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中国电机工程学报 2021年第18期41卷 6371-6380页

作者：刘小峰刘万孙兵柏林重庆大学机械与运载工程学院重庆市沙坪坝区400044

针对设备故障诊断中多工况与环境扰动对故障特征表征能力的影响问题,以及故障特征的个体差异性对稀疏分类精度的影响问题,提出基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法。该方法通过各个故障特征在K-SVD稀疏表示中的重构残差构建特... 详细信息

针对设备故障诊断中多工况与环境扰动对故障特征表征能力的影响问题,以及故障特征的个体差异性对稀疏分类精度的影响问题,提出基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法。该方法通过各个故障特征在K-SVD稀疏表示中的重构残差构建特征稀疏分类性能的评分矩阵,以评分矩阵迭代优化后得到的权值矩阵对输入特征进行协同稀疏表示,更新字典原子与稀疏系数,使得同类故障模式下的稀疏重构误差最小化,不同类故障模式下的稀疏重构误差最大化,以增强每个样本特征的协同稀疏分类性能。该方法避免了多工况故障诊断中敏感特征筛选及特征高维映射的繁琐步骤,无需大量历史故障数据支撑,通过故障特征的自适应协同稀疏表征与稀疏分类器的加权迭代优化,建立最能表征设备故障状态的稀疏字典,有效提升了稀疏分类器对多工况设备故障的鉴别能力。滚动轴承与齿轮箱故障诊断实验结果表明,提出方法比现有的稀疏分类算法与传统的神经网络分类算法,具有更高的故障辨识精度与工况环境鲁棒性。

关键词：协同稀疏表示自适应加权重构残差稀疏表示分类器设备故障诊断

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基于局部特征的协同稀疏表示人脸识别算法研究

基于局部特征的协同稀疏表示人脸识别算法研究

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作者：周昊西北师范大学

学位级别：硕士

人脸识别(Face recognition,FR)一直是模式识别、计算机视觉领域的热点问题。在公共安全、家居监控安全、日常生活等安全防护方面应用十分广泛。长时间研究以来,已经形成不少具有标志性的人脸识别方法,例如基于几何特征模型、弹性图匹... 详细信息

人脸识别(Face recognition,FR)一直是模式识别、计算机视觉领域的热点问题。在公共安全、家居监控安全、日常生活等安全防护方面应用十分广泛。长时间研究以来,已经形成不少具有标志性的人脸识别方法,例如基于几何特征模型、弹性图匹配模型、特征脸子空间、以及支持向量机和自适应组合分离器方法等。现有人脸识别方法通常存在计算复杂度较高、特征提取不全面、对光照姿态等影响鲁棒性较差等方面的不足。通过了解近年来压缩感知理论和稀疏表示相关理论,进而利用相关理论来改进传统识别算法的不足。并且总结和分析了稀疏表示方法利用整体特征进行分类识别时对于光照变化、局部变化、姿态变化等因素敏感的缺点,针对其另一种形式协同稀疏表示分类方法进行了讨论和研究。在总结和分析基于稀疏表示和协同稀疏表示人脸方法的基础上,文章以人脸识别系统流程为顺序,展开工作,论文的主要内容、工作如下:(1)介绍了国内外人脸识别技术的研究现状,简要介绍了常见人脸库以及评价指标。根据系统总框图介绍人脸识别过程。(2)介绍了人脸预处理阶段以及几何归一化的过程,提出结合Sobel算子以及Susan算子和灰度梯子分布的双眼和嘴部定位方法,并根据定位的位置,通过归一化尺度图进行缩放、裁剪、旋转等工作。(3)文章介绍两种能够较好表征局部特征纹理的方法,Gabor小波和局部二值模式,提出了对LBP算子的改进,利用一致性算子来减少提取特征总维数,改进原始LBP算子忽略中心点像素容易忽略局部特征的不足,通过合理分类,进一步增加提取后的特征信息以及减少提取的特征复杂度。提取后的特征跟Gabor小波特征以及原始LBP特征在人脸库中进行对比。实验结果分析ULBP算子与传统的Gabor小波及原始LBP算子相比,其描述特征能力更强,更适合应用于人脸识别工作。(4)对于稀疏表示分类方法,将稀疏约束条件由1L范数转换为最小二乘计算,即协同稀疏表示方法,并利用Gabor小波和一致性LBP方法提取特征后,再通过相应的字典稀疏表示以求得所属类别,局部纹理特征的引入,增强了系统的识别率,提出利用分块一致性二值模式算子来改造字典,讨论和分析了各个特征提取方法应用于协同稀疏表示中的效果,通过在人脸库中实验,证明了文章对协同稀疏表示的改进方法有效。

关键词：特征点定位人脸几何归一化 Gabor小波变换一致性局部二值模式协同稀疏表示

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基于协同稀疏表示的仪器仪表识别方法

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电子世界 2016年第7期 33-34页

作者：李小刚周昊谭敏戈任海李君宏张辉房桦国家电网陕西省电力公司检修公司山东鲁能智能技术有限公司国家电网宁夏省电力公司检修公司

工业仪器仪表识别工作是工业自动化领域的一个重要项目内容,目前常见的识别方法主要有特征点匹配和模板逐像素比对(模板匹配),在实际应用中因仪表的种类繁多、场景复杂多变造成识别错误,误差较大;因此引入人脸识别领域中识别率较好的协... 详细信息

工业仪器仪表识别工作是工业自动化领域的一个重要项目内容,目前常见的识别方法主要有特征点匹配和模板逐像素比对(模板匹配),在实际应用中因仪表的种类繁多、场景复杂多变造成识别错误,误差较大;因此引入人脸识别领域中识别率较好的协同稀疏表示分类方法,而协同稀疏表示分类方法相比传统稀疏表示分类方式,其速度得到大大提高并继承了稀疏表示分类效果好的特点,经实验证明该方法能够有效提高仪表的识别正确率。

关键词：仪表识别稀疏表示协同稀疏表示模板匹配特征点匹配

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基于Gabor特征的稀疏表示人脸识别研究

基于Gabor特征的稀疏表示人脸识别研究

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作者：徐争元安徽大学

学位级别：硕士

人脸识别是计算视觉中的一个极具挑战性的课题。虽然目前已涌现一大批具有代表性的方法：例如基于几何特征模型、子空间分析、弹性图匹配模型和特征脸等。不过,这些经典的方法仅仅考虑了训练样本的全局分布;计算复杂度高,对变化的姿态... 详细信息

人脸识别是计算视觉中的一个极具挑战性的课题。虽然目前已涌现一大批具有代表性的方法：例如基于几何特征模型、子空间分析、弹性图匹配模型和特征脸等。不过,这些经典的方法仅仅考虑了训练样本的全局分布;计算复杂度高,对变化的姿态、光照等情况的鲁棒性较差。因此,它们在实际应用中受到很大的局限。与传统的人脸识别方法相比较,基于稀疏表示的人脸识别方法(Sparse Representation based Classification, SRC)由于其具有高识别率、强鲁棒性等优势成为目前关注的热点。不过,尽管稀疏表示的人脸识别方法非常具有创新性和实用性,其中仍然存在一些需要进一步的研究和讨论的问题。例如目前采用的SRC方法大都建立在诸如特征脸、随机脸、和Fisher脸的整体特征之上。这种整体特征还不能非常有效的克服表情、光照、和局部变形等问题带来的负面影响;SRC方法建立在每个类都有足够的训练样本的假设上,当训练样本较少时SRC方法的性能还有待讨论。在总结和分析基于稀疏表示人脸识别及其相关改进方法的基础上,本论文开展了进一步的研究,具体地说,突出了基于Gab or特征的稀疏表示人脸识别研究。论文的主要工作以及创新之处如下： 1)给出一种用传统人脸识别方法实现的实时视频检测人脸识别系统,实际应用表明该系统受到姿态、光照等限制大,实际的识别率低;2)对于Gabor特征的稀疏表示分类方法(Gabor Feature based Sparse Representation, GSRC)最小l1范数稀疏求解精度的问题进行讨论。本论文将向量总变差模型(Vector-valued Total Variation model, VTV)引入GSRC框架中来取代原始的最小l1范数稀疏求解算法,从而提高了求解精度,进而提高了人脸识别率;3)最近研究表明基于协同稀疏表示(Collaborative Representation, CR)人脸识别方法相对SRC方法复杂度有显著地降低,且能得到一个具有很强竞争力的分类结果。但是,在协同稀疏表示人脸识别方法中,其验证仍然以整体特征为依据,识别率有进一步改善的空间。为此,本论文将Gabor特征应用到协同稀疏表示人脸识别的方法中,使识别率得到大的提高;4)最后,为解决Gabor特征应用到协同稀疏表示人脸识别方法后带来的计算复杂度和计算时间增加的问题,本论文进一步测试了若干测量矩阵,讨论和比较了它们对降低计算复杂度或降低特征的维度中的影响,指出今后可能的研究目标。

关键词： Gabor特征稀疏表示协同稀疏表示测量矩阵

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