RRA-InceptionV3结合鲁棒稀疏表示的表情识别方法 被引量：1

1

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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基于迁移鲁棒稀疏编码的图像表示方法 被引量：11

2

作者 赵鹏 王维 +1 位作者 刘慧婷 纪霞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期2421-2432,共12页

图像表示是图像处理和图像理解研究中的关键问题之一.在图像的低层表示上有很多重要的研究工作,例如HOG,SIFT等.然而在图像的低层表示和高层语义间仍然存在着巨大的鸿沟.因而,很多机器学习的方法被用来学习图像的高层表示,例如主成分分... 图像表示是图像处理和图像理解研究中的关键问题之一.在图像的低层表示上有很多重要的研究工作,例如HOG,SIFT等.然而在图像的低层表示和高层语义间仍然存在着巨大的鸿沟.因而,很多机器学习的方法被用来学习图像的高层表示,例如主成分分析,稀疏编码,非负矩阵分解以及低秩表示等.传统机器学习假设标记图像和未标记图像服从同一分布,图像表示的误差服从高斯分布.然而现实中图像数据更新速度快,而且图像生成环境存在差异性,导致未标记图像与已标记图像不服从同一分布,因而需要重新标记数据和训练模型.并且图像数据容易出现异常,例如遮挡、腐蚀等等,从而不能再用高斯分布来估计误差.迁移学习允许标记图像(训练数据)和未标记图像(测试数据)服从不同的分布.基于迁移学习的图像表示方法学习一个新的好的特征空间.在这个新的特征空间下,可以较好地描述标记图像和未标记图像的语义信息.并且在这个新的特征空间下,从训练集中标记图像上学习到的统计模型(例如分类模型),可以较好地迁移到测试集中未标记图像上,从而充分利用已标记图像,将学习到的知识迁移到未标记的图像集上.该文提出了一种基于迁移鲁棒稀疏编码的图像表示方法,引入权值矩阵削弱异常点对分类的干扰,使用稀疏编码获得数据的高级语义,利用最小化最大均值差异缩小源域和目标域图像集之间的分布差异以及图拉普拉斯项保留图像集的几何特性.该文的主要贡献在于:一是通过权值矩阵泛化残差分布,使得所提出的基于迁移鲁棒稀疏编码的图像表示方法能大大减少异常点对编码和字典学习的影响;二是在鲁棒字典学习过程中,采用正则化参数代替迁移稀疏编码中的字典约束,从而将其转化为无约束优化问题,避免了拉格朗日求解法的复杂性.在几个通用迁移学习数据集上的对比实验结果表明,该文所提出的图像表示方法在分类上的平均准确率比其它6种相关主流方法均有不同程度的提高,证明了其有效性和鲁棒性. 展开更多

关键词 迁移学习 鲁棒稀疏编码 图像表示 最大均值差异 异常点

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基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法 被引量：4

3

作者 李燕 章玥 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期2015-2022,共8页

针对人脸识别中的光照变化问题,利用随机投影对传统稀疏表示分类器进行改进,提出一种基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法。通过对人脸图像进行光照规范化处理,尽量消除人脸图像上的恶劣光照,取得经光照校正的人脸样... 针对人脸识别中的光照变化问题,利用随机投影对传统稀疏表示分类器进行改进,提出一种基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法。通过对人脸图像进行光照规范化处理,尽量消除人脸图像上的恶劣光照,取得经光照校正的人脸样本后进行多次随机空间投影,进一步丰富样本的光照不变特征,以减小光照变化对人脸识别带来的影响。在此基础上,对利用单一残差分类的传统稀疏表示分类方法进行改进,样本经过多次随机投影和稀疏表示会产生多个样本特征和重构残差,利用样本特征的能量来确定各个重构残差的融合权值,最终得到一种稳定性和可靠性更强的加权残差。在Yale B和CMU PIE两个光照变化较大的人脸库上的实验结果表明,改进的方法具有较强的光照鲁棒性。与传统稀疏表示方法相比,本文提出的方法在Yale B人脸库上两组实验的平均识别率分别提高了25.76%和46.39%,在CMU PIE上的平均识别率提高了10%左右。 展开更多

关键词 稀疏表示 随机投影 加权残差 光照鲁棒人脸识别

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基于Borda投票加权的子模块稀疏表示鲁棒模式识别算法 被引量：6

4

作者 胡正平 李静 赵淑欢 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2309-2315,共7页

利用子模块稀疏表示进行分类时,具有遮挡或强烈光照变化的子模块中各类残差可能很相近,此时正确类别残差可能不是最小,依据稀疏表示分类的残差最小判别准则将导致子模块错误分类,影响最终判别结果。针对此问题,提出基于Borda投票加权的... 利用子模块稀疏表示进行分类时,具有遮挡或强烈光照变化的子模块中各类残差可能很相近,此时正确类别残差可能不是最小,依据稀疏表示分类的残差最小判别准则将导致子模块错误分类,影响最终判别结果。针对此问题,提出基于Borda投票加权的子模块稀疏表示分类算法。首先利用Borda分别对子模块中的每类进行投票,然后利用子模块稀疏度和子模块残差确定该子模块的可信度权重,依据子模块可信度权重将所有子模块中每类票数进行加权求和,进行最终分类判别。实验结果表明,当图像具有遮挡或强烈光照变化时,提出的分类算法具有很好的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 鲁棒人脸识别 稀疏表示 子模块可信度权重 子模块稀疏度 子模块残差 投票加权

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联合字典鲁棒稀疏表示的多聚焦图像融合 被引量：6

5

作者 杨勇 吴嘉骅 +1 位作者 黄淑英 阙越 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第8期1871-1877,共7页

针对多聚焦图像融合中源图像未精确配准的问题,本文提出一种基于联合字典的鲁棒稀疏表示和形态学滤波相结合的多聚焦图像融合方法.该方法首先从源图像中分别得到不同的子字典,并将不同的子字典拼接成一个联合字典;接着使用联合字典对源... 针对多聚焦图像融合中源图像未精确配准的问题,本文提出一种基于联合字典的鲁棒稀疏表示和形态学滤波相结合的多聚焦图像融合方法.该方法首先从源图像中分别得到不同的子字典,并将不同的子字典拼接成一个联合字典;接着使用联合字典对源图像进行鲁棒稀疏表示,分别得到稀疏系数X与重构误差E,并将两者的加权二范数和作为判别依据,以此得到初始的融合决策图;为了减少源图像未精确配准带来的融合误差,提高融合的鲁棒性,本文提出使用形态学滤波与高斯滤波对初始的融合决策图进行处理,从而获得最终的融合决策图;最后根据该融合决策图对源图像进行加权融合,获得融合图像.实验结果表明,该方法的融合结果无论从主观视觉效果还是客观定量评价,都优于一些主流的多聚焦图像融合方法. 展开更多

关键词 多聚焦图像融合 鲁棒稀疏表示 联合字典 形态学滤波

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基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示肿瘤细胞图像识别 被引量：2

6

作者 甘岚 张永焕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期2895-2899,2906,共6页

针对胃黏膜肿瘤细胞图像的高维性及复杂性的特点,为了提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,提出了一种基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示(RRC)肿瘤细胞图像识别方法。该方法首先将所有的原始染色肿瘤细胞图像转化为灰度图像;然后利用具有Fishe... 针对胃黏膜肿瘤细胞图像的高维性及复杂性的特点,为了提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,提出了一种基于字典学习的正则化鲁棒稀疏表示(RRC)肿瘤细胞图像识别方法。该方法首先将所有的原始染色肿瘤细胞图像转化为灰度图像;然后利用具有Fisher判别约束的字典学习(FDDL)方法对肿瘤细胞图像训练样本的全局特征进行字典学习,得到具有类别标签的结构化字典;最后将具有判别性的新字典用于RRC模型进行分类识别。RRC模型是基于最大后验概率准则,将稀疏保真度表示为余项的最大后验概率函数,最终识别问题转化为求解正则化加权范数的优化逼近问题。将提出的识别方法应用于肿瘤细胞图像的最高识别率为92.4%,表明该方法能够有效地实现肿瘤细胞图像的分类。 展开更多

关键词 稀疏表示分类 Fisher判别字典学习 正则化鲁棒稀疏表示 图像预处理 肿瘤细胞图像识别

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基于稀疏表示的旋转鲁棒遥感影像特征提取 被引量：1

7

作者 步晓亮 霍宏 方涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第14期124-127,共4页

针对高空间分辨率遥感影像的特征提取问题,提出一种基于稀疏表示的提取方法。通过学习,从大量的自然图像中获得过完备字典,对其中每个原子进行多个方向的旋转,从而扩展该字典。利用扩展的字典对遥感影像进行稀疏编码,并将稀疏编码非零... 针对高空间分辨率遥感影像的特征提取问题,提出一种基于稀疏表示的提取方法。通过学习,从大量的自然图像中获得过完备字典,对其中每个原子进行多个方向的旋转,从而扩展该字典。利用扩展的字典对遥感影像进行稀疏编码,并将稀疏编码非零元素个数限定为1,对非零元素的位置统计直方图进行池化处理后,通过归一化获得影像的特征。实验结果表明,与传统的特征提取方法相比,该方法可以有效提取遥感影像的特征,并且对遥感纹理影像的旋转具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 稀疏表示 稀疏编码 过完备字典 旋转鲁棒 特征提取 遥感影像

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基于交叉熵稀疏表示的鲁棒视觉跟踪算法 被引量：1

8

作者 丁维福 张讲社 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第8期883-891,共9页

为研究复杂视频环境下目标的有效跟踪问题,在粒子滤波框架下,提出了利用稀疏表示的方法学习有效外观模型的鲁棒视觉跟踪算法.与经典的稀疏跟踪器不同,该方法通过给跟踪目标中被遮挡的像素和奇异值分配较低权值,而给目标像素分配较高权值... 为研究复杂视频环境下目标的有效跟踪问题,在粒子滤波框架下,提出了利用稀疏表示的方法学习有效外观模型的鲁棒视觉跟踪算法.与经典的稀疏跟踪器不同,该方法通过给跟踪目标中被遮挡的像素和奇异值分配较低权值,而给目标像素分配较高权值,有效地解决了跟踪过程遮挡、阴影和噪声问题.为了进一步提高跟踪器的性能,对目标模板集实现动态更新.使用EMD度量了模板集和候选目标的相似性,可进一步改善遮挡问题.将本文提出的算法在复杂的视频序列上与5中流行的跟踪器进行了比较,实验表明,本文提出的算法在性能、精度及鲁棒性方面都显示了优越性. 展开更多

关键词 鲁棒视觉跟踪 交叉熵稀疏表示 自适应外观模型 粒子滤波 遮挡和奇异值

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基于稀疏自表示及流形正则化的无监督特征选择

9

作者 刘杰 谭文静 李占山 《东北大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第12期1706-1716,共11页

基于自表示的无监督特征选择能够处理未标记数据且不受伪标签影响.为了令此类方法同时具有良好的鲁棒性、保留样本局部结构、能选出最具代表性的特征,提出了一种新的方法,并设计了一个对应的迭代优化算法来计算其目标函数.该方法先对样... 基于自表示的无监督特征选择能够处理未标记数据且不受伪标签影响.为了令此类方法同时具有良好的鲁棒性、保留样本局部结构、能选出最具代表性的特征,提出了一种新的方法,并设计了一个对应的迭代优化算法来计算其目标函数.该方法先对样本异常值进行识别和处理,然后将传统的自表示模型与非凸稀疏约束和流形正则结合形成目标模型,再将预处理后的数据放入模型进行特征选择,最后使用所选特征进行聚类.将所提方法在9个真实数据集上与7种方法进行对比实验,实验结果表明,所提方法可以有效解决无监督特征选择问题. 展开更多

关键词 无监督特征选择 自表示 鲁棒 稀疏 流形正则化

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基于鲁棒回归度量学习的图像分类算法 被引量：1

10

作者 常冬霞 王舒伟 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期119-126,共8页

度量学习是机器学习中的重要研究问题之一,针对实际应用中的噪声数据,如何建立一个鲁棒的度量仍是一个挑战.本文将稀疏表示、特征学习与分类模型相结合提出了一种新的基于鲁棒回归度量学习(RRML)的算法并将其应用于图像分类.算法对最优... 度量学习是机器学习中的重要研究问题之一,针对实际应用中的噪声数据,如何建立一个鲁棒的度量仍是一个挑战.本文将稀疏表示、特征学习与分类模型相结合提出了一种新的基于鲁棒回归度量学习(RRML)的算法并将其应用于图像分类.算法对最优特征子空间和稀疏表示进行联合学习,在更具判别性的低维表征空间中,通过稀疏表示有效地编码数据的局部结构信息,进而更好地揭示数据的内在鉴别信息,并以此指导该模型学习到最优的投影矩阵;同时对噪声矩阵和投影矩阵的行稀疏约束,可以极大降低噪声的影响.实验结果表明所提算法在图像分类准确率和鲁棒性方面均优于其他对比算法. 展开更多

关键词 图像分类 度量学习 鲁棒回归 稀疏表示 特征子空间

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鲁棒最小二乘孪生支持向量机及其稀疏算法

11

作者 靳启帆 陈丽 +1 位作者 徐明亮 姜晓恒 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第18期78-89,共12页

最小二乘孪生支持向量机通过求解两个线性规划问题来代替求解复杂的二次规划问题,具有计算简单和训练速度快的优势。然而,最小二乘孪生支持向量机得到的超平面易受异常点影响且解缺乏稀疏性。针对这一问题,基于截断最小二乘损失提出了... 最小二乘孪生支持向量机通过求解两个线性规划问题来代替求解复杂的二次规划问题,具有计算简单和训练速度快的优势。然而,最小二乘孪生支持向量机得到的超平面易受异常点影响且解缺乏稀疏性。针对这一问题,基于截断最小二乘损失提出了一种鲁棒最小二乘孪生支持向量机模型,并从理论上验证了模型对异常点具有鲁棒性。为使模型可处理大规模数据,基于表示定理和不完全Cholesky分解得到了新模型的稀疏解,并提出了适合处理带异常点的大规模数据的稀疏鲁棒最小二乘孪生支持向量机算法。数值实验表明,新算法比已有算法分类准确率、稀疏性、收敛速度分别提高了1.97%~37.7%、26~199倍和6.6~2 027.4倍。 展开更多

关键词 鲁棒最小二乘孪生支持向量机 截断最小二乘损失函数 不完全Cholesky分解 表示定理 稀疏解

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结合先验知识和稀疏表示误差的感知矩阵设计 被引量：3

12

作者 何熊熊 姜倩茹 +2 位作者 李胜 常丽萍 张霓 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期367-374,共8页

图片数据中存在着可利用的统计信息,将这些统计信息作为先验知识用于感知矩阵设计以提高数据重构的精确度。同时,为了解决由于图片样本的稀疏表示误差数据量巨大而造成计算负担过大的问题,对感知矩阵映射下的稀疏表示误差进行估计并用... 图片数据中存在着可利用的统计信息,将这些统计信息作为先验知识用于感知矩阵设计以提高数据重构的精确度。同时,为了解决由于图片样本的稀疏表示误差数据量巨大而造成计算负担过大的问题,对感知矩阵映射下的稀疏表示误差进行估计并用参数配置下的感知矩阵的佛罗贝尼乌斯(Frobenius)范数进行替代。最后,将提出的算法与现有算法在合成数据和真实场景图片下进行对比研究,验证得到所提出的算法在合成数据恢复的均方根误差、稀疏系数非零元素位置的恢复准确率以及图片恢复的峰值性噪比这三方面均获得较好的恢复效果。 展开更多

关键词 压缩感知 感知矩阵 先验知识 稀疏表示误差 鲁棒算法

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基于稀疏表示的视网膜图像对变化检测 被引量：2

13

作者 傅迎华 李江 +2 位作者 潘东艳 王国政 付东翔 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期540-548,共9页

视网膜图像对变化检测主要研究两个不同时间点所采集到图像的变化情况。图像间的亮度差异及解剖结构与病灶的亮度相似性,使得基于逐点对比的差分方法或商方法很难准确检测变化区域。针对光照干扰问题,提出对光照具有鲁棒性的稀疏表示(S... 视网膜图像对变化检测主要研究两个不同时间点所采集到图像的变化情况。图像间的亮度差异及解剖结构与病灶的亮度相似性,使得基于逐点对比的差分方法或商方法很难准确检测变化区域。针对光照干扰问题,提出对光照具有鲁棒性的稀疏表示(SRC)变化检测方法。SRC方法先抽取参考图像局部区域块构建字典,再通过稀疏表示重构当前图像的局部背景块,最后利用背景相减获得变化区域。通过该方法,图像对的亮度差异可用稀疏表示系数自动调整,而基于块的方式可过滤掉局部光照,更有效地检测出变化区域。SRC方法与其他检测方法结合,可以增加检测结果的准确性。实验根据一对来自DRIVE数据集的小病灶仿真数据,SRC方法的AUC和mAP值分别为0.986和0.865;对一对采集自临床的大病灶数据,SRC与迭代鲁棒同态曲面拟合(IRHSF)校正结合方法的AUC和mAP值分别达到了0.989和0.969。实验结果表明,SRC方法比RPCA方法对局部光照鲁棒性更强,比基于逐点的比较差分方法更多地考虑局部邻域信息,能够更有效地检测出变化区域。 展开更多

关键词 变化检测 图像对 背景建模 稀疏表示 迭代鲁棒同态曲面拟合

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利用结构化和一致性约束的稀疏表示模型进行红外和可见光图像融合 被引量：9

14

作者 王凡 王屹 刘洋 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第4期572-583,共12页

红外和可见光图像融合作为图像融合技术中一个重要组成部分,被广泛应用于军事、工业和生活领域。它能够集成两种模态图像的互补信息,融合成一幅信息丰富、质量较好的图像,不仅能够突出目标信息,还能够保持源有图像的纹理信息和一些显著... 红外和可见光图像融合作为图像融合技术中一个重要组成部分,被广泛应用于军事、工业和生活领域。它能够集成两种模态图像的互补信息,融合成一幅信息丰富、质量较好的图像,不仅能够突出目标信息,还能够保持源有图像的纹理信息和一些显著性的细节。本文提出一种新的红外和可见光图像融合方法,在鲁棒稀疏表示模型的基础上增加了结构化稀疏约束,同时结合了图像区域特征相似的一致性约束项,克服现有一些方法所存在的局部模糊和纹理细节丢失等问题,提高了图像融合的精度。本文主要构建了结构化稀疏表示与一致性约束模型,将其应用到红外和可见光图像融合中并进行了求解,将源图像分解为背景信息和显著性信息,再对背景和显著性信息分别设计融合规则,最后利用字典进行重构,获得红外和可见光融合后的图像。实验结果表明,本文提出的融合算法优于现有的一些多聚焦图像融合算法。 展开更多

关键词 红外图像 可见光图像 图像融合 鲁棒稀疏表示 结构化约束 一致性约束 融合模型

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稀疏子空间的粒子滤波法在目标跟踪中的应用 被引量：3

15

作者 贺若彬 武德安 +1 位作者 吴磊 岳翰 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第11期3080-3085,共6页

针对目标跟踪算法中对光流变化较敏感、对目标的内蕴变形以及外观变化鲁棒性低等问题,将压缩感知理论及稀疏子空间表示方法应用于目标跟踪。对跟踪目标压缩采样,根据压缩感知原理采样后的信号在较高的概率下保持原有的信息量的特点,为... 针对目标跟踪算法中对光流变化较敏感、对目标的内蕴变形以及外观变化鲁棒性低等问题,将压缩感知理论及稀疏子空间表示方法应用于目标跟踪。对跟踪目标压缩采样,根据压缩感知原理采样后的信号在较高的概率下保持原有的信息量的特点,为目标跟踪提供足够的信息保证,利用鲁棒主成分分析(robust PCA,RPCA)方法提取压缩采样目标的稀疏主成分;在粒子滤波理论框架下实现跟踪过程,利用过去连续时间序列下目标的状态估计当前时刻目标的状态;在对目标所在的稀疏子空间更新的处理中,利用子空间与候选目标的相似性更新子空间。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,较好地满足了实时性要求。 展开更多

关键词 目标跟踪 压缩感知 稀疏子空间 稀疏表示 粒子滤波 不变特征 鲁棒主成分分析

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《系统工程与电子技术》2012年总目次

16

《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2620-2633,共14页

关键词 算法 雷达 传感器 自适应波束形成 图像去噪 SAR 稀疏表示 鲁棒 赵保 压缩感知 故障诊断方法 系统工程 基于视觉 贝叶斯网络结构学习 电子技术 目次

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