正则化最小二乘的正交局部保持判别投影的人脸识别

提出一种新的子空间学习方法:正则化最小二乘的正交局部保持判别投影.为了更好地保持数据流形的结构,融合局部保持投影和线性判别分析的特点,对类内和类间加权矩阵分别进行了定义,从而构造目标函数.首先使用特征分解求出训练样本在人脸子空间的投影,然后使用最小二乘法解出投影子空间,最后将子空间的基向量正交化.在标准人脸数据库上的试验证明了这种识别方法的正确和有效.

有监督正交局部保留投影及其在人脸识别中的应用

针对局部保留投影算法(LPP)的无监督和非正交问题,提出了一种有监督的正交局部保留投影算法SOLPP。该算法同时考虑了样本的类别信息以及投影向量间的相互正交性,首先利用样本的类标签信息重新定义了类内和类间相似度矩阵,同时最大化类间离散度与类内离散度之比,有效地保持了样本的局部结构;其次对投影基向量进行正交化,在保持数据空间结构的同时进一步提高了人脸识别效果。在ORL和FERET人脸库上的实验表明,该方法的识别率要优于SLPP等算法。

基于局部信息融合的正交稀疏保留投影分析

模式识别领域对于样本分类判别的准则有很多,近期运用比较多的是将原始数据样本的稀疏重构关系保持到投影变换后的样本空间中,从而增加分类的准确性。稀疏保留投影算法(SPP)就是基于该思想发展起来的典型算法。该算法在寻找最佳投影变换时是从样本的全局角度出发,没有考虑到样本总体呈现非线性而局部线性的空间结构,样本间的局部信息对识别率同样有很大的提升作用,同时SPP算法获取的投影变化是非正交的,特征变换之间存在冗余信息,特征信息之间存在冗余的情况对于样本分类过程存在很大的干扰项。基于以上不足之处,提出基于局部信息融合的正交稀疏保留投影,将正交性以及样本间的局部结构信息融入SPP算法之中,同时在AR以及CAS-PEAL人脸库上对所提算法进行验证。

基于随机投影的正交判别流形学习算法

提出一种基于流形距离的局部线性嵌入算法,以流形距离测度数据间的相似度,选择各样本点的近邻域,解决了欧氏距离作为相似性度量时对邻域参数的敏感性.在MDLLE算法中引入最大边缘准则(maximum margin criterion,MMC)来构建最优平移缩放模型,使得算法在保持LLE局部几何结构的同时,具有MMC准则判别能力.通过正交化低维特征向量可消除降维过程中的噪声影响,进而提高算法的监督判别能力.由实验结果得到,所提出的方法具有良好的降维效果,能有效避免局部降维算法对邻域参数的敏感.随机投影独立于原始高维数据,将高维数据映射到一个行单位化的随机变换矩阵的低维空间中,维持映射与原始数据的紧密关系,从理论上分析证明了在流形学习算法中采用随机投影可以高概率保证在低维空间保持高维数据信息.

基于极小准则的完备正交判别局部保持算法

以无监督判别投影算法为理论基础,提出了一种基于极小准则的完备正交判别局部保持投影算法。算法首先根据同类样本的空间信息重新定义了类内局部保持散度矩阵与类间局部保持散度矩阵,然后借鉴无监督判别投影算法的目标函数,推导出一个基于极小准则的目标函数,该目标函数通过投影到总体散度矩阵的非零空间中有效地解决小样本问题,最后给出了该算法基于QR分解的正交投影矩阵的求解方法。人脸库上的实验结果表明了所提方法的有效性。

基于正交指数局部保留投影的高光谱图像特征提取

针对高光谱图像,在判别局部保留投影(Discriminant Locality Preserving Projection,DLPP)的基础上,提出了一种名为正交指数判别局部保留投影(Orthogonal Exponential Discriminant Locality Preserving Projection,OEDLPP)的特征提取方法。该算法不但保留了DLPP算法的有监督特性,还利用了指数矩阵(the matrix exponential)来获取更有效的样本信息,避免了小样本问题。同时,OEDLPP对投影矩阵进行施密特正交化,解决了特征的冗余性问题。应用OEDLPP算法对高光谱图像进行特征提取后,并采用支持向量机(SVM)对降维后的数据进行分类。与主成分分析(PCA)、局部保留投影(LPP)、判别局部保留投影(DLPP)、指数判别局部保留投影(EDLPP)、正交判别局部保留投影(ODLPP)等对比实验结果表明,本文算法对样本有效信息的获取具有一定的优越性,分类精度提升了2%~3%左右。

胃肠安丸挥发性成分分析及GC-MS指纹图谱建立

目的分析胃肠安丸(木香、檀香、沉香等)挥发性成分,并建立其GC-MS指纹图谱。方法乙酸乙酯提取挥发性成分,GC-MS结合保留指数进行鉴定,聚类分析、主成分分析、正交偏最小二乘法判别分析进行化学模式识别。结果鉴定了102种挥发性成分,其中和厚朴酚、厚朴酚,三乙酸甘油酯,单硬脂酸甘油酯,2-单棕榈酸甘油相对含量高于5%。20批样品GC-MS指纹图谱中有35个共有峰,相似度均大于0.90。各批样品按生产日期被聚为2类,并筛选出12种主要差异成分。结论该方法稳定可靠,可用于胃肠安丸的质量控制。