
张莉
+1 位作者
薛杨涛
李凡长
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第3期504-511,共8页
作为一种常用的降维方法,适用于小样本的监督化拉普拉斯判别分析方法通过使用图嵌入的判别近邻分析得到了很好的降维效果。但该方法在构建近邻图时,在K近邻中寻找同类和异类样本点存在数据不平衡问题;此外,在优化该方法的目标函数时,没...
作为一种常用的降维方法,适用于小样本的监督化拉普拉斯判别分析方法通过使用图嵌入的判别近邻分析得到了很好的降维效果。但该方法在构建近邻图时,在K近邻中寻找同类和异类样本点存在数据不平衡问题;此外,在优化该方法的目标函数时,没有全面考虑到类间信息,从而会在一定程度上降低该方法的性能。针对以上两个问题,本文提出了适用于小样本的双邻接图判别分析方法。首先该方法分别在同类和异类样本中找出K个近邻点,然后使用这K个类内近邻点和K个类间近邻点来构造双邻接图,这样可以确保邻接图中既有同类样本点也有异类样本点,且数目相同。然后该方法在目标函数的推导结果中加入了类间拉普拉斯散度矩阵,从而使优化得到的投影矩阵融入更多的类间信息。在Yale和ORL人脸数据集上进行实验,并与同类方法相比,结果表明本文提出的适用于小样本的双邻接图判别分析方法能够得到更好的降维效果。
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关键词
人脸识别
拉普拉斯判别分析
双邻接图
降维
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职称材料
题名
基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法
被引量：
2
1
作者
任迎春
王志成
赵卫东
彭磊
机构
同济大学CAD研究中心
嘉兴学院数理与信息工程学院
泰山医学院信息工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期645-650,共6页
基金
国家自然科学基金(61103070
11301226)
+1 种基金
浙江省自然科学基金(LQ13A010017)
山东省自然科学基金(ZR2015FL005)
文摘
针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性.
关键词
特征提取
稀疏表示
拉普拉斯判别分析
主元
分析
人脸识别
Keywords
feature extraction
sparse representation
Laplacian discriminant analysis
principal component analysis
face recognition
分类号
TP391 [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
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
2
作者
楼宋江
张国印
潘海为
王庆军
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第8期1730-1737,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60803036)
文摘
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.
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
Keywords
feature extraction
face recognition
locality preserving projection
unsupervised discriminant projection
supervised Laplacian discriminant analysis
small sample size problem
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
适用于小样本的双邻接图判别分析算法
被引量：
1
3
作者
罗璇
张莉
薛杨涛
李凡长
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
苏州大学机器学习与类脑计算国际合作联合实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第3期504-511,共8页
基金
国家自然科学基金(61373093
61402310)资助项目
+2 种基金
江苏省自然科学基金(BK20140008
BK2012624)资助项目
江苏省高校自然科学研究(13KJA520001)资助项目
文摘
作为一种常用的降维方法,适用于小样本的监督化拉普拉斯判别分析方法通过使用图嵌入的判别近邻分析得到了很好的降维效果。但该方法在构建近邻图时,在K近邻中寻找同类和异类样本点存在数据不平衡问题;此外,在优化该方法的目标函数时,没有全面考虑到类间信息,从而会在一定程度上降低该方法的性能。针对以上两个问题,本文提出了适用于小样本的双邻接图判别分析方法。首先该方法分别在同类和异类样本中找出K个近邻点,然后使用这K个类内近邻点和K个类间近邻点来构造双邻接图,这样可以确保邻接图中既有同类样本点也有异类样本点,且数目相同。然后该方法在目标函数的推导结果中加入了类间拉普拉斯散度矩阵,从而使优化得到的投影矩阵融入更多的类间信息。在Yale和ORL人脸数据集上进行实验,并与同类方法相比,结果表明本文提出的适用于小样本的双邻接图判别分析方法能够得到更好的降维效果。
关键词
人脸识别
拉普拉斯判别分析
双邻接图
降维
Keywords
face recognition
Laplacian discriminant analysis
double adjacency graph
dimensionality reduction
分类号
TP391 [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
基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法
任迎春
王志成
赵卫东
彭磊
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
楼宋江
张国印
潘海为
王庆军
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
适用于小样本的双邻接图判别分析算法
罗璇
张莉
薛杨涛
李凡长
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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