中国博士后科学基金(2011M500926)
- 作品数：9 被引量：31H指数：3
- 相关作者：宋晓宁刘梓於东军唐振民杨静宇更多>>
- 相关机构：南京理工大学江苏科技大学江南大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金江苏省博士后科研资助计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 离群样本划分的半监督模糊学习策略
- 2012年
- 建立一种离群样本划分的半监督模糊学习算法模型。首先,提出一种基于Hopfield参数估计的松弛条件模糊鉴别分析算法,重新定义每一个样本的隶属度,并在特征抽取的过程中,根据隶属度对散布矩阵的定义所做的贡献获得每个样本相应的类别信息,由此获得普通样本分类信息。其次,根据样本隶属度的分布信息划分出离群样本空间,将普通样本分类结果作为离群样本聚类的先验类属信息,并对该空间样本提出一种新的半监督模糊学习策略进行动态聚类。该算法同时具备了监督学习和无监督学习方法的优势,克服了传统聚类缺乏类过程知识的缺点,可以有效地解决特征空间中特殊样本的分类问题。性能分析表明,该方法优于单一的特征抽取方法,在NUST603、ORL、XM2VTS和FERET人脸数据库上的识别性能均得到有效提高。
- 宋晓宁杨静宇杨习贝
- 关键词：特征抽取半监督学习图像识别
- 稀疏表示和贪婪搜索的人脸分类被引量：10
- 2015年
- 目的随着稀疏表示方法在图像重建问题中的巨大成功,研究人员提出了一种特殊的分类方法,即基于稀疏表示的分类方法。为了加强样本间的协作表示能力以及减弱稀疏分解时的强L1约束,提出了一种在稀疏分类框架下的迭代剔除机制和贪婪搜索策略的人脸识别方法。方法将测试样本表示成训练样本线性组合的方式,并在所有训练样本中通过迭代计算来消除对分类影响较小的类别和单个样本,在系数分解的过程中采用最小误差正交匹配追踪(Ec OMP)算法,进而选择出贡献程度大的类别样本并进行分类。结果在迭代更新样本字典的过程中,强化了真实类别的表示能力,并弱化了分解系数的强L1约束。在所有的实验中,正则化参数λ的取值为0.001,在ORL、FERET和AR 3个人脸数据库上,本文算法的识别率可分别达到97.88%、67.95%和94.50%,进而验证了本文算法的有效性。结论提出的在稀疏分类框架下的迭代剔除机制和贪婪搜索策略的人脸识别方法,在动态迭代的机制中完成了样本字典的更新,平衡了协作表示和稀疏约束的关系,相比较原始的稀疏分类模型有更好的准确性和稳定性。
- 刘梓宋晓宁唐振民
- 关键词：贪婪算法人脸识别
- 稀疏相似性度量的模糊鉴别分析方法被引量：1
- 2014年
- 稀疏表示的数学本质就是稀疏正则化约束下的信号分解.提出一种稀疏相似性的模糊鉴别分析方法.首先,各高维图像样本划分成若干相同大小的局部块并以脊波序列表示,其次通过一种新型稀疏学习算法获得系数分解和对应的稀疏相似性度量,由此构造出稀疏相似度嵌入的模糊鉴别分析准则.该方法利用新型稀疏监督学习作为特征提取工具,克服了传统鉴别分析方法缺乏样本间结构知识的缺点,可有效解决高维非线性小样本问题.在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性.
- 宋晓宁徐勇
- 关键词：图像识别
- 整合原始人脸图像和其虚拟样本的人脸分类算法被引量：1
- 2015年
- 人脸识别作为最具吸引力的生物识别技术之一,由于会受到不同的照明条件、面部表情、姿态和环境的影响,仍然是一个具有挑战性的任务。众所周知,一幅人脸图像是对人脸的一次采样,它不应该被看作是脸部的绝对精确表示。然而在实际应用中很难获得足够多的人脸样本。随着稀疏表示方法在图像重建问题中的成功应用,研究人员提出了一种特殊的分类方法,即基于稀疏表示的分类方法。受此启发,提出了在稀疏表示框架下的整合原始人脸图像和虚拟样本的人脸分类算法。首先,通过合成虚拟训练样本来减少面部表示的不确定性。然后,在原始训练样本和虚拟样本组成的混合样本中通过计算来消除对分类影响较小的类别和单个样本,在系数分解的过程中采用最小误差正交匹配追踪(Error-Constrained Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法,进而选出贡献程度大的类别样本并进行分类。实验结果表明,提出的方法不仅能获得较高的人脸识别的精度,而且还具有更低的计算复杂性。
- 刘梓宋晓宁唐振民
- 关键词：贪婪算法人脸识别
- 一种优化恢复压缩传感矩阵的模糊自适应方法被引量：1
- 2013年
- 为了解决高维信号恢复过程中的欠定线性问题,该文提出一种优化恢复压缩传感矩阵的模糊自适应方法并应用在图像重建和识别中。首先对输入样本通过局部分块并建立三阶张量的样本描述方式,提出对降维信号进行多尺度结构分析和独立成分分析,并对结果执行压缩观测,从而使线性观测之间保持线状奇异性和统计独立性。提出一种优化传感矩阵的模糊代价函数,使传感矩阵的原子更新随后按照模糊方式计算,优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性。该文方法使样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量。在ORL和Yale人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了本文算法的有效性。
- 宋晓宁薛益时於东军於东军杨习贝
- 关键词：图像识别
- 表格型票据图像手写体特殊符号的混合检测算法被引量：1
- 2012年
- 为了解决表格型票据图像定位区域中手写体勾符号的判定问题,该文提出一种混合检测算法并应用在表格型票据图像处理中。提出基于稀疏表示的形态学链码跟踪算法从而准确标记票据的外围轮廓。提出一种最优轴投影测度算法,完成外围轮廓角点坐标检测并对其进行倾角修正。根据标准模板库中的框线特征进行模板匹配,确定特殊字符所在的定位区域,利用空间卷积算法获得勾符号的判断标准。该文算法对表格型票据图像处理具有通用性,并能有效降低大规模多种类票据内容的定位与识别难度。实际银行支票图像测试证明了算法的有效性和鲁棒性。
- 宋晓宁刘梓於东军杨静宇陈天雨
- 关键词：手写体目标检测
- 镜像基函数下过渡投影子空间人脸特征抽取算法被引量：3
- 2012年
- 为强化鉴别信息的完整性,提升解决小样本问题(SSSP)的能力,该文构造了一种求解具有几何对称性的样本鉴别信息的特征抽取算法。从线性子空间的角度出发,利用人脸的几何对称性,依据奇偶分解原理,在原特征空间生成一组镜像对称基函数。构造一种矩阵变换,求出两个对称基之间的过渡矩阵,并在过渡矩阵空间上求取最优鉴别矢量集。该方法强化了鉴别信息的完整性,对解决SSSP是有效的。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性。
- 范燕於东军宋晓宁束鑫
- 关键词：过渡矩阵小样本问题
- 一种反对称变换下的有监督局部保持投影算法
- 2013年
- 提出一种基于反对称变换下的有监督局部保持投影方法。首先针对监督局部保持投影(Supervised locali-ty preserving projection,SLPP)存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向,寻找到SLPP与直接线性鉴别分析(Direct linear discriminant a-nalysis,D-LDA)的一种特殊等价形式。其次,反对称矩阵是一种特殊矩阵,与其相对应的反对称变换是欧氏空间中一类重要的线性变换,本文进一步对特殊等价形式的D-LDA转换矩阵进行反对称变换,得到其对应的反对称矩阵,通过对线性空间下两种矩阵的分别求解,从而得到样本完备的鉴别信息。本文所提方法有效解决了线性空间下小样本问题的特征抽取问题,在NUST603和ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。
- 范燕郑宇杰於东军宋晓宁束鑫杨静宇
- 关键词：特征抽取局部保持投影小样本问题反对称变换
- 基于多成分字典和稀疏表示的超分辨率重建算法被引量：15
- 2014年
- 为了解决单幅图像超分辨重建的问题,该文提出了一种在稀疏表示理论框架下基于多成分字典的方法。首先根据图像的退化模型,深入分析高低分辨率图像的关系,得到高分辨图像可由低分辨率图像在对应字典下的稀疏系数来重构的结论。根据这一结论,采用多成分字典分别表示图像的不同结构特征,并用匹配追踪的方法得到低分辨图像在多成分字典下的表示系数,然后在对应的高分辨字典下对高分辨率的图像进行重建,实现了基于多成分字典的单幅图像超分辨率重建。该文所提的方法对单幅图像的超分辨率重建具有较好的通用性,相对于传统的超分辨重建算法,在自然图像和卡通图像的实验中验证了算法的有效性。
- 刘梓宋晓宁於东军唐振民
- 关键词：超分辨率
