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基于近邻监督局部不变鲁棒主成分分析的特征提取模型

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计算机应用 2023年第4期43卷 1013-1020页

作者：葛孟婷万鸣华南京审计大学计算机学院(智能审计学院) 南京211815 江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室(南京理工大学) 南京210094

针对无监督的局部不变鲁棒主成分分析(LIRPCA)算法未考虑样本间的类别关系的问题,提出了一种基于近邻监督局部不变鲁棒主成分分析(NSLIRPCA)的特征提取模型。所提模型考虑了样本间的类别信息,并以此构建关系矩阵。对所提模型进行公式求... 详细信息

针对无监督的局部不变鲁棒主成分分析(LIRPCA)算法未考虑样本间的类别关系的问题,提出了一种基于近邻监督局部不变鲁棒主成分分析(NSLIRPCA)的特征提取模型。所提模型考虑了样本间的类别信息,并以此构建关系矩阵。对所提模型进行公式求解和公式的收敛性证明,并将所提模型应用于各种遮挡数据集。实验结果表明,在ORL、Yale、COIL-Processed和PolyU数据集上,与主成分分析(PCA)算法、基于L1范数的主成分分析(PCA-L1)算法、非负矩阵分解(NMF)算法、局部保持投影(LPP)算法和LIRPCA算法相比,所提模型在原始图像数据集上的识别率分别最高提升了8.80%、7.76%、20.37%、4.72%和4.61%,在遮挡图像数据集上的识别率分别最高提升了30.79%、30.73%、36.02%、19.65%和17.31%。可见,所提模型提高了算法的识别性能,降低了模型复杂度,明显优于对比算法。

关键词：特征提取子空间学习无监督学习鲁棒性图像识别

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边界流形嵌入在特征提取中的应用

计算机工程与应用 2022年第23期58卷 245-253页

作者：龚思聪徐洁万鸣华广东工业大学自动化学院广州510006 南京审计大学信息工程学院南京211815

样本点的边界信息对于分类具有重要意义。针对于边界Fisher分析(MFA)和局部敏感判别分析(LSDA)构造本征图和惩罚图所利用的样本点边界信息,在一些情况下并不能很好地表征不同类样本点的可分性,提出了一种新的图嵌入降维算法——边界流... 详细信息

样本点的边界信息对于分类具有重要意义。针对于边界Fisher分析(MFA)和局部敏感判别分析(LSDA)构造本征图和惩罚图所利用的样本点边界信息,在一些情况下并不能很好地表征不同类样本点的可分性,提出了一种新的图嵌入降维算法——边界流形嵌入(MME)。MME算法根据样本点的标签信息,寻找距离每个样本点最近的异类边界子流形,再返回本类中寻找距离异类边界子流形最近的同类边界子流形,从而定义出不同类样本间密切联系的同类边界邻域和异类边界邻域。通过最大化所有成对的边界子流形之间的距离,MME算法可以得到更具有鉴别意义的低维特征空间。同时,MME算法能将徘徊在边界的离群点收入到边界邻域里,这对减弱离群点给算法带来的负面的影响有一定的帮助。在人脸数据库上的实验结果表明了MME算法提取的低维特征能够提升分类的准确率。

关键词：边界分类图嵌入降维离群点

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高光谱协同稀疏与非局部低秩张量变化检测

计算机科学与探索 2022年第2期16卷 448-457页

作者：詹天明宋博孙乐万鸣华杨国为南京审计大学信息工程学院南京211815 南京审计大学审计信息工程与技术协同创新中心南京211815 南京信息工程大学计算机学院南京210094

高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测... 详细信息

高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。

关键词：高光谱变化检测协同稀疏非局部低秩张量分解

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基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取方法

计算机辅助设计与图形学学报 2011年第7期23卷 1224-1231页

作者：万鸣华金忠南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 南昌航空大学信息工程学院南昌330063

针对局部线性嵌入(LLE)算法和最大间距准则(MMC)算法在特征提取问题中存在不足,提出一种有效的数据降维和分类方法——基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取算法,并将其应用在人脸识别上.该算法在保持近邻的前提下,分别构造类内紧致图... 详细信息

针对局部线性嵌入(LLE)算法和最大间距准则(MMC)算法在特征提取问题中存在不足,提出一种有效的数据降维和分类方法——基于最大间距准则的局部图嵌入特征提取算法,并将其应用在人脸识别上.该算法在保持近邻的前提下,分别构造类内紧致图和类间惩罚图.首先在类内紧致图中利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,使同类样本尽可能地聚集在一起;然后在类间惩罚图中使不同类别的样本尽可能分离;为了避免"小样本"问题,采用MMC的形式构造目标函数.在ORL,Yale和AR人脸图像库进行实验的结果表明,文中算法相对于DLA和LLE+LDA算法有较好的识别性能.

关键词：局部线性嵌入数据降维人脸识别最大间距准则局部图嵌入

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应用于特征提取方法的模糊差分嵌入投影

数据采集与处理 2018年第1期33卷 113-121页

作者：万鸣华南京审计大学工学院南京211815 东南大学信息科学与工程学院南京210096

局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)算法对于分类的结果没有直接的关系。同时,该算法受不同表情、光照以及姿态等因素的影响,识别的效果会大大降低。为了能够很好地解决上述问题,提出基于模糊的差分嵌入投影(Fuzzy difference ... 详细信息

局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)算法对于分类的结果没有直接的关系。同时,该算法受不同表情、光照以及姿态等因素的影响,识别的效果会大大降低。为了能够很好地解决上述问题,提出基于模糊的差分嵌入投影(Fuzzy difference embedding projection,FDEP)特征提取算法。FDEP算法首先在模糊数学的思想指导下,通过模糊隶属度(Fuzzy sets)的形式表示;然后分别构造模糊局部近邻图与模糊全局方差图来表征局部与全局结构信息,采用最大间距准则函数来构造目标函数避免"小样本"问题;最后,通过拉格朗日乘子解决约束条件下的优化问题。FDEP算法既可以最大化地模糊全局数据之间的非局部散度,又可以保持模糊近邻数据之间的内在联系。在ORL,Yale和AR人脸图像库的实验结果表明,FDEP算法具有较好的识别性能。

关键词：特征提取局部线性嵌入最大间距准则模糊隶属度流形

基于学习分类器的多机器人路径规划收敛性研究

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计算机研究与发展 2010年第5期47卷 948-955页

作者：邵杰杨静宇万鸣华黄传波南京理工大学计算机学院南京210094

近年来,学习分类器LCS已广泛用于基于归纳学习的强化学习领域,但很少用于多机器人领域.提出了一种基于集成强化学习和遗传算法的学习分类器用于多机器人路径规划领域.由于遗传算法具有早熟收敛、局部最优解和占据较大的存储空间等缺陷,... 详细信息

近年来,学习分类器LCS已广泛用于基于归纳学习的强化学习领域,但很少用于多机器人领域.提出了一种基于集成强化学习和遗传算法的学习分类器用于多机器人路径规划领域.由于遗传算法具有早熟收敛、局部最优解和占据较大的存储空间等缺陷,针对静态和动态环境因素对多机器人路径规划的不同影响,设计了在静态和动态环境下不同的适应度函数,在理论上推导并证明了信用分配算法的收敛性,为路径规划算法的收敛提供了理论保证.仿真实验结果也表明遗传算法和学习分类器结合用于多机器人的路径规划是有效的,遗传算法的早熟收敛、局部最优解、占据存储空间较大和收敛速度慢等难题得到很大改善,提高了多机器人发现安全路径的能力.所以LCS在机器人领域的应用前景是非常广阔的,是今后需要努力研究的方向.

关键词：路径规划多机器人学习分类器收敛性适应度函数

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鲁棒的低秩鉴别嵌入回归

南京航空航天大学学报 2021年第5期53卷 692-699页

作者：姚裕万鸣华黄伟南京审计大学信息工程学院南京211815 韩山师范学院计算机与信息工程学院潮州521041

局部保持投影(Locality preserving projection,LPP)在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一... 详细信息

局部保持投影(Locality preserving projection,LPP)在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一种新的模型来发现和提取特征。利用L_(2,1)范数来约束损失函数和回归矩阵,不仅降低了对异常值的敏感性,而且限制了回归矩阵的低秩条件。然后给出了优化问题的求解方法。最后,本文将该方法应用于多个人脸数据库和掌纹数据集进行了性能测试,并将实验结果与现有的一些方法进行比较,结果表明该方法是有效的。

关键词：局部保持投影低秩回归监督特征提取流形学习

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基于FPGA的图像处理加速研究

基于FPGA的图像处理加速研究

作者：万鸣华南京理工大学

学位级别：硕士

随着微电子技术的高速发展，实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择，基于FPGA的图像处理专用系统的研究将成为信息产业的新热点。本文详细介绍了一种实时监控图像处理... 详细信息

随着微电子技术的高速发展，实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择，基于FPGA的图像处理专用系统的研究将成为信息产业的新热点。本文详细介绍了一种实时监控图像处理系统的设计方案，实现了具有前端视频采集系统、图像预处理功能系统、图像显示系统。该系统采用Altera公司的FPGA芯片作为中央处理器，由视频采集模块、异步FIFO模块、视频解码模块、IC配置接口模块、图像帧存控制模块、图像预处理模块、视频编码模块和FPGA配置电路模块等组成。模拟视频信号由CCD传感器送入，经视频A／D芯片SAA7113转换成数字视频信号后，送入到异步FIFO中缓冲。视频解码模块采用对视频数据流识别的方法获得图像数据，然后送入SDRAM图像帧存。图像预处理模块预处理图像数据并经视频D／A芯片SAA7121转换模拟视频信号送显示器输出。本文通过采用FPGA实现图像算法快速处理与采用传统的软件优化相比较，说明FPGA实现图像算法快速处理是一种有效，简便、经济的方法，因此该课题具有广阔的应用前景和市场价值。

关键词： FPGA I2C总线视频采集异步FIFO 中值滤波

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广义的鉴别局部中值保持投影及人脸识别

计算机科学 2018年第2期45卷 90-93,108页

作者：张永万鸣华南昌航空大学信息工程学院南昌330063 南京审计大学工学院南京211815

针对鉴别的局部中值保持投影(DLMPP)在小样本情况下面临的类内散布矩阵奇异的问题,提出了广义的鉴别局部中值保持投影(GDLMPP)算法。GDLMPP首先将样本等价映射到一个低维子空间,然后在此子空间求解最佳投影矩阵,从而有效解决了小样本问... 详细信息

针对鉴别的局部中值保持投影(DLMPP)在小样本情况下面临的类内散布矩阵奇异的问题,提出了广义的鉴别局部中值保持投影(GDLMPP)算法。GDLMPP首先将样本等价映射到一个低维子空间,然后在此子空间求解最佳投影矩阵,从而有效解决了小样本问题,并从理论上验证了当类内散布矩阵非奇异时,GDLMPP等价于DLMPP。最后,通过在ORL及AR库上的实验验证了算法的有效性。

关键词：人脸识别特征提取小样本问题鉴别的局部中值保持投影