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基于散度差准则的文本特征降维研究

计算机应用研究 2008年第7期25卷 1971-1973页

作者：刘海峰王元元张学仁刘守生解放军理工大学指挥自动化学院解放军理工大学理学院南京210007 解放军理工大学理学院南京210007

研究了一种基于散度差准则的文本特征抽取方法。首先讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,然后分析了一种基于散度差的准则用于特征降维的原理和方法,从理论上对该方法的相关步骤进行了数学论证。在中文文本分类实验中,对KNN分... 详细信息

研究了一种基于散度差准则的文本特征抽取方法。首先讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,然后分析了一种基于散度差的准则用于特征降维的原理和方法,从理论上对该方法的相关步骤进行了数学论证。在中文文本分类实验中,对KNN分类器进行了基于密度的改进,消除了由于文本分布倾斜对分类器产生的影响。实验结果表明,这种方法在文本分类的准确性方面效果较为理想。

关键词：文本分类特征选择特征抽取特征降维散度差 KNN分类器

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文本分类中基于散度差的线性特征抽取方法

计算机工程与设计 2009年第7期30卷 1749-1752页

作者：刘海峰王元元姚泽清张述祖解放军理工大学理学院江苏南京210007 解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京210007

分析了特征选择与特征抽取的特点与不足,针对Fisher线性鉴别准则存在问题,在一种加权散度差线性鉴别准则的基础上提出了一种基于散度差与SVD相结合的文本特征抽取方法。在解决了类内散布矩阵的奇异性问题困扰同时,通过对低阶矩阵的奇异... 详细信息

分析了特征选择与特征抽取的特点与不足,针对Fisher线性鉴别准则存在问题,在一种加权散度差线性鉴别准则的基础上提出了一种基于散度差与SVD相结合的文本特征抽取方法。在解决了类内散布矩阵的奇异性问题困扰同时,通过对低阶矩阵的奇异值分解取代了对高阶矩阵的特征值求解,计算量大大减少。在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩。试验结果表明,这种方法在文本分类上的准确性较好。

关键词：文本分类特征选择特征抽取特征降维散度差奇异值分解

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一种基于散度差组合型文本特征降维方法

微电子学与计算机 2009年第4期26卷 1-4页

作者：刘海峰姚泽清王元元张述祖解放军理工大学理学院江苏南京210007 解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京210007

提出了一种基于散度差的组合型文本特征抽取方法.首先讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,然后分析了基于散度差的准则的特征降维的原理和方法,在避开求逆矩阵问题的同时,通过对文本特征进行选择对文本特征集进行了第一次压缩... 详细信息

提出了一种基于散度差的组合型文本特征抽取方法.首先讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,然后分析了基于散度差的准则的特征降维的原理和方法,在避开求逆矩阵问题的同时,通过对文本特征进行选择对文本特征集进行了第一次压缩,借助于加权散度差原理对特征集进行了二次抽取,在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度降低.实验结果表明,该方法在文本分类上的效率较好.

关键词：文本分类特征抽取特征降维散度差

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一种基于散度差组合型文本特征降维方法

微电子学与计算机 2008年第8期25卷 69-71,75页

作者：刘海峰姚泽清王元元张述祖解放军理工大学理学院江苏南京210007 解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京210007

讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,分析了基于散度差准则的特征降维的原理和方法,在避开求逆矩阵问题的同时,通过对文本特征进行选择对文本特征集进行了第一次压缩,借助于加权散度差原理对特征集进行了二次抽取,在最低限度... 详细信息

讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,分析了基于散度差准则的特征降维的原理和方法,在避开求逆矩阵问题的同时,通过对文本特征进行选择对文本特征集进行了第一次压缩,借助于加权散度差原理对特征集进行了二次抽取,在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度降低.试验结果表明,这种方法在文本分类上的效率较好.

关键词：文本分类特征抽取特征降维散度差

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基于散度差的彩色人脸图像统计正交分析方法

计算机技术与发展 2014年第12期24卷 24-27页

作者：高艳荆晓远吴飞李昆姚永芳南京邮电大学自动化学院江苏南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

由于彩色人脸图像比灰度人脸图像包含了更多的信息,彩色人脸图像识别方法越来越受到学者的重视。而对于研究最多的RGB彩色空间,通常R(红)、G(绿)、B(蓝)三分量间存在很大的相关性。为了最大程度去除各个分量之间的相关性从而提高识别效... 详细信息

由于彩色人脸图像比灰度人脸图像包含了更多的信息,彩色人脸图像识别方法越来越受到学者的重视。而对于研究最多的RGB彩色空间,通常R(红)、G(绿)、B(蓝)三分量间存在很大的相关性。为了最大程度去除各个分量之间的相关性从而提高识别效果,有学者提出了基于统计正交投影变换(SOA)的彩色人脸图像识别方法。然而,该方法在特征提取的过程中不可避免地存在奇异性问题。为了解决这个问题,文中提出了一种基于散度差的彩色人脸图像统计正交分析方法(SDFSOA)。此外,对所涉及的参数进行了合理的设置。实验结果表明所提方法能取得更好的识别效果。

关键词：彩色人脸识别统计正交分析奇异性散度差参数设置

基于核的二维最大散度差投影鉴别分析及人脸识别

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基于核的二维最大散度差投影鉴别分析及人脸识别

无监督的差分鉴别特征提取以及在人脸识别上的应用

第二十七届中国控制会议

作者：陈才扣崔美琳曹丽刘永俊扬州大学信息工程学院

传统的核方法只能应用于一维数据,本文直接在二维图像上应用核方法,提出一种新的基于核的二维最大散度差投影鉴别分析方法。该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个... 详细信息

传统的核方法只能应用于一维数据,本文直接在二维图像上应用核方法,提出一种新的基于核的二维最大散度差投影鉴别分析方法。该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架。最后在AR标准人脸库中的实验结果验证了本文算法的有效性.

关键词：散度差鉴别分析核方法人脸识别

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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计算机辅助设计与图形学学报 2009年第11期21卷 1632-1637页

作者：严慧杨静宇南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

局部保持投影(LPP)只考虑了投影后的局部性,而忽视了非局部性.针对这个问题,引入非局部散布矩阵,提出无监督的差分鉴别特征提取算法,通过最大化非局部和局部之间的散度差来寻找最优变换矩阵,并将其成功地应用于人脸识别.该算法同时引入... 详细信息

局部保持投影(LPP)只考虑了投影后的局部性,而忽视了非局部性.针对这个问题,引入非局部散布矩阵,提出无监督的差分鉴别特征提取算法,通过最大化非局部和局部之间的散度差来寻找最优变换矩阵,并将其成功地应用于人脸识别.该算法同时引入非局部和局部的信息,揭示隐含在高维图像空间中的非线性结构;采用差分的形式求解最优变换矩阵,以避免"小样本"问题;对LPP中的邻接矩阵进行了修正,以更准确地描述样本之间的邻近关系.在Yale和AR标准人脸库上的实验结果验证了文中算法的有效性.

关键词：局部保持投影局部散度非局部散度散度差人脸识别

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文本分类中基于核的非线性判别

应用科学学报 2008年第6期26卷 627-631页

作者：刘海峰姚泽清刘守生王倩解放军理工大学理学院江苏南京210007 徐州工程学院江苏徐州221116

针对文本分类问题中的特征降维问题,改进最大散度差鉴别准则,引入核变换作为前处理,使最大散度差鉴别准则可适用于更广泛的文本分类情形.提出一种基于核的非线性鉴别方法用于文本特征抽取.借助于核变换解决了散度差准则在用于文本分类... 详细信息

针对文本分类问题中的特征降维问题,改进最大散度差鉴别准则,引入核变换作为前处理,使最大散度差鉴别准则可适用于更广泛的文本分类情形.提出一种基于核的非线性鉴别方法用于文本特征抽取.借助于核变换解决了散度差准则在用于文本分类时线性可分性较差的问题.在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩.文本分类试验结果表明,这种非线性方法与无核的最大散度差方法相比,F1值提高了4.7%,具有明显的效率上的优势.

关键词：文本分类特征抽取散度差核变换

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基于Otsu算法的遥感图像阈值分割

基于Otsu算法的遥感图像阈值分割

作者：韩青松新疆大学

学位级别：硕士

遥感图像分割作为遥感图像处理领域中的一项关键技术,一直是国内外学者研究的热点和焦点问题之一,有着广泛的应用前景。由于遥感图像通常表现为灰度级多、信息量大、边界模糊、结构复杂等特点,传统的Otsu算法在用于遥感图像分割时往往... 详细信息

遥感图像分割作为遥感图像处理领域中的一项关键技术,一直是国内外学者研究的热点和焦点问题之一,有着广泛的应用前景。由于遥感图像通常表现为灰度级多、信息量大、边界模糊、结构复杂等特点,传统的Otsu算法在用于遥感图像分割时往往不能得到理想的分割效果,在一定程度上影响了对遥感图像的后续分析、理解和识别。针对这一问题,尽管目前已有众多的改进算法,但这些改进算法大多都是针对Otsu算法某一方面的不足而进行设计的,不具有较强的通用性。尤其是将这些改进算法用于遥感图像分割时,效果仍然不佳。因此,面对众多不同类型的遥感图像,如何完善Otsu算法和提高Otsu算法在遥感图像分割中的适用性是一个值得研究的重要内容。本文在熟练掌握Otsu算法基本原理的基础上,详细分析了Otsu算法所存在的缺陷,并针对这些缺陷对Otsu算法进行改进,提出了约束灰度范围的Otsu算法和基于散度差的一维Otsu算法及其快速递推算法。同时,鉴于遥感图通常含有噪声的实际情况,引入邻域空间信息,将基于散度差的一维Otsu算法及其快速递推算法拓展到二维空间,实现遥感图像阈值分割。实验结果表明,本文提出的基于散度差的Otsu算法及其快速递推算法具有很好的通用性和自适应性,对不同类型直方图的遥感图像均有较好的分割效果。尤其是推广到二维空间以后,算法不仅具有更好的分割效果,而且具有一定的抗噪能力,分割效率也较高。因此,本文提出的基于散度差的Otsu算法及其快速递推算法是一种有效的遥感图像阈值分割算法,论文所做的工作完善了Otsu算法,提高了Otsu算法在遥感图像分割中的适应性,在工程实践中具有一定的实用价值。论文研究工作的创新点在于: 1.发现并证明了Otsu算法的分割阈值是分割后目标和背景两类均值的平均值。在此基础上,推断出当两类的类间方差相差较大时,Otsu算法的分割阈值将偏向类间方差较大的一类,从而为确定图像的最佳分割阈值提供了理论依据。 2.针对Otsu算法的阈值偏移问题,提出了一种约束灰度范围的Otsu算法,采用二次搜索直方图来寻找最佳的分割阈值,大大降低了阈值偏移的程度,提高了遥感图像的分割精度。 3.针对Otsu算法运算量大、忽略类内方差和阈值偏移等缺陷,提出了一种基于散度差的一维Otsu算法及其快速递推算法,提高了遥感图像的分割精度和分割速度。 4.鉴于遥感图像通常含有噪声的实际情况,引入邻域空间信息,将基于散度差的一维Otsu算法及其快速递推算法拓展到二维空间,既保证了遥感图像的分割精度和分割速度,又使算法具有一定的抗噪能力。

关键词：遥感图像阈值分割 Otsu算法阈值偏移散度差快速递推