为更全面地提取局部放电信号的特征值信息,提高识别率,将局部放电统计特征参数和矩特征参数相结合,提取出高维的特征值。从不同的角度出发,结合两种不同的方法对局放特征进行提取。同时在流形学习非监督的基础上引入了监督信息,从而保...为更全面地提取局部放电信号的特征值信息,提高识别率,将局部放电统计特征参数和矩特征参数相结合,提取出高维的特征值。从不同的角度出发,结合两种不同的方法对局放特征进行提取。同时在流形学习非监督的基础上引入了监督信息,从而保证高维到低维的映射在保留流形某些结构,同时也可进一步分离不同类别的流形。利用基于监督的局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)对局部放电特征值进行降维优化处理,提取出具有较高分类能力的最优特征值,利用电力电缆附件的4种典型缺陷进行实验对比,结果表明文中方法较好地提取出最优特征值,且能得到更准确的识别结果。展开更多
为了提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于监督局部线性嵌入SLLE(Supervised Locally Linear Embedding)的人脸图像识别方法。对局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)算法进行改进:①计算低维嵌入时,给稀疏矩阵M先加上一个单位...为了提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于监督局部线性嵌入SLLE(Supervised Locally Linear Embedding)的人脸图像识别方法。对局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)算法进行改进:①计算低维嵌入时,给稀疏矩阵M先加上一个单位阵,然后再计算它的特征值和特征向量,较好地解决了矩阵奇异问题;②针对LLE算法非监督的缺陷,在构造邻域的时候,增加数据的类别信息,根据其所属类别来判断样本的近邻。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸识别的性能。展开更多
流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感.针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分...流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感.针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分析的识别方法,该方法利用局部二元模式(Local binary pattern,LBP)对人脸图像进行局部特征描述,提取对局部变化不敏感的特征,然后使用有监督的核局部线性嵌入算法(Supervised kernel local linear embedding,SKLLE)对由局部特征构造的全局特征进行维数约简,提取低维鉴别流形特征进行人脸识别.该方法不仅对局部变化不敏感,而且将人脸表观流形和类别信息进行有效的结合,同时对新样本有较好的泛化性.实验结果表明该算法能有效的提高人脸识别的性能.展开更多
局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LL...局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LLE算法(ISO-SPLLE)。首先在LLE算法的近邻选择中使用测地距离作为相似性度量,然后利用极限学习机求出其映射函数后进行分类测试。将ISO-SPLLE算法与其他改进的LLE算法在UIC标准数据集与基因数据集上进行对比实验,结果表明,该方法对已知类别的数据能更有效地进行降维与识别。展开更多
文摘为更全面地提取局部放电信号的特征值信息,提高识别率,将局部放电统计特征参数和矩特征参数相结合,提取出高维的特征值。从不同的角度出发,结合两种不同的方法对局放特征进行提取。同时在流形学习非监督的基础上引入了监督信息,从而保证高维到低维的映射在保留流形某些结构,同时也可进一步分离不同类别的流形。利用基于监督的局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)对局部放电特征值进行降维优化处理,提取出具有较高分类能力的最优特征值,利用电力电缆附件的4种典型缺陷进行实验对比,结果表明文中方法较好地提取出最优特征值,且能得到更准确的识别结果。
文摘为了提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于监督局部线性嵌入SLLE(Supervised Locally Linear Embedding)的人脸图像识别方法。对局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)算法进行改进:①计算低维嵌入时,给稀疏矩阵M先加上一个单位阵,然后再计算它的特征值和特征向量,较好地解决了矩阵奇异问题;②针对LLE算法非监督的缺陷,在构造邻域的时候,增加数据的类别信息,根据其所属类别来判断样本的近邻。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸识别的性能。
文摘流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感.针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分析的识别方法,该方法利用局部二元模式(Local binary pattern,LBP)对人脸图像进行局部特征描述,提取对局部变化不敏感的特征,然后使用有监督的核局部线性嵌入算法(Supervised kernel local linear embedding,SKLLE)对由局部特征构造的全局特征进行维数约简,提取低维鉴别流形特征进行人脸识别.该方法不仅对局部变化不敏感,而且将人脸表观流形和类别信息进行有效的结合,同时对新样本有较好的泛化性.实验结果表明该算法能有效的提高人脸识别的性能.
文摘局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LLE算法(ISO-SPLLE)。首先在LLE算法的近邻选择中使用测地距离作为相似性度量,然后利用极限学习机求出其映射函数后进行分类测试。将ISO-SPLLE算法与其他改进的LLE算法在UIC标准数据集与基因数据集上进行对比实验,结果表明,该方法对已知类别的数据能更有效地进行降维与识别。
