检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于加权近邻保持嵌入的高光谱数据降维方法

中国矿业大学学报 2013年第6期42卷 1066-1072页

作者：陈新忠胡汇涓王雪松中国矿业大学科学技术研究院江苏徐州221116 中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116

为降低高光谱数据的信息冗余以提高其分类精度,采用加权距离度量测度来衡量样本间的相似度并进而选择近邻样本,提出一种加权近邻保持嵌入数据降维(WNPE)算法.加权距离的主要思想为根据数据点附近样本点的分布来自适应地决定距离函数,由... 详细信息

为降低高光谱数据的信息冗余以提高其分类精度,采用加权距离度量测度来衡量样本间的相似度并进而选择近邻样本,提出一种加权近邻保持嵌入数据降维(WNPE)算法.加权距离的主要思想为根据数据点附近样本点的分布来自适应地决定距离函数,由此可以避免基于标准欧氏距离的近邻选择方法产生的数据冗余现象,从而更好地提取信息量大的光谱波段.CUPRITE矿区高光谱数据上的实验结果表明,与目前具有代表性的稀疏降维和基于流形学习的降维算法对比,WNPE能够有效提高高光谱数据的分类总精度和Kappa系数,分别达到了90.97%和0.878 6.

关键词：加权距离近邻保持嵌入高光谱数据降维

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法

沈阳工业大学学报 2019年第2期41卷 206-210页

作者：于露长春财经学院信息工程学院长春130122

针对近邻保持嵌入算法NPE中构造近邻图所存在的缺陷,提出了基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法.对于每个待识别的人脸图片,该方法都建立一个具有九个尺度的图像金字塔,并且计算金字塔中每个尺度的图片与其他图片金字塔对应尺度的... 详细信息

针对近邻保持嵌入算法NPE中构造近邻图所存在的缺陷,提出了基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法.对于每个待识别的人脸图片,该方法都建立一个具有九个尺度的图像金字塔,并且计算金字塔中每个尺度的图片与其他图片金字塔对应尺度的稀疏近邻.利用稀疏表示算法抗遮挡的特性,通过计算样本多尺度近邻的方法克服了传统方法丢失人脸图片二维结构的缺点.结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,比传统的NPE算法具有更好的识别效果.

关键词：近邻图近邻样本降维算法近邻保持嵌入人脸识别稀疏表示图片金字塔多尺度图片

基于近邻保持嵌入的卫星姿态控制系统微小故障检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

空间控制技术与应用 2018年第2期44卷 42-48页

作者：刘敏陆宁云肇刚姜斌南京航空航天大学自动化学院南京210016 西安卫星测控中心西安710043

以卫星姿态控制系统(ACS)为研究对象,以微小故障检测为研究目标,提出一种改进的近邻保持嵌入算法(EWMA-DNPE).针对近邻保持嵌入(NPE)算法中邻域参数无法自动设定的缺陷,通过引入动态邻域,使得动态近邻保持嵌入算法(DNPE)可根据流形的样... 详细信息

以卫星姿态控制系统(ACS)为研究对象,以微小故障检测为研究目标,提出一种改进的近邻保持嵌入算法(EWMA-DNPE).针对近邻保持嵌入(NPE)算法中邻域参数无法自动设定的缺陷,通过引入动态邻域,使得动态近邻保持嵌入算法(DNPE)可根据流形的样本密度动态地选取近邻点计算权值重构矩阵.将指数加权移动平均(EWMA)引入DNPE,通过EWMA对历史故障数据的累加作用,建立SPE统计量实现微小故障的检测,并仿真验证了EWMA-DNPE算法对卫星ACS微小故障检测的有效性和可行性.

关键词：卫星姿态控制系统微小故障检测近邻保持嵌入近邻参数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种优化的近邻保持嵌入降维算法研究

计算机技术与发展 2023年第6期33卷 28-34页

作者：李燕燕闫德勤河北建筑工程学院河北张家口075000 辽宁师范大学辽宁大连116081

近邻保持嵌入算法NPE是流形学习领域中一种重要的降维算法,现已成功应用于很多领域,例如人脸识别、语音识别等,但在处理局部邻域信息量不足、存在短路以及流形曲率大等稀疏数据时,原始数据的几何拓扑结构损坏严重。其主要原因是在邻域... 详细信息

近邻保持嵌入算法NPE是流形学习领域中一种重要的降维算法,现已成功应用于很多领域,例如人脸识别、语音识别等,但在处理局部邻域信息量不足、存在短路以及流形曲率大等稀疏数据时,原始数据的几何拓扑结构损坏严重。其主要原因是在邻域选择中没有对数据类间信息进行很好的区分。基于此,提出了一种优化的近邻保持算法(ONPE),在NPE算法中对数据类间信息进行优化,构造类间权值矩阵;并在低维局部重建时引入类内密度信息,从数据类内和类间两个维度出发,更好地避免数据在近邻选取方向上的缺失。将ONPE算法应用于图像检索等实验,结果表明在图像检索的实验中该算法有较高的查准率和查全率。ONPE相对于NPE降维的时间复杂度并没有增加,验证了算法的实用性和有效性。

关键词：近邻保持嵌入流形学习稀疏降维类别信息

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

判别近邻保持嵌入人脸识别

西安电子科技大学学报 2011年第3期38卷 24-28,98页

作者：田玉敏云艳娥马天骏西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

针对普通近邻保持嵌入算法侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本的类判别信息以及小样本问题,提出了一种新的人脸识别算法———判别近邻保持嵌入算法.在近邻保持嵌入算法的基础上,将最大散度差准则引入到其目标函数中.在嵌入低维空间... 详细信息

针对普通近邻保持嵌入算法侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本的类判别信息以及小样本问题,提出了一种新的人脸识别算法———判别近邻保持嵌入算法.在近邻保持嵌入算法的基础上,将最大散度差准则引入到其目标函数中.在嵌入低维空间后,类内样本保持它们固有的近邻几何结构关系,而类间样本彼此分离,能够充分提取具有判别力的特征.在AT&T人脸数据库上进行的对比实验表明,与主成分分析、线性判别分析以及近邻保持嵌入算法相比,判别近邻保持嵌入算法的最高识别率分别提高了15.35%、6.47%和6.94%;在Yale人脸数据库上进行的对比实验表明,判别近邻保持嵌入算法的最高识别率分别提高了20.27%、5.63%和2.27%.

关键词：人脸识别近邻保持嵌入最大散度差准则

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

优化的近邻保持嵌入算法在人脸识别中的应用

河北建筑工程学院学报 2023年第3期41卷 197-201页

作者：李燕燕温秀梅穆莹雪康丽峰王海东李琛河北建筑工程学院河北张家口075000

为验证优化的近邻保持算法(ONPE)在人脸识别中的应用价值,在NPE算法基础之上,ONPE对数据类内和数据类间的信息分别进行了优化,以使在低维重建时同一数据类间相互靠拢,不同数据类间相互分离。将ONPE算法应用于手工流形和Fery face人脸库... 详细信息

为验证优化的近邻保持算法(ONPE)在人脸识别中的应用价值,在NPE算法基础之上,ONPE对数据类内和数据类间的信息分别进行了优化,以使在低维重建时同一数据类间相互靠拢,不同数据类间相互分离。将ONPE算法应用于手工流形和Fery face人脸库进行实验。结果表明:在样本点不足且不连续的情况下,ONPE可以对手工流形有很好的降维效果,并且对人脸表情数据也有很好的识别分类效果。因此,优化的近邻保持嵌入算法具有较强的实用性和有效性。

关键词：近邻保持嵌入人脸识别降维

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于判别信息的近邻保持嵌入降维方法

福州大学学报（自然科学版） 2015年第4期43卷 466-470页

作者：张海武陈晓云福州大学数学与计算机科学学院福建福州350116

针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据... 详细信息

针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据上进行实验,证明了所提算法的有效性.

关键词：降维近邻保持嵌入判别信息局部结构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

张量图像上的正交张量监督近邻保持嵌入

计算机应用与软件 2012年第10期29卷 159-162页

作者：许淑华绍兴文理学院数理信息学院浙江绍兴312000

正交张量近邻保持嵌入是一种有效的张量图像的降维工具,但仍存在监督判别信息不足的问题。为此提出正交张量监督近邻保持嵌入OTSNPE(Orthogonal Tensor Supervised Neighborhood Preserving Embedding)降维算法。该算法首先将二维图像... 详细信息

正交张量近邻保持嵌入是一种有效的张量图像的降维工具,但仍存在监督判别信息不足的问题。为此提出正交张量监督近邻保持嵌入OTSNPE(Orthogonal Tensor Supervised Neighborhood Preserving Embedding)降维算法。该算法首先将二维图像看成二阶张量空间的点;然后在同类样本中选择近邻并进行线性重构;最后通过特征保持提取投影方向。投影后的特征既能有效地保持张量图像像点之间的空间关系,又能较好地保持蕴含在张量图像之间的类内局部重构关系和近邻关系。在AR和YaleB人脸数据集上的实验验证了该算法的有效性。

关键词：降维监督判别信息近邻保持嵌入张量图像

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏表示的近邻保持嵌入数据降维研究

基于稀疏表示的近邻保持嵌入数据降维研究

作者：吴镝天津大学

学位级别：硕士

随着互联网时代的高速发展,对海量数据的存储和分析变得越来越重要,也涌现了很多的技术对海量数据进行存储和分析的计算。另一方面,我们同时也可以通过数据降维算法来有效的降低数据的维度来从另一个维度简化计算。在真实世界中,数... 详细信息

随着互联网时代的高速发展,对海量数据的存储和分析变得越来越重要,也涌现了很多的技术对海量数据进行存储和分析的计算。另一方面,我们同时也可以通过数据降维算法来有效的降低数据的维度来从另一个维度简化计算。在真实世界中,数据常常是高维的,但是隐藏在这些高维数据后面的反映数据本质的结构可能常常仅由少量的一些参数决定。随着近年来模式识别和计算机视觉领域的快速发展,越来越多的应用涉及到了高维数据的降维问题。比如在人脸识别应用中,一副人脸图像通常具有成千上万维的特征,但是这其中包含了大量的冗余信息,隐藏了很多重要关系之间的相关性,并且这会增加后续训练分类器的难度,造成所谓的维数灾难。以上所有这些挑战也促进了数据降维技术的发展,近年来涌现了许多的数据降维算法,比如局部保持投影（LPP）,近邻保持嵌入（NPE）,和近年才出现的稀疏保持投影（SPP）等线性降维方法,局部线性嵌入（LLE）等非线性降维算法以及他们的改进算法,比如kernel NPE等。人脸图像空间普遍被认为是一个线性空间,许多非线性的降维算法仅仅在人造数据上表现的不错,所以本文将重点研究基于子空间的线性降维算法,特别是近邻保持嵌入（NPE）和近些年刚出现的基于稀疏表示的投影算法,并对这两种方法进行改进一定的融合,实验表明融合改进后的方法比一些经典的非监督算法效果要好。

关键词：数据降维人脸识别稀疏表示近邻保持嵌入