一种优化的近邻保持嵌入降维算法研究

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作者 李燕燕 闫德勤 《计算机技术与发展》 2023年第6期28-34,共7页

近邻保持嵌入算法NPE是流形学习领域中一种重要的降维算法,现已成功应用于很多领域,例如人脸识别、语音识别等,但在处理局部邻域信息量不足、存在短路以及流形曲率大等稀疏数据时,原始数据的几何拓扑结构损坏严重。其主要原因是在邻域... 近邻保持嵌入算法NPE是流形学习领域中一种重要的降维算法,现已成功应用于很多领域,例如人脸识别、语音识别等,但在处理局部邻域信息量不足、存在短路以及流形曲率大等稀疏数据时,原始数据的几何拓扑结构损坏严重。其主要原因是在邻域选择中没有对数据类间信息进行很好的区分。基于此,提出了一种优化的近邻保持算法(ONPE),在NPE算法中对数据类间信息进行优化,构造类间权值矩阵;并在低维局部重建时引入类内密度信息,从数据类内和类间两个维度出发,更好地避免数据在近邻选取方向上的缺失。将ONPE算法应用于图像检索等实验,结果表明在图像检索的实验中该算法有较高的查准率和查全率。ONPE相对于NPE降维的时间复杂度并没有增加,验证了算法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 近邻保持嵌入 流形学习 稀疏 降维 类别信息

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优化的近邻保持嵌入算法在人脸识别中的应用

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作者 李燕燕 温秀梅 +3 位作者 穆莹雪 康丽峰 王海东 李琛 《河北建筑工程学院学报》 CAS 2023年第3期197-201,共5页

为验证优化的近邻保持算法(ONPE)在人脸识别中的应用价值,在NPE算法基础之上,ONPE对数据类内和数据类间的信息分别进行了优化,以使在低维重建时同一数据类间相互靠拢,不同数据类间相互分离。将ONPE算法应用于手工流形和Fery face人脸库... 为验证优化的近邻保持算法(ONPE)在人脸识别中的应用价值,在NPE算法基础之上,ONPE对数据类内和数据类间的信息分别进行了优化,以使在低维重建时同一数据类间相互靠拢,不同数据类间相互分离。将ONPE算法应用于手工流形和Fery face人脸库进行实验。结果表明:在样本点不足且不连续的情况下,ONPE可以对手工流形有很好的降维效果,并且对人脸表情数据也有很好的识别分类效果。因此,优化的近邻保持嵌入算法具有较强的实用性和有效性。 展开更多

关键词 近邻保持嵌入 人脸识别 降维

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判别近邻保持嵌入人脸识别 被引量：10

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作者 田玉敏 云艳娥 马天骏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期24-28,98,共6页

针对普通近邻保持嵌入算法侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本的类判别信息以及小样本问题,提出了一种新的人脸识别算法———判别近邻保持嵌入算法.在近邻保持嵌入算法的基础上,将最大散度差准则引入到其目标函数中.在嵌入低维空间... 针对普通近邻保持嵌入算法侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本的类判别信息以及小样本问题,提出了一种新的人脸识别算法———判别近邻保持嵌入算法.在近邻保持嵌入算法的基础上,将最大散度差准则引入到其目标函数中.在嵌入低维空间后,类内样本保持它们固有的近邻几何结构关系,而类间样本彼此分离,能够充分提取具有判别力的特征.在AT&T人脸数据库上进行的对比实验表明,与主成分分析、线性判别分析以及近邻保持嵌入算法相比,判别近邻保持嵌入算法的最高识别率分别提高了15.35%、6.47%和6.94%;在Yale人脸数据库上进行的对比实验表明,判别近邻保持嵌入算法的最高识别率分别提高了20.27%、5.63%和2.27%. 展开更多

关键词 人脸识别 近邻保持嵌入 最大散度差准则

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张量图像上的正交张量监督近邻保持嵌入

4

作者 许淑华 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第10期159-162,共4页

正交张量近邻保持嵌入是一种有效的张量图像的降维工具,但仍存在监督判别信息不足的问题。为此提出正交张量监督近邻保持嵌入OTSNPE(Orthogonal Tensor Supervised Neighborhood Preserving Embedding)降维算法。该算法首先将二维图像... 正交张量近邻保持嵌入是一种有效的张量图像的降维工具,但仍存在监督判别信息不足的问题。为此提出正交张量监督近邻保持嵌入OTSNPE(Orthogonal Tensor Supervised Neighborhood Preserving Embedding)降维算法。该算法首先将二维图像看成二阶张量空间的点;然后在同类样本中选择近邻并进行线性重构;最后通过特征保持提取投影方向。投影后的特征既能有效地保持张量图像像点之间的空间关系,又能较好地保持蕴含在张量图像之间的类内局部重构关系和近邻关系。在AR和YaleB人脸数据集上的实验验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 降维 监督判别信息 近邻保持嵌入 张量图像

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基于近邻保持嵌入的卫星姿态控制系统微小故障检测 被引量：3

5

作者 刘敏 陆宁云 +1 位作者 肇刚 姜斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期42-48,共7页

以卫星姿态控制系统(ACS)为研究对象,以微小故障检测为研究目标,提出一种改进的近邻保持嵌入算法(EWMA-DNPE).针对近邻保持嵌入(NPE)算法中邻域参数无法自动设定的缺陷,通过引入动态邻域,使得动态近邻保持嵌入算法(DNPE)可根据流形的样... 以卫星姿态控制系统(ACS)为研究对象,以微小故障检测为研究目标,提出一种改进的近邻保持嵌入算法(EWMA-DNPE).针对近邻保持嵌入(NPE)算法中邻域参数无法自动设定的缺陷,通过引入动态邻域,使得动态近邻保持嵌入算法(DNPE)可根据流形的样本密度动态地选取近邻点计算权值重构矩阵.将指数加权移动平均(EWMA)引入DNPE,通过EWMA对历史故障数据的累加作用,建立SPE统计量实现微小故障的检测,并仿真验证了EWMA-DNPE算法对卫星ACS微小故障检测的有效性和可行性. 展开更多

关键词 卫星姿态控制系统 微小故障检测 近邻保持嵌入 近邻参数

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基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法 被引量：2

6

作者 于露 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第2期206-210,共5页

针对近邻保持嵌入算法NPE中构造近邻图所存在的缺陷,提出了基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法.对于每个待识别的人脸图片,该方法都建立一个具有九个尺度的图像金字塔,并且计算金字塔中每个尺度的图片与其他图片金字塔对应尺度的... 针对近邻保持嵌入算法NPE中构造近邻图所存在的缺陷,提出了基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法.对于每个待识别的人脸图片,该方法都建立一个具有九个尺度的图像金字塔,并且计算金字塔中每个尺度的图片与其他图片金字塔对应尺度的稀疏近邻.利用稀疏表示算法抗遮挡的特性,通过计算样本多尺度近邻的方法克服了传统方法丢失人脸图片二维结构的缺点.结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,比传统的NPE算法具有更好的识别效果. 展开更多

关键词 近邻图 近邻样本 降维算法 近邻保持嵌入 人脸识别 稀疏表示 图片金字塔 多尺度图片

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基于二维近邻保持嵌入的图像识别 被引量：7

7

作者 张大明 符茂胜 罗斌 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期810-815,共6页

近邻保持嵌入算法(NPE)是一种保持数据流形上局部结构的子空间学习算法,它是对局部线性嵌入的线性逼近.然而当数据为图像时,图像被拉直为向量后的维数通常非常高,而样本点有限,由于矩阵的奇异性,NPE不能直接运用.我们将NPE推广到二维情... 近邻保持嵌入算法(NPE)是一种保持数据流形上局部结构的子空间学习算法,它是对局部线性嵌入的线性逼近.然而当数据为图像时,图像被拉直为向量后的维数通常非常高,而样本点有限,由于矩阵的奇异性,NPE不能直接运用.我们将NPE推广到二维情形,提出二维近邻保持嵌入算法(2D-NPE).2D-NPE直接在二维图像矩阵上提取图像特征,而不是把图像拉直成一维向量后再提取特征.通过在手写数字字符图像库和Yale人脸图像库上的实验,验证算法的有效性. 展开更多

关键词 图像识别 近邻保持嵌入(NPE) 二维保局投影(2D—LPP) 降维

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基于近邻保持嵌入算法的心律失常心拍分类 被引量：11

8

作者 高兴姣 李智 +1 位作者 陈珊珊 李健 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期1-6,共6页

心律失常是一种极其常见的心电活动异常症状,基于心电图(ECG)的心拍分类对心律失常的临床诊断具有十分重要的意义。本文提出一种基于流形学习的特征提取方法——近邻保持嵌入(NPE)算法,实现心律失常心拍的自动分类。分类系统利用NPE算... 心律失常是一种极其常见的心电活动异常症状,基于心电图(ECG)的心拍分类对心律失常的临床诊断具有十分重要的意义。本文提出一种基于流形学习的特征提取方法——近邻保持嵌入(NPE)算法,实现心律失常心拍的自动分类。分类系统利用NPE算法获取高维心电节拍信号的低维流形结构特征,然后将特征向量输入支持向量机(SVM)分类器进行心拍的分类诊断。实验基于MIT-BIH心律失常数据库提供的ECG数据,对14种类型的心律失常心拍进行分类,总体分类准确率高达98.51%。实验结果表明,所提方法是一种有效的心律失常心拍分类方法。 展开更多

关键词 心律失常 近邻保持嵌入 心电图 支持向量机

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基于加权近邻保持嵌入的高光谱数据降维方法 被引量：7

9

作者 陈新忠 胡汇涓 王雪松 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1066-1072,共7页

为降低高光谱数据的信息冗余以提高其分类精度,采用加权距离度量测度来衡量样本间的相似度并进而选择近邻样本,提出一种加权近邻保持嵌入数据降维(WNPE)算法.加权距离的主要思想为根据数据点附近样本点的分布来自适应地决定距离函数,由... 为降低高光谱数据的信息冗余以提高其分类精度,采用加权距离度量测度来衡量样本间的相似度并进而选择近邻样本,提出一种加权近邻保持嵌入数据降维(WNPE)算法.加权距离的主要思想为根据数据点附近样本点的分布来自适应地决定距离函数,由此可以避免基于标准欧氏距离的近邻选择方法产生的数据冗余现象,从而更好地提取信息量大的光谱波段.CUPRITE矿区高光谱数据上的实验结果表明,与目前具有代表性的稀疏降维和基于流形学习的降维算法对比,WNPE能够有效提高高光谱数据的分类总精度和Kappa系数,分别达到了90.97%和0.878 6. 展开更多

关键词 加权距离 近邻保持嵌入 高光谱数据 降维

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基于保持近邻判别嵌入的人脸识别 被引量：11

10

作者 王国强 欧宗瑛 +1 位作者 刘典婷 苏铁明 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期378-382,共5页

保持近邻嵌入(NPE)是一种子空间学习方法,具有保持数据流形上局部邻域结构的属性.虽然NPE已在一些领域得到应用,但解决识别任务还有局限性.为改进NPE的识别性能,提出了一种保持近邻判别嵌入(NPDE)人脸识别方法.在NPDE算法中,有效结合了... 保持近邻嵌入(NPE)是一种子空间学习方法,具有保持数据流形上局部邻域结构的属性.虽然NPE已在一些领域得到应用,但解决识别任务还有局限性.为改进NPE的识别性能,提出了一种保持近邻判别嵌入(NPDE)人脸识别方法.在NPDE算法中,有效结合了LDA和NPE的思想,具有很强的判别力,还能根据先验类标签信息保持局部邻域的固有几何关系.在ORL人脸库以及Yale人脸数据库上的实验结果表明提出的方法是有效的. 展开更多

关键词 人脸识别 子空间学习 保持近邻嵌入 保持近邻判别嵌入

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一种有监督的稀疏保持近邻嵌入算法 被引量：3

11

作者 郑豪 金忠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期155-157,共3页

为充分利用样本的类别信息,提出一种有监督的稀疏保持近邻嵌入算法(SSNPE)。该算法结合稀疏表示和保持近邻的思想,根据先验类标签信息保持局部邻域的固有几何关系。采用最小近邻分类器估算识别率,测试结果表明,在姿态、光照和表情变化... 为充分利用样本的类别信息,提出一种有监督的稀疏保持近邻嵌入算法(SSNPE)。该算法结合稀疏表示和保持近邻的思想,根据先验类标签信息保持局部邻域的固有几何关系。采用最小近邻分类器估算识别率,测试结果表明,在姿态、光照和表情变化的情况下,SSNPE都具有较高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 稀疏表示 保持近邻嵌入 有监督 稀疏重构权值

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基于判别信息的近邻保持嵌入降维方法

12

作者 张海武 陈晓云 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期466-470,共5页

针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据... 针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据上进行实验,证明了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 降维 近邻保持嵌入 判别信息 局部结构

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一种半监督稀疏保持近邻判别嵌入算法

13

作者 李世银 王飞 彭超 《电视技术》 北大核心 2013年第3期47-51,共5页

保持近邻嵌入(NPE)算法对局部线性嵌入(LLE)算法进行了改进,克服了新来样本问题,但在处理分类问题上表现不足。基于此提出一种半监督稀疏保持近邻判别嵌入算法,该方法首先采用小波变换对数据进行预处理,然后执行等距离映射(Isomap)算法... 保持近邻嵌入(NPE)算法对局部线性嵌入(LLE)算法进行了改进,克服了新来样本问题,但在处理分类问题上表现不足。基于此提出一种半监督稀疏保持近邻判别嵌入算法,该方法首先采用小波变换对数据进行预处理,然后执行等距离映射(Isomap)算法选择合适的低维嵌入维数,最后结合稀疏表示理论、NPE和线性判别分析(LDA)的思想,重构邻域图,并在建立目标函数时使得已标签信息中同类样本点之间相互靠近,异类样本点之间相互远离,未标签信息邻域信息得以保持。这样,既得到了高维映射函数,又提高了分类正确率。通过在人脸数据库上实验,并与其他半监督算法作比较,该算法在识别率上表现较好。 展开更多

关键词 保持近邻嵌入 稀疏表示 线性判别分析 半监督

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子块加权保持近邻嵌入和相关向量机的光照人脸识别

14

作者 蔡丽霞 《微型电脑应用》 2015年第7期62-65,6,共4页

为了提高光照人脸识别正确率,针对传统特征提取算法存在的不足,提出一种子块加权保持近邻嵌入算法和相关向量机相融合的光照人脸识别算法。首先,将人脸图像划分成多个子图,然后,再采用保持近邻嵌入算法对各子块提取特征信息,并进行加权... 为了提高光照人脸识别正确率,针对传统特征提取算法存在的不足,提出一种子块加权保持近邻嵌入算法和相关向量机相融合的光照人脸识别算法。首先,将人脸图像划分成多个子图,然后,再采用保持近邻嵌入算法对各子块提取特征信息,并进行加权连接一个特征矩阵,最后,输入到相关向量机中进行分类识别,并采用ORL和Yale人脸库对算法的性能进行测试。仿真结果表明,其算法不仅提高了人脸识别的正确率,而且加快了人脸识别的速度,对光照变化具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 保持近邻嵌入 子块加权 相关向量机

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正交化近邻关系保持的降维及分类算法 被引量：2

15

作者 刘小明 尹建伟 +1 位作者 冯志林 董金祥 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第7期1319-1326,共8页

针对近邻关系保持嵌入(NPE)算法易于受到降低后的维数影响,而且性能依赖于正确的维数估计的问题,提出了一种正交化的近邻关系保持的嵌入降维方法——ONPE。ONPE方法是使用数据点间的近邻关系来构造邻接图,假设每个数据点都能由其近邻点... 针对近邻关系保持嵌入(NPE)算法易于受到降低后的维数影响,而且性能依赖于正确的维数估计的问题,提出了一种正交化的近邻关系保持的嵌入降维方法——ONPE。ONPE方法是使用数据点间的近邻关系来构造邻接图,假设每个数据点都能由其近邻点的线性组合表示,则可以通过提取数据点的局部几何信息,并在降维中保持提取的局部几何信息,迭代地计算正交基来得到数据的低维嵌入坐标。同时,在ONPE算法的基础上,利用局部几何信息,提出了一种在低维空间中使用标签传递(LNP)的分类算法——ONPC。其是假设高维空间中的局部近邻关系在降维后的空间中依然得到保持,并且数据点的类别可由近邻点的类别得到。在人工数据和人脸数据上的实验表明,该算法在减少维数依赖的同时,能有效提高NPE算法的分类性能。 展开更多

关键词 流形学习 近邻保持嵌入 线性近邻传递算法

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基于监督协同近邻保持投影的人脸识别算法 被引量：1

16

作者 张其文 庄新磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期309-314,共6页

基于流形学习理论的近邻保持嵌入算法(Neighborhood Preserving Embedding,NPE)能够发现数据集中隐含的内蕴结构,但当训练样本不足时,无法准确发现数据的内在流形结构,从而影响算法的识别效果。针对这一问题,对NPE算法进行改进,提出了... 基于流形学习理论的近邻保持嵌入算法(Neighborhood Preserving Embedding,NPE)能够发现数据集中隐含的内蕴结构,但当训练样本不足时,无法准确发现数据的内在流形结构,从而影响算法的识别效果。针对这一问题,对NPE算法进行改进,提出了监督协同近邻保持投影算法(Supervised Collaborative Neighborhood Preserving Projection,SCNPP)。该算法在类别信息的指导下构建近邻图,使同类样本间的几何关系得到保持,利用协同表示弥补NPE因样本不足造成的表示误差,以一个有效保持样本近邻关系、准确发现数据内在流形结构的权值矩阵计算投影矩阵,提高分类效果。在FERET、AR和Extended Yale B人脸数据集上的实验验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 流形学习 近邻保持嵌入 协同表示 监督协同近邻保持投影

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基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的人脸识别技术 被引量：2

17

作者 徐东方 《激光杂志》 北大核心 2015年第12期67-70,共4页

本文针对人脸识别技术中的关键问题-特征提取,设计了一种新颖的人脸特征提取算法。结合稀疏表示和邻域保持嵌入算法,提出了一种鉴别稀疏邻域保持嵌入算法(DSNPE)。该算法可以基于稀疏表示创建近邻图,包括类内样本近邻图和类间样本近邻图... 本文针对人脸识别技术中的关键问题-特征提取,设计了一种新颖的人脸特征提取算法。结合稀疏表示和邻域保持嵌入算法,提出了一种鉴别稀疏邻域保持嵌入算法(DSNPE)。该算法可以基于稀疏表示创建近邻图,包括类内样本近邻图和类间样本近邻图,分别讨论了类内紧致性和类间稀疏性等问题。同时该鉴别稀疏邻域保持嵌入算法可以较好地利用样本类别信息,故该算法具有监督性。基于最大间距准则,建立了鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的目标函数,并描述了该算法的基本流程。最后,在Yale、ORL和AR人脸数据库上进行了相关实验,并与SPP、NPE、LPP、MMC、LDA、PCA等算法比较,实验结果表明:基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法具有更好的人脸识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 稀疏表示 近邻保持嵌入算法 类内紧致性 类间稀疏性

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稀疏近邻保持投影

18

作者 罗庆云 陈敏 赵巾帼 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第6期266-268,294,共4页

从全局特征保持和局部特征保持的角度出发,提出一种稀疏近邻保持投影(SNPE)算法。该算法融合了稀疏重构信息和局部近邻重构信息。投影后的低维数据保持了高维数据的全局几何结构信息和局部近邻近似非线性的结构信息。在Yale、AR和UMIST... 从全局特征保持和局部特征保持的角度出发,提出一种稀疏近邻保持投影(SNPE)算法。该算法融合了稀疏重构信息和局部近邻重构信息。投影后的低维数据保持了高维数据的全局几何结构信息和局部近邻近似非线性的结构信息。在Yale、AR和UMIST上的实验表明所提算法是有效的。 展开更多

关键词 降维 稀疏保持投影 近邻保持嵌入 加权融合 平衡参数

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应用于人脸图像识别的邻域保持极限学习机 被引量：4

19

作者 魏迪 刘德山 +1 位作者 闫德勤 张悦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期187-191,共5页

极限学习机广泛应用于人脸识别领域。传统的极限学习机算法因在少量标签样本上进行训练,容易发生学习过程不充分问题,同时在学习过程中往往忽略了样本内在的几何结构,影响其对人脸识别的分类能力。受流形学习思想的启发,提出一种邻域保... 极限学习机广泛应用于人脸识别领域。传统的极限学习机算法因在少量标签样本上进行训练,容易发生学习过程不充分问题,同时在学习过程中往往忽略了样本内在的几何结构,影响其对人脸识别的分类能力。受流形学习思想的启发,提出一种邻域保持极限学习机算法。该算法保持数据最本质的结构和同类数据的判别信息,利用最小化类内散度矩阵来提高极限学习机整体的分类性能。通过人脸数据集上的多次实验结果表明,该算法的人脸识别准确率高于其他算法,更能有效地进行分类识别。 展开更多

关键词 极限学习机 流形学习 近邻保持嵌入 几何结构

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自适应加权局部相位量化的人脸识别 被引量：9

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作者 李岚 师飞龙 徐楠楠 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期138-142,共5页

针对局部相位量化(LPQ)方法描述图像特征时不能对各个子图像不同的贡献率加以区分的问题,提出了一种自适应加权局部相位量化(AWLPQ)的人脸识别方法。首先对人脸图像进行分块并在每个子图像上进行LPQ特征提取,然后将信息熵作为衡量各个... 针对局部相位量化(LPQ)方法描述图像特征时不能对各个子图像不同的贡献率加以区分的问题,提出了一种自适应加权局部相位量化(AWLPQ)的人脸识别方法。首先对人脸图像进行分块并在每个子图像上进行LPQ特征提取,然后将信息熵作为衡量各个子图像对整体人脸描述的贡献度的依据,对每个子图像进行自适应加权。在FERET数据库上进行的实验表明AWLPQ具有较好的识别性能。随后针对AWLPQ中存在的高维向量问题,作了进一步分析,引入了近邻保持嵌入(NPE)的流形算法进行降维,提出了AWLPQ-NPE方法。实验结果表明该方法具有很好的鲁棒性和识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 局部相位量化 自适应加权 近邻保持嵌入

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