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基于协同表征的人脸识别系统研究

信息与电脑 2017年第24期29卷 82-84页

作者：史凌祎储磊李雪宝郑艳芳江苏科技大学苏州理工学院电气与信息工程学院江苏苏州215600

协同表征使用l_2范数作为正则化因子,将训练样本表示为一组特定基向量的最优逼近形式,同时保证基向量的个数尽可能少,这个过程对于光照、遮挡的人脸识别有良好的鲁棒性,且使得该算法有着极低的复杂度。鉴于这些优点,设计一套基于协同表... 详细信息

协同表征使用l_2范数作为正则化因子,将训练样本表示为一组特定基向量的最优逼近形式,同时保证基向量的个数尽可能少,这个过程对于光照、遮挡的人脸识别有良好的鲁棒性,且使得该算法有着极低的复杂度。鉴于这些优点,设计一套基于协同表征的人脸识别系统。通过读入人脸图片,系统能够实时对图片中的人脸进行检测、定位与识别。通过对Yale人脸数据库以及真实环境下的人脸图片进行识别测试,论证了系统的有效性。

关键词：人脸识别人脸检测稀疏表征协同表征线性回归

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欠定情形下语音信号盲分离的新方法

计算机应用研究 2010年第7期27卷 2509-2512页

作者：白琳陈豪中国空间技术研究院西安分院空间微波技术国防科技重点实验室西安710000

提出了一种新的两步法来实现欠定情形下语音信号的盲分离。第一步,采用一种重构观测信号采样点搜索法来估计混合矩阵;第二步,提出了一种伪提取矢量的概念,通过伪提取矢量来提取取值占优的源信号的采样值来恢复源信号。在源信号的恢复过... 详细信息

提出了一种新的两步法来实现欠定情形下语音信号的盲分离。第一步,采用一种重构观测信号采样点搜索法来估计混合矩阵;第二步,提出了一种伪提取矢量的概念,通过伪提取矢量来提取取值占优的源信号的采样值来恢复源信号。在源信号的恢复过程中,还使用了经典的基于线性规划的欠定盲源分离方法。结果表明:该方法由于在信号的各采样点处无须优化,在源信号的分离过程中,分离速度要比基于线性规划的方法快数倍,且分离精度不低于基于线性规划的方法。仿真结果表明了该算法的良好性能。

关键词：两步法欠定盲源分离稀疏表征伪提取矢量

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基于形变模型的红外人脸鲁棒识别

计算机应用研究 2011年第4期28卷 1540-1543页

作者：郝宁波武汉理工大学信息工程学院武汉430070 黄淮学院国际学院河南驻马店463000

针对人脸识别中的光照、表情和遮挡变化三大难题,引进热红外人脸克服光照变化,并采用融合局部形变模型的人脸分类方法克服表情和遮挡变化。该方法将热红外测试人脸看成人脸库的线性组合,并用形变模型表示,通过l1最小优化求解组合系数,... 详细信息

针对人脸识别中的光照、表情和遮挡变化三大难题,引进热红外人脸克服光照变化,并采用融合局部形变模型的人脸分类方法克服表情和遮挡变化。该方法将热红外测试人脸看成人脸库的线性组合,并用形变模型表示,通过l1最小优化求解组合系数,根据系数的稀疏性进行人脸识别。为了进一步提高算法的鲁棒性,采用人脸分片加权的策略。在Equinox人脸库上通过大量实验表明:基于红外光的人脸识别性能明显高于可见光对光照变化的影响;融合局部形变模型的人脸识别方法可以有效地提高识别率,并且克服红外人脸识别中的眼镜干扰与表情变化问题。

关键词：人脸识别热红外成像形变模型稀疏表征

一种基于Gabor特征字典的协同表征人脸识别算法

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数字通信世界 2017年第10期 51-53+79页

作者：史凌祎李雪宝郑艳芳王梦霞江苏科技大学苏州理工学院电气与信息工程学院

在稀疏框架下的人脸识别算法中,冗余字典内各个训练样本间的协同表征起到了关键作用。受此启发,提出了基于Gabor特征字典的协同表征人脸识别算法。新算法针对Gabor特征的强方向性、边缘敏感及光照自适应等特点,利用二维Gabor滤波器提取... 详细信息

在稀疏框架下的人脸识别算法中,冗余字典内各个训练样本间的协同表征起到了关键作用。受此启发,提出了基于Gabor特征字典的协同表征人脸识别算法。新算法针对Gabor特征的强方向性、边缘敏感及光照自适应等特点,利用二维Gabor滤波器提取每个训练样本在5个方向,8种尺度的Gaobr特征,进而构造新的冗余字典。Gabor特征字典增大了每一个训练样本的判别特性,亦提高了样本之间的协同表征能力,更加有利于分类。仿真实验论证了新方法的有效性。

关键词：人脸识别 Gabor特征稀疏表征协同表征线性拟合

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基于粒子群算法的欠定盲源分离方法改进

科学技术与工程 2018年第15期18卷 123-128页

作者：苏彬苏皓然刘肖北京航空航天大学生物与医学工程学院生物力学与力生物学教育部重点实验室北京100191 生物医学工程高精尖创新中心北京航空航天大学北京102402

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢... 详细信息

欠定盲源分离技术是一个热门的研究领域,其广泛应用于信息理论、神经网络、统计信号处理、生物医学工程等领域。在大多数实际情况下,当接收到由多路源信号叠加而成的观测信号时,源信号的数量大于观测时长,采用通常的盲源分离技术难以恢复源信号。着重讨论基于"两步法"的欠定盲源分离问题;该分离技术分两个阶段,第一阶段采用基于粒子群算法的K-均值聚类改进算法求解混合矩阵,将蚁群算法信息素的概念应用其中;第二阶段采用最短路径法求解L1-范数模型获得源信号的估计。相比于现存的二阶段方法,该方法可达到更高的信号重构信噪比。

关键词：欠定稀疏表征二阶段盲源分离

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基于无相关判别稀疏投影的人脸识别方法

海军工程大学学报 2014年第4期26卷 55-58页

作者：李雅萍王国强苗海洛阳理工学院计算机与信息工程系河南洛阳471023 海军工程大学动力工程学院武汉430033

针对人脸识别问题,提出了一种无相关判别稀疏投影(uncorrelated discriminant sparse projections,UDSP)方法。该方法通过设计一个无相关约束基于差的最优化目标,同时增加判别信息到稀疏保持投影(sparsity preserving projections,SPP)... 详细信息

针对人脸识别问题,提出了一种无相关判别稀疏投影(uncorrelated discriminant sparse projections,UDSP)方法。该方法通过设计一个无相关约束基于差的最优化目标,同时增加判别信息到稀疏保持投影(sparsity preserving projections,SPP)的目标函数,不仅保持了SPP的稀疏重构结构关系,而且利用了全局判别结构。同时,通过强加合适约束使得提取的特征统计无相关。最后,在FERET人脸库上进行了实验,证明了该方法的有效性。

关键词：人脸识别特征提取子空间学习稀疏表征类间散度

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强杂波干扰下全息穿透雷达目标分辨方法

现代雷达 2021年第9期43卷 31-36页

作者：陈诚刘涛刘雨杨博淞粟毅国防科技大学电子科学学院长沙410073

目标不可分辨是雷达探测领域的关键问题。文中将机器学习思想引入雷达探测,利用自编码器实现对雷达目标分辨过程的非监督学习,并结合子空间分解与稀疏表征方法优化模型,通过交替方向乘子法求解以兼顾精度与效率。以全息穿透雷达探测数... 详细信息

目标不可分辨是雷达探测领域的关键问题。文中将机器学习思想引入雷达探测,利用自编码器实现对雷达目标分辨过程的非监督学习,并结合子空间分解与稀疏表征方法优化模型,通过交替方向乘子法求解以兼顾精度与效率。以全息穿透雷达探测数据为例进行验证,表明该方法能够有效抑制雷达图像中的强杂波,且目标清晰完整,处理结果信杂比改善程度高于对比方法15 dB以上,为解决雷达目标不可分辨问题提供了一种有效思路和方法。

关键词：目标不可分辨雷达探测自编码器子空间分解稀疏表征

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社交网络中的假新闻检测系统

社交网络中的假新闻检测系统

作者：党留新电子科技大学

学位级别：硕士

社交媒体蓬勃发展,其实用便捷、开放包容等特点吸引了庞大的用户群体,使之逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而开放包容是一把双刃剑,它在鼓励用户通过社交平台真实表达自我的同时,也成为了不法分子散布虚假信息的摇篮。由于... 详细信息

社交媒体蓬勃发展,其实用便捷、开放包容等特点吸引了庞大的用户群体,使之逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而开放包容是一把双刃剑,它在鼓励用户通过社交平台真实表达自我的同时,也成为了不法分子散布虚假信息的摇篮。由于社交平台用户基数大、缺乏有效管控,所以信息产生容易且传播迅速。又因为社交媒体是人们获取信息的主要渠道,所以如果任由虚假信息传播,回声室效应的存在会使得消息在传播过程中逐渐扭曲,这将严重扰乱人们对事实的认知,甚至影响到政治、经济等方方面面。本文将社交平台上具有断言声明性质的声明或陈述统称为新闻,从推特中检测出假新闻是本文研究的重点。检测假新闻本质上是评估新闻的可信度,已有的假新闻检测方法从文本内容、网络结构、用户特征等角度出发,提出了较多行之有效的方法。本文在吸取前人经验的基础上,主要工作和创新点如下:1.以社交平台推特为例,深入研究了其数据表示方式及数据采集方式,提出基于用户互动网络、用户关注网络等动态构建推文传播网络的方法,最终用于近实时地构建包含用户、推文、网络等内容丰富的数据集。2.基于稀疏表征的方式分解新闻传播网络,发现了原子在真假新闻网络中的差异,进而提炼出可用以假新闻检测的原子特征,最后基于BERT模型使用迁移学习的方法,融合文本、网络、用户、原子等特征用作分类,相对单个特征来说,提升了假新闻分类的准确率。3.本文在研究的过程中也开发了一个集数据采集、数据分析、可视化等功能于一体的系统,一方面辅助本文研究工作的顺利进行,另一方面也为持续研究日益变化的假新闻特征奠定基础,且本系统具有较高的通用性。

关键词：假新闻传播网络稀疏表征迁移学习融合特征

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欠定盲源分离技术研究

欠定盲源分离技术研究

作者：张鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

本文在总结盲源分离理论基础及经典算法的基础上,研究了欠定盲源分离技术相关理论。首先阐述了欠定盲源分离的相关理论,对现有二阶段欠定盲源分离算法进行了总结和分析。随后基于广义高斯分布给出了信号时域稀疏度度量,并给出了欠定情... 详细信息

本文在总结盲源分离理论基础及经典算法的基础上,研究了欠定盲源分离技术相关理论。首先阐述了欠定盲源分离的相关理论,对现有二阶段欠定盲源分离算法进行了总结和分析。随后基于广义高斯分布给出了信号时域稀疏度度量,并给出了欠定情况下可进行盲源分离的信号时域稀疏度。本文重点提出了一种新的欠定盲源分离二阶段法,在第一阶段即混叠矩阵估计阶段,采用改进的势函数算法,先采用小尺度估计出势函数极大值个数和出现区域确定信源个数,然后在该区域利用大尺度估计极大值位置以精确确定混叠矩阵数值,同时设置门限值去除模值较小的点对聚类方向的影响以降低计算复杂度和提高精度;在第二阶段即源信号估计阶段,提出了新的贝叶斯估计结合L1-范数的算法,利用信号稀疏性对信源稀疏点采用贝叶斯估计,对其余点用L1-范数法进行估计,相比L1-范数法减小了计算复杂度,提高了恢复信号连贯性。最后采用语音信号和长笛信号进行MATLAB仿真,验证了算法有更好的分离精度和低的计算复杂度,分离信号清晰度得到较好的提高,连贯性得到了改善。

关键词：欠定盲源分离稀疏表征两阶段法势函数 L1-范数