瞬时频率加权的稀疏时频理论及其应用

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作者 包文杰 王正伟 +4 位作者 石生超 祁富志 马润生 范彩兄 李富才 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期32-38,198,共8页

为了解决一阶权重算子对于频率快变的信号难以准确提取信号特征的问题,在现有的l1范数正则项稀疏求解模型的基础上,提出了瞬时频率加权的稀疏时频分析理论。首先,建立稀疏时频表示模型和l1正则项加权策略;其次,推导广义瞬时频率估计显... 为了解决一阶权重算子对于频率快变的信号难以准确提取信号特征的问题,在现有的l1范数正则项稀疏求解模型的基础上,提出了瞬时频率加权的稀疏时频分析理论。首先,建立稀疏时频表示模型和l1正则项加权策略;其次,推导广义瞬时频率估计显式表达式,并将通过其构建l1范数的权重算子;然后,采用快速迭代收缩阈值算法求解时频稀疏结果;最后,通过多分量的数值仿真信号和转子碰摩故障实验信号验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法能够得到高聚集性和准确性的时频分布,并可以准确识别出由碰摩故障导致的转子瞬时频率周期性波动。 展开更多

关键词 稀疏方法 瞬时频率估计 时频分析 故障诊断

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基于灰狼算法的轨道交通钢轨缺陷的稀疏全聚焦成像方法 被引量：1

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作者 钱鲁斌 吴鸿博 +2 位作者 高春翔 韦正波 邢宇辉 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第3期120-124,共5页

[目的]采用超声相控阵技术可实现轨道交通钢轨缺陷的高精度成像检测,但广泛应用的全矩阵捕获全聚焦成像方法存在计算耗时长、实时性不高的缺点。为缩短成像计算时间,采用稀疏矩阵替代全矩阵进行超声成像,但传统智能优化算法在解决稀疏... [目的]采用超声相控阵技术可实现轨道交通钢轨缺陷的高精度成像检测,但广泛应用的全矩阵捕获全聚焦成像方法存在计算耗时长、实时性不高的缺点。为缩短成像计算时间,采用稀疏矩阵替代全矩阵进行超声成像,但传统智能优化算法在解决稀疏阵列设计问题时存在收敛慢、易陷入局部最优的问题。为提高收敛性能和全局搜索能力,提出基于灰狼算法的轨道交通钢轨缺陷的稀疏全聚焦成像方法。[方法]对优化算法下的稀疏阵列性能进行了分析;利用超声相控阵仪器在钢轨试样上采集超声信号,通过稀疏矩阵进行全聚焦成像,以分析成像质量和成像时间。[结果及结论]利用优化算法得到的稀疏阵列具有较高的旁瓣抑制力,PSL(峰值旁瓣水平)可达到-12.83 dB;当PSL阈值为-6 dB时,稀疏阵列主瓣宽度与全阵列2.8°的主瓣宽度相当;稀疏率为75%时,钢轨成像性能指标质量接近全阵列,成像时间缩短了56.35%。 展开更多

关键词 轨道交通 钢轨缺陷 稀疏全聚焦成像方法 灰狼算法

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基于地震成像数据稀疏反演的不连续及非均质地质体检测方法 被引量：5

3

作者 赵惊涛 于彩霞 +3 位作者 彭苏萍 马德波 李明 张研 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期3408-3416,共9页

本文针对油气藏储层预测中的不连续及非均质地质信息识别问题,研究基于地震成像数据的稀疏反演方法.由于该类地质体的地震响应特征为弱信号,因此利用平面波破坏滤波器由地震成像数据中去除强反射同相轴.在此基础上,对剩余的地震数据进... 本文针对油气藏储层预测中的不连续及非均质地质信息识别问题,研究基于地震成像数据的稀疏反演方法.由于该类地质体的地震响应特征为弱信号,因此利用平面波破坏滤波器由地震成像数据中去除强反射同相轴.在此基础上,对剩余的地震数据进行非线性加强滤波,并构建L1稀疏反演模型.为有效求解L1模型,采用非光滑泛函L1范数逼近和拟牛顿求解算法.该方法考虑稀疏先验信息,能够提高反演结果信噪比.缝洞模型测试验证该方法在检测断点、微断裂、散射点等小尺度地质体上的有效性,塔北缝洞型碳酸盐岩储层预测的应用效果进一步证实该方法的实用性. 展开更多

关键词 平面波破坏 非线性加强滤波 地震稀疏反演方法 不连续及非均质地质体

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稀疏分层概率自组织图实例迁移学习方法 被引量：3

4

作者 吴蕾 田儒雅 张学福 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期692-696,730,共6页

针对基于实例的迁移学习在关联多源异构领域数据时遇到的数据颗粒度不匹配问题,以单领域分层概率自组织图(Hi PSOG)聚类方法为基础,提出一种具有迁移学习能力的稀疏化非监督分层概率自组织图(TSHi PSOG)方法。首先,在源领域和目标领域... 针对基于实例的迁移学习在关联多源异构领域数据时遇到的数据颗粒度不匹配问题,以单领域分层概率自组织图(Hi PSOG)聚类方法为基础,提出一种具有迁移学习能力的稀疏化非监督分层概率自组织图(TSHi PSOG)方法。首先,在源领域和目标领域分别基于概率混合多变量高斯分布生成分层自组织模型以便在多领域中分别提取不同粒度的表示向量,并用稀疏图方法通过概率准则控制模型增长;其次,利用最大信息系数(MIC),在具有富信息的源领域中寻找与目标领域表示向量最相似的表示向量,并利用这些源领域表示向量的类别标签细化目标领域数据分类;最后,在国际通用分类数据集20新闻组数据集和垃圾邮件检测数据集上进行了实验,结果表明算法可以利用源领域的有用信息辅助目标领域的分类问题,并使分类准确率最高提高约15.26%和9.05%;对比其他经典迁移学习方法,通过稀疏分层可以挖掘不同颗粒度的表示向量,分类准确率最高提高约4.48%和4.13%。 展开更多

关键词 机器学习 迁移学习 非监督学习 分层算法 稀疏图方法

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基于综合几何关系稀疏自注意力机制的图像标注方法研究 被引量：6

5

作者 李艳 金小峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期1132-1136,共5页

针对基于Transformer框架的图像标注任务中提取视觉特征容易引入噪声问题且为了进一步提高视觉的上下文信息,提出了一种基于综合几何关系稀疏自注意力机制的图像标注方法。首先通过结合图像区域的绝对位置、相对位置和空间包含关系提取... 针对基于Transformer框架的图像标注任务中提取视觉特征容易引入噪声问题且为了进一步提高视觉的上下文信息,提出了一种基于综合几何关系稀疏自注意力机制的图像标注方法。首先通过结合图像区域的绝对位置、相对位置和空间包含关系提取详细全面的视觉表示,获取图像中潜在的上下文信息;其次提出了注意力层权重矩阵的稀疏化方法,该方法解决了Transformer忽略图像区域的局部性并引入噪声信息的问题;最后,采用了强化学习方法作为指导策略,实现模型在句子级别优化目标序列。通过在MS-COCO数据集上进行的对比实验结果表明,提出的方法在BLEU1、BLEU4、METEOR、ROUGE-L、CIDEr和SPICE指标上分别比基线模型提升了0.2、0.7、0.1、0.3、1.2和0.4,有效提升了图像自动标注的性能。 展开更多

关键词 图像标注 TRANSFORMER 自注意力机制 稀疏化方法

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地震波形反演的稀疏约束正则化方法 被引量：16

6

作者 王薇 韩波 唐锦萍 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期289-297,共9页

本文考虑地震波形反演问题.为了克服传统的Tikhonov正则化方法过度光滑的弊端,引入了非线性稀疏约束正则化方法,并采用对偶方法求解稀疏约束泛函的极小点.基于二维声波方程波形反演问题进行了数值模拟,针对不同模型对稀疏约束正则化方... 本文考虑地震波形反演问题.为了克服传统的Tikhonov正则化方法过度光滑的弊端,引入了非线性稀疏约束正则化方法,并采用对偶方法求解稀疏约束泛函的极小点.基于二维声波方程波形反演问题进行了数值模拟,针对不同模型对稀疏约束正则化方法进行了测试.结果表明,稀疏约束正则化方法对不连续介质模型的介质边缘具有良好的识别能力. 展开更多

关键词 波形反演 稀疏约束正则化方法 对偶方法 不连续介质

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动态稀疏表示方法在非接触式指纹图像识别中的应用 被引量：5

7

作者 桑园 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第21期258-263,共6页

传统指纹图像识别方法无法解决数据量大、样本维数高、样本数据呈非线性等问题。为此,将动态稀疏表示方法应用于非接触式指纹图像识别中。通过低秩矩阵恢复解决采集样本中出现的颜色偏差、局部遮挡以及内容缺失等问题。通过局部区域划... 传统指纹图像识别方法无法解决数据量大、样本维数高、样本数据呈非线性等问题。为此,将动态稀疏表示方法应用于非接触式指纹图像识别中。通过低秩矩阵恢复解决采集样本中出现的颜色偏差、局部遮挡以及内容缺失等问题。通过局部区域划分法把待识别图像分成若干子图像块,完成维数转换。引入可衡量待识别样本与训练样本间局部结构关系的准则和联合动态活跃集合对目标函数进行改进,建立动态稀疏表示模型。对各子图像的稀疏表示系数进行求解,依据稀疏表示系数求出所有非接触式指纹子图像的重构误差,融合全部误差,将误差最小的类别赋予待识别指纹图像,实现非接触式指纹图像识别。实验结果表明,所提方法实用性强,与其他方法相比识别可靠性更高。 展开更多

关键词 动态 稀疏表示方法 非接触式 指纹图像 识别

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基于自适应稀疏伪谱逼近新方法的随机潮流计算 被引量：4

8

作者 林济铿 申丹枫 刘阳升 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2875-2884,共10页

提出基于自适应稀疏伪谱逼近新方法(newadaptive sparse pseudospectral approximation method,NA-SPAM)的随机潮流计算新方法。该方法的基本过程如下:首先提出基于Nataf-Margin变换的相关随机变量独立化处理方法,并以命题及推论的形式... 提出基于自适应稀疏伪谱逼近新方法(newadaptive sparse pseudospectral approximation method,NA-SPAM)的随机潮流计算新方法。该方法的基本过程如下:首先提出基于Nataf-Margin变换的相关随机变量独立化处理方法,并以命题及推论的形式证明了该变换是有效的并且能够最大程度地保持NA-SPAM的计算效率;然后通过在NA-SPAM中用Kronrod-Patterson嵌套积分序列代替传统的高斯积分序列提出了嵌套NA-SPAM,以减少NA-SPAM所需的积分点和计算量;最后将Nataf-Margin变换和嵌套NA-SPAM结合为综合NA-SPAM,实现了随机潮流快速且准确的计算,得到系统状态量的期望、方差以及概率密度。用基于IEEE-9、IEEE-118节点系统的算例验证了综合NA-SPAM的有效性,以及其相比于经典伪谱SCM、LHS和MCM的计算效率优势。 展开更多

关键词 自适应稀疏伪谱逼近新方法 随机潮流计算 Nataf-Margin变换 Kronrod-Patterson嵌套积分序列

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基于自适应稀疏伪谱逼近新方法的随机状态估计:模型及算法 被引量：6

9

作者 林济铿 申丹枫 +1 位作者 陶向红 刘阳升 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期192-203,共12页

进行快速准确的不确定性状态估计,是进行电力系统不确定性分析、控制及优化的基础。该文提出基于多输出自适应稀疏伪谱逼近新方法(newadaptivesparsepsedospectral approximation method for multi-output problems,NA-SPAMMOP)的随机... 进行快速准确的不确定性状态估计,是进行电力系统不确定性分析、控制及优化的基础。该文提出基于多输出自适应稀疏伪谱逼近新方法(newadaptivesparsepsedospectral approximation method for multi-output problems,NA-SPAMMOP)的随机状态估计新模型及求解方法。构建完整的随机状态估计新模型,该模型完整地计及了基于AMI信息的负荷、分布式发电伪量测的不确定性,及部分因仪表精度偏低而具有较大量测误差的实际量测的不确定性;提出服从任意分布的随机量测的正交多项式系求取与随机量测的变换方法,使得该方法能够适应于任意连续分布的随机量测,并以命题的形式证明所提出的随机量测变换方法可使得SPAM类方法的计算效率最高;构建基于NA-SPAM-MOP的随机状态估计新模型的有效求解算法,实现了系统状态变量的各阶矩、概率密度函数及包含状态变量真值的置信区间的快速求解,经分析,该算法的计算复杂性远低于蒙特卡罗类抽样方法。算例证明了所提出模型及算法的有效性。 展开更多

关键词 随机状态估计 随机量测 多输出自适应稀疏伪谱逼近新方法 正交多项式系 广义多项式混沌

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位场数据重构的l_p范数稀疏约束正则化方法 被引量：1

10

作者 陈国新 陈生昌 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期748-756,共9页

基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方... 基于位场数据在离散余弦变换域的稀疏性,利用lp(0≤p<1)范数代替l1范数作为模型参数稀疏性的度量.引入lp范数稀疏约束正则化方法,借用迭代再加权最小二乘算法思想求解得到稀疏约束优化问题的解.分析不同p值的lp范数稀疏约束正则化方法的数据重构能力.将该算法应用于实际位场数据重构试验中获得了较理想的结果,通过边界外延加大计算区域的方法减少了边界数据的重构误差,提高了数据重构质量. 展开更多

关键词 位场数据重构 LP范数 稀疏约束正则化方法 迭代再加权最小二乘算法

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机群系统中基于MPI的多维稀疏数组传递方法

11

作者 俞时权 胡浩民 马德云 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期69-71,共3页

机群系统是一种分布存储系统，它主要利用消息传递方式来实现各结点之间的通信。而MPI（Message Passing Interface）作为一种基于消息传递的并行程序设计环境，已广泛应用于多种并行系统，尤其是像机群系统那样的分布存储并行机。该文... 机群系统是一种分布存储系统，它主要利用消息传递方式来实现各结点之间的通信。而MPI（Message Passing Interface）作为一种基于消息传递的并行程序设计环境，已广泛应用于多种并行系统，尤其是像机群系统那样的分布存储并行机。该文主要探讨了MPI中的消息传递调用接口，提出了几种有效的在结点间传递多维稀疏数组的方法，并通过实践加以比较。 展开更多

关键词 机群系统 MPI 多维稀疏数组传递方法 并行程序设计 可视化人机交互 消息传递 远程存储访问 并行计算机

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时频域稀疏优化谐波噪声压制方法及其在准噶尔盆地高密度地震勘探中的应用 被引量：3

12

作者 罗勇 刘宏杰 +2 位作者 毛海波 蒋立 师振盛 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期79-85,共7页

谐波噪声是可控震源滑动扫描采集过程中产生的主要干扰,有效压制此类噪声是实现高精度、高分辨率地震数据叠前、叠后反演及属性分析的前提。讨论了时频域稀疏优化谐波噪声压制方法的技术关键,即有效信号及谐波干扰噪声稀疏表示字典的构... 谐波噪声是可控震源滑动扫描采集过程中产生的主要干扰,有效压制此类噪声是实现高精度、高分辨率地震数据叠前、叠后反演及属性分析的前提。讨论了时频域稀疏优化谐波噪声压制方法的技术关键,即有效信号及谐波干扰噪声稀疏表示字典的构造,给出了稀疏表示字典主要参数的确定方法。将时频域稀疏优化谐波噪声压制方法应用于准噶尔盆地玛湖地区三维典型单炮记录谐波噪声压制,并与工业界常用的频率域振幅异常噪声压制方法(FDNAT)进行了对比。典型单炮数据处理结果对比、单道数据对比、反褶积及其多道数据平均归一化振幅谱分析表明,时频域稀疏优化方法能在压制谐波噪声的同时具有良好的保真性能。 展开更多

关键词 滑动扫描 时频域稀疏优化方法 保真性 稀疏表示字典 可控震源

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基于自步学习的加权稀疏表示人脸识别方法 被引量：10

13

作者 王学军 王文剑 曹飞龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3145-3151,共7页

近年来基于稀疏表示的分类方法(SRC)成为了一个新的热点问题,在人脸识别领域取得了很大的成功。但基于稀疏表示的方法在重建待测样本时,有可能会利用与待测样本相差较大的训练样本,并且没有考虑到表示系数的局部信息,从而导致分类结果... 近年来基于稀疏表示的分类方法(SRC)成为了一个新的热点问题,在人脸识别领域取得了很大的成功。但基于稀疏表示的方法在重建待测样本时,有可能会利用与待测样本相差较大的训练样本,并且没有考虑到表示系数的局部信息,从而导致分类结果不稳定。提出一种基于自步学习的加权稀疏表示算法SPL-WSRC,在字典中有效剔除与待测样本相差较大的训练样本,并利用加权手段考虑样本间的局部信息,以提高分类精度和稳定性。通过3个典型的人脸数据集中的实验,实验结果表明,所提算法优于原稀疏表示算法SRC,特别是当训练样本足够多时,效果更明显。 展开更多

关键词 基于稀疏表示的分类方法 分类 自步学习 加权系数 人脸识别

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基于动态指导的深度学习模型稀疏化执行方法 被引量：3

14

作者 孙茹君 张鲁飞 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期11-19,共9页

以深度学习为代表的人工智能技术迅速发展,庞大的数据、模型,更大的计算量和更复杂的计算都对模型的执行提出了挑战.在实际应用中,资源和应用的动态特征以及用户的动态需求,需要模型执行的动态性来保证.而稀疏化是在资源受限、用户需求... 以深度学习为代表的人工智能技术迅速发展,庞大的数据、模型,更大的计算量和更复杂的计算都对模型的执行提出了挑战.在实际应用中,资源和应用的动态特征以及用户的动态需求,需要模型执行的动态性来保证.而稀疏化是在资源受限、用户需求调整情况下动态模型的执行重要手段.目前主流的稀疏化技术主要是针对特定问题的稀疏化,且针对推理的多,针对训练的少,缺乏在训练执行阶段进行动态调整和稀疏化的手段.本文在对深度学习领域的基本计算单元进行可稀疏性分析的基础上,进一步分析了模型执行的不同层面、不同组成部分的稀疏化能力;经过对动态需求、模型稀疏化策略的建模后,提出了基于动态指导的深度学习模型稀疏化执行方法,并进行了基本实验;最后从量化建模与量化实验的角度对今后的研究工作提出了展望. 展开更多

关键词 深度学习 稀疏化方法 资源受限 动态调度

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RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法 被引量：1

15

作者 谢虹 姜文刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期196-203,共8页

针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特... 针对现实场景中人脸局部遮挡导致的表情识别准确度较低的问题,提出一种RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法。将人脸图像通过多支路卷积运算和空洞卷积模块来获取丰富的表情特征,基于Asm-CBAM卷积注意力机制划分人脸表情特征的权重并进行多特征融合,随后堆叠密集残差模块,从多通道中自适应提取人脸特征信息,通过Asm-CBAM卷积注意力机制提高网络对人脸关键特征的注意力。在此基础上,利用鲁棒稀疏表示分类器方法对表情进行分类。在人脸数据集FER2013和CK+上的实验结果表明,该方法的人脸表情平均识别精度分别达到79.86%和98.74%,与OAD Net算法相比,分别高出7.50和3.14个百分点,能够高效提取人脸表情特征。此外,在人脸被遮挡的情况下具有较强的鲁棒性,有效提高了在人脸遮挡情况下表情识别的准确度。 展开更多

关键词 表情识别 局部遮挡 鲁棒稀疏表示分类器方法 密集残差 Asm-CBAM模块 空洞卷积

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多种表示的图像分类方法 被引量：1

16

作者 陈德运 付立军 +3 位作者 张学松 于梁 陈海龙 李骜 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第12期2138-2148,共11页

针对不同图像提取出显著的特征对于图像分类是非常有意义的,然而单一图像分类方法不能在所有图像上都取得好的鲁棒性,通过多视角来提取不同特征,并将其融合来有效地解决这个难题。首先,利用二维主成分分析(2DPCA)提取图像的特征,然后根... 针对不同图像提取出显著的特征对于图像分类是非常有意义的,然而单一图像分类方法不能在所有图像上都取得好的鲁棒性,通过多视角来提取不同特征,并将其融合来有效地解决这个难题。首先,利用二维主成分分析(2DPCA)提取图像的特征,然后根据获取特征进行图像重构(虚拟图像)。其次,利用快速傅里叶变换(FFT)获取图像的频谱特征。接着,将原始图像、虚拟图像、频谱特征分别利用稀疏方法获取得分。最后,利用一种新颖融合机制将上述得分进行融合,并根据新获取得分进行图像分类。获取的多特征和原始图像进行了互补,使该算法更具有鲁棒性;该方法具有稀疏性,提高了图像分类的性能;此外,它能自动获取参数,不需要手动调参。实验结果表明,该方法在不同情景下具有高的图像分类准确率。 展开更多

关键词 图像分类 二维主成分分析(2DPCA) 快速傅里叶变换(FFT) 稀疏方法 多种表示方法

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全息合成孔径雷达的概念、体制和方法 被引量：11

17

作者 丁赤飚 仇晓兰 吴一戎 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期399-408,共10页

合成孔径雷达技术经历了二维SAR、二维半SAR(InSAR)、三维SAR,已发展到如今的多维度SAR,取得了巨大的技术成就。该文在简要总结合成孔径雷达及其成像技术发展历程的基础上,提出了全息合成孔径雷达的概念并首次给出了明确的定义,指出该... 合成孔径雷达技术经历了二维SAR、二维半SAR(InSAR)、三维SAR,已发展到如今的多维度SAR,取得了巨大的技术成就。该文在简要总结合成孔径雷达及其成像技术发展历程的基础上,提出了全息合成孔径雷达的概念并首次给出了明确的定义,指出该定义与现有全息雷达、多基线圆迹SAR、多维度SAR等概念的区别与联系。并且基于现有多维度SAR模型框架,给出了全息SAR的成像体制和信号模型,提出了初步的成像思路,为全息SAR技术的发展提供了初步的理论和技术框架基础。 展开更多

关键词 全息合成孔径雷达 多维度SAR SAR成像模型 稀疏成像方法

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使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题 被引量：4

18

作者 王晓辉 黄伟 +1 位作者 秦传波 田联房 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1527-1531,共5页

在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如Fisherface和Eigenface等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸... 在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如Fisherface和Eigenface等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集,应用稀疏理论进行加权积分融合,分两步进行识别的方法,并在ORL和FERET人脸数据库做了对比实验。实验结果表明,该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好,并具有一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 模式识别 人脸识别 稀疏表示方法 人脸单样本问题

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基于fused惩罚的稀疏主成分分析 被引量：3

19

作者 张波 刘晓倩 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2019年第4期119-128,共10页

本文旨在研究基于fused惩罚的稀疏主成分分析方法,以适用于相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据情形。首先,从回归分析角度出发,提出一种求解稀疏主成分的简便思路,给出一种广义的稀疏主成分模型——GSPCA模型及其求解算法,并证明... 本文旨在研究基于fused惩罚的稀疏主成分分析方法,以适用于相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据情形。首先,从回归分析角度出发,提出一种求解稀疏主成分的简便思路,给出一种广义的稀疏主成分模型——GSPCA模型及其求解算法,并证明在惩罚函数取1-范数时,该模型与现有的稀疏主成分模型——SPC模型的求解结果一致。其次,提出将fused惩罚与主成分分析相结合,得到一种fused稀疏主成分分析方法,并从惩罚性矩阵分解和回归分析两个角度,给出两种模型形式。在理论上证明了两种模型的求解结果是一致的,故将其统称为FSPCA模型。模拟实验显示,FSPCA模型在处理相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据集上表现良好。最后,将FSPCA模型应用于手写数字识别,发现与SPC模型相比,FSPCA模型所提取的主成分具备更好的解释性。 展开更多

关键词 主成分分析 稀疏化方法 fused惩罚 手写数字识别 可解释性

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用于人脸识别的改进MKD-SRC方法

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作者 何珺 孙波 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期12-18,共7页

稀疏表示是近年来图像处理、模式识别及计算机视觉领域中的一个研究热点,广泛应用在图像压缩、图像去噪及修复、目标检测、物体识别等各个方向.在人脸识别的应用背景下,一种基于局部特征的多任务稀疏表示分类方法,即基于多任务多关键点... 稀疏表示是近年来图像处理、模式识别及计算机视觉领域中的一个研究热点,广泛应用在图像压缩、图像去噪及修复、目标检测、物体识别等各个方向.在人脸识别的应用背景下,一种基于局部特征的多任务稀疏表示分类方法,即基于多任务多关键点特征描述子(multi-keypoint descriptors,MKD)的稀疏识别(MKD-SRC)方法虽具有良好的旋转、尺度不变性,但计算复杂度较高,且对光照的鲁棒性并不理想.本文就此问题分析了MKD-SRC方法的原理和前提,提出基于线性子空间和极大似然概率的改进方法,并在公开人脸数据库上对方法的性能进行了测试.实验结果表明,改进的MKD-SRC方法在计算效率以及对大块噪声污染和光照不均匀的鲁棒性这两个方面取得了良好的效果. 展开更多

关键词 人脸识别 稀疏表示分类方法 改进MKD-SRC 线性子空间 极大似然概率

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