鉴别性非负表示分类及其在人脸识别中的应用

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作者 徐然然 吴小俊 尹贺峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第13期147-153,共7页

非负表示分类器在人脸识别算法中有着突出的表现,但是各类别表示之间存在相关性,这对分类不利。为了解决这一问题,提出了基于鉴别性非负表示的人脸识别算法。在非负约束的基础上,添加正则项,减少类别间相关性;利用交替方向乘子法对变量... 非负表示分类器在人脸识别算法中有着突出的表现,但是各类别表示之间存在相关性,这对分类不利。为了解决这一问题,提出了基于鉴别性非负表示的人脸识别算法。在非负约束的基础上,添加正则项,减少类别间相关性;利用交替方向乘子法对变量进行优化;最后将测试样本划分在最小重构误差所对应的类别中。在4个数据集上的实验结果表明,提出的基于鉴别性非负表示的分类识别算法在分类识别精度上超过其他对比算法。 展开更多

关键词 稀疏表示 非负表示 鉴别信息 人脸识别

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基于非负稀疏表示的SAR图像目标识别方法 被引量：13

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作者 丁军 刘宏伟 王英华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2194-2200,共7页

针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中存在物体遮挡的情况,该文提出一种基于非负稀疏表示的分类方法。通过分析L0范数和L1范数最小化在求解非负稀疏表示问题上的区别,证明在一定条件下,L1范数最小化方法除了保持解的稀疏性还能得到与输... 针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中存在物体遮挡的情况,该文提出一种基于非负稀疏表示的分类方法。通过分析L0范数和L1范数最小化在求解非负稀疏表示问题上的区别,证明在一定条件下,L1范数最小化方法除了保持解的稀疏性还能得到与输入信号更加相似的原子集合,因此也更加适用于分类问题中。在运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据集上的识别实验结果表明,采用L1范数的非负稀疏表示分类方法能达到较好的识别性能,并且相对传统方法对存在遮挡情况下的识别问题更稳健。 展开更多

关键词 SAR目标识别 非负稀疏表示 L1范数最小化

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非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测 被引量：2

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作者 韦道知 黄树彩 +1 位作者 赵岩 庞策 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第A02期120-125,536,共6页

针对高光谱异常检测提出了一种新型的非负稀疏表示(NSR)模型。其核心思想是背景像素可以近似地表示为其周围邻域的稀疏线性组合,而异常像素不能。算法中稀疏向量的非负性和一对一约束具有物理意义以及更好的辨别能力。为了排除在背景字... 针对高光谱异常检测提出了一种新型的非负稀疏表示(NSR)模型。其核心思想是背景像素可以近似地表示为其周围邻域的稀疏线性组合,而异常像素不能。算法中稀疏向量的非负性和一对一约束具有物理意义以及更好的辨别能力。为了排除在背景字典中呈现的潜在异常像素,修剪与中心像素类似的原子,然后通过非负正交匹配追踪(NOMP)算法求解NSR模型,并将重建误差直接用于确定异常像素。最后,通过实际的高光谱数据集的实验结果与现有的算法进行比较,证明了所提出的算法的有效性。 展开更多

关键词 异常检测 非负稀疏表示 协作表示 高光谱图像

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基于非负稀疏表示的人脸识别 被引量：2

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作者 史加荣 杨威 魏宗田 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第5期2002-2006,共5页

对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法。提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于非负稀疏表示的分类算法。在仿射传播算法的基础上,提出了人脸... 对稀疏表示在人脸识别中的应用进行了研究,提出了人脸识别的非负稀疏表示方法和采样方法。提出了非负稀疏表示的乘性迭代算法,分析了该方法与非负矩阵分解的联系,设计了基于非负稀疏表示的分类算法。在仿射传播算法的基础上,提出了人脸数据集的采样方法,并在人脸图像集上进行了实验。与稀疏表示相比,非负稀疏表示在计算复杂度和鲁棒性上具有优越性;与随机采样方法相比,该采样方法具有较高的识别精度。 展开更多

关键词 稀疏表示 非负稀疏表示 人脸识别 仿射传播 采样 非负矩阵分解

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基于时空信息和非负成分表示的动作识别

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作者 王健弘 张旭 +2 位作者 章品正 姜龙玉 罗立民 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期675-680,共6页

为充分利用时空分布信息及视觉单词间的关联信息,提出了一种新的时空非负成分表示方法(ST-NCR)用于动作识别.首先,基于视觉词袋(Bo VW)表示,利用混合高斯模型对每个视觉单词所包含的局部特征的时空位置分布进行建模,计算时空Fisher向量(... 为充分利用时空分布信息及视觉单词间的关联信息,提出了一种新的时空非负成分表示方法(ST-NCR)用于动作识别.首先,基于视觉词袋(Bo VW)表示,利用混合高斯模型对每个视觉单词所包含的局部特征的时空位置分布进行建模,计算时空Fisher向量(STFV)来描述特征位置的时空分布;然后,利用非负矩阵分解从Bo VW表示中学习动作基元并对动作视频进行编码.为有效融合时空信息,采用基于图正则化的非负矩阵分解,并且将STFV作为图正则化项的一部分.在3个公共数据库上对该方法进行了测试,结果表明,相比于Bo VW表示和不带时空信息的非负成分表示方法,该方法能够提高动作识别率. 展开更多

关键词 动作识别 非负成分表示 时空Fisher向量 视觉词袋

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基于非负稀疏表示的标签繁殖算法

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作者 杨南海 桑媛媛 +1 位作者 赫然 王秀坤 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期264-271,共8页

提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的... 提出了一种基于非负稀疏表示(nonnegative sparse representation,NSR)的半监督学习标签传播算法.该算法首先构造一个稀疏概率图(sparse probability graph,SPG),其权重由非负稀疏表示算法计算的非负系数组成,自然地反映了各样本之间的聚类关系,避免了传统半监督学习算法中的邻居选择和参数设置过程;然后通过对未标记样本的标签进行迭代繁殖至收敛而获得所有样本的标签.在人脸识别、物体识别、UCI机器学习和TDT文本数据集上的实验结果表明采用非负稀疏表示的标签传播算法比典型的标签繁殖算法具有更好的分类准确率. 展开更多

关键词 非负稀疏表示 半监督学习 稀疏概率图 聚类关系 标签繁殖

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结合非负张量表示与扩展隐Dirichlet分配模型的图像标注

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作者 钱智明 钟平 王润生 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期152-157,共6页

由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法... 由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。 展开更多

关键词 图像标注 非负张量表示 扩展隐Dirichlet分配 变分推理

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基于非负稀疏表示的遮挡人耳识别 被引量：3

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作者 张保庆 穆志纯 曾慧 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1339-1345,1353,共8页

遮挡是人耳识别中一个难以回避的问题,当人耳被遮挡时绝大多数人耳识别算法性能会大大降低.借鉴人类视觉认知特性,将非负稀疏表示用于遮挡情况下的人耳识别,提出一种更为鲁棒的遮挡人耳识别方法.首先对训练人耳图像和待识别人耳图像进... 遮挡是人耳识别中一个难以回避的问题,当人耳被遮挡时绝大多数人耳识别算法性能会大大降低.借鉴人类视觉认知特性,将非负稀疏表示用于遮挡情况下的人耳识别,提出一种更为鲁棒的遮挡人耳识别方法.首先对训练人耳图像和待识别人耳图像进行下采样降维,然后将待识别人耳图像表示为由所有训练人耳图像构成的字典的非负稀疏线性组合,最后通过求解非负稀疏表示模型得到稀疏表示系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在USTB人耳图像库上的实验结果表明,当人耳图像被遮挡时,该方法具有更好的鲁棒性和更高的识别率. 展开更多

关键词 人耳识别 人耳遮挡 非负稀疏表示

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基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

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作者 陈思宝 苌江 罗斌 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期17-25,共9页

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目... 目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能. 展开更多

关键词 目标跟踪 非负稀疏表示 稀疏协作模型 产生式模型 判别式分类器

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基于近红外光谱与协同表示方法的贻贝毒素快速检测

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作者 乔付 刘忠艳 刘瑶 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期292-298,共7页

该文应用近红外光谱和类别相关残差约束的非负表示分类(class-specific residual constraint non-negative representation base classification,CRNRC)方法快速识别被毒素污染的贻贝。受腹泻贝类毒素(diarrheal shellfish toxins,DST)... 该文应用近红外光谱和类别相关残差约束的非负表示分类(class-specific residual constraint non-negative representation base classification,CRNRC)方法快速识别被毒素污染的贻贝。受腹泻贝类毒素(diarrheal shellfish toxins,DST)污染的贻贝,其组织变化可通过近红外光谱曲线反映出来,可利用CRNRC模型对健康贻贝和受DST污染的贻贝进行分类。在CRNRC模型中引入类相关残差项和协同表示,将编码与分类联系起来。研究了CRNRC的编码向量,通过实验确定CRNRC模型的最优参数。实验结果表明,CRNRC模型在平均准确率、F-measure、1-specificity等评价指标上均优于协同表示和非负表示分类模型;近红外光谱与CRNRC相结合,能有效地鉴别被DST污染的贻贝,该检测方法具有智能、无损、准确、不需要化学试剂等优点。可将CRNRC模型的近红外光谱检测方法扩展到其他海鲜产品的检测(如检测海鲜产品核污染程度),以确保人类摄入健康的海鲜产品。 展开更多

关键词 腹泻贝类毒素 近红外光谱 贻贝 类别相关残差约束 非负表示

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基于多特征融合矩阵分解的胃镜图像病灶检测

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作者 杨国亮 黄剑琛 《现代电子技术》 2022年第3期69-72,共4页

胃镜检查过程中,医生通过内窥镜对病变部位的疾病诊断全靠医生的个人经验判断,给医生造成巨大的工作压力,因此提出一种基于稀疏约束的隐低秩表示模型的改进算法。在矩阵融合的基础算法中引入稀疏约束的隐低秩表示模型,提取数据的主特征... 胃镜检查过程中,医生通过内窥镜对病变部位的疾病诊断全靠医生的个人经验判断,给医生造成巨大的工作压力,因此提出一种基于稀疏约束的隐低秩表示模型的改进算法。在矩阵融合的基础算法中引入稀疏约束的隐低秩表示模型,提取数据的主特征和隐含特征来获取更多图像信息,应对样本数量较少的情况,并且采用加权非负稀疏表示分类方法(WNSLRRC)区分干扰区域和病灶区域,以图像隐含特征作为依据的加权低秩模型能更好地获得图像数据的全局结构。经过实验证明,该检测方法对病灶区域检测精度较高,具有一定的实用性,并且算法具有较好的抗扰性。 展开更多

关键词 非负低秩矩阵分解 胃镜图像 多特征融合 隐低秩表示 加权非负稀疏低秩表示分类 病灶检测 全局性 稀疏约束

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