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有效的协方差判别学习算法
被引量：
3
1
作者
王秀友
刘华明
+1 位作者
范建中
徐冬青
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1847-1857,共11页
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法...
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性.
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关键词
协方差
鉴别
学习
黎曼流形
双向二维主成分分析
QR分解
对数欧氏距离
Stein散度
核判别分析
在线阅读
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职称材料
基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法
被引量：
3
2
作者
王锐
吴小俊
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期377-384,共8页
生物神经中的感知理论符合黎曼流形,相比其它滤波器,Log-Gabor滤波器更适合人眼的非线性对数特性,因此两者结合符合人类视觉的感知过程.基于上述情况,文中利用协方差鉴别学习,提出基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法.使用Lo...
生物神经中的感知理论符合黎曼流形,相比其它滤波器,Log-Gabor滤波器更适合人眼的非线性对数特性,因此两者结合符合人类视觉的感知过程.基于上述情况,文中利用协方差鉴别学习,提出基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法.使用Log-Gabor滤波器滤波图像,获得多尺度多方向的图像特征,然后对高维的协方差矩阵使用双向二维主成分分析进行降维,利用协方差鉴别学习进行分类.在多个标准数据库上的实验结果表明文中算法效果较好,从而验证算法的有效性.
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关键词
协方差
鉴别
学习
(
cdl
)
黎曼流形
核
鉴别
分析(KDA)
双向二维主成分分析((2D)^2PCA)
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职称材料
题名
有效的协方差判别学习算法
被引量：
3
1
作者
王秀友
刘华明
范建中
徐冬青
机构
阜阳师范大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1847-1857,共11页
基金
安徽省高校优秀青年骨干人才项目(gxfx2017072)
安徽省自然科学基金(1708085MF155)
+1 种基金
阜阳市政府—阜阳师范大学横向合作科研项目(XDHX2016020、XDHX201710)
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2018A0345)
文摘
在基于视频的图像集分类中,类内样本多样性问题是影响算法分类性能的一个主要原因.为了尝试解决该问题,提出了一种图像集分类算法,其目标体现在2个方面:(1)使得算法在时间效率上相较于协方差判别学习(CDL)等具有代表性的图像集分类算法有进一步的提升;(2)使得算法在分类精度上也仍然具有可比性.首先利用双向二维主成分分析对原始的协方差特征进行降维,使其变得更加紧凑.同时,为了抽取到更具判别性的特征信息,对每一个低维紧凑的协方差矩阵应用QR分解,使其变换成一个正交基矩阵和一个非奇异的上三角矩阵.考虑数据分布空间的黎曼流形特性,通过定义函数的方式使得上三角矩阵仍然分布在由对称正定(SPD)矩阵张成的SPD流形之上.此时,原始的样本空间就转化成了一个由正交基矩阵张成的Grassmann流形和一个特征分布更加紧凑的新的SPD流形.为了更好地整合这2种黎曼流形特征,首先利用Stein散度以及对数欧氏距离导出一个黎曼流形测地线距离度量;然后,利用该度量设计一个正定的核函数将上述特征映射到一个高维Hilbert核空间;最后,利用核判别分析算法进行判别子空间特征学习.文中算法在5个基准视频集YTC, Honda, ETH-80, MDSD以及AFEW上均取得了较好的分类结果,同时在计算效率上也优于CDL等对比算法,从而表明了其可行性和有效性.
关键词
协方差
鉴别
学习
黎曼流形
双向二维主成分分析
QR分解
对数欧氏距离
Stein散度
核判别分析
Keywords
covariance discriminant learning (
cdl
)
Riemannian manifold
two-directional two-dimensional principal component analysis((2D)2PCA)
QR decomposition
log-Euclidean distance(LED)
Stein divergence
kernel discriminant analysis(KDA)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法
被引量：
3
2
作者
王锐
吴小俊
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期377-384,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.61672265
61373055)
+1 种基金
江苏省教育厅科技成果产业化推进项目(No.JH10-28)
江苏省产学研创新项目(No.BY2012059)资助~~
文摘
生物神经中的感知理论符合黎曼流形,相比其它滤波器,Log-Gabor滤波器更适合人眼的非线性对数特性,因此两者结合符合人类视觉的感知过程.基于上述情况,文中利用协方差鉴别学习,提出基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法.使用Log-Gabor滤波器滤波图像,获得多尺度多方向的图像特征,然后对高维的协方差矩阵使用双向二维主成分分析进行降维,利用协方差鉴别学习进行分类.在多个标准数据库上的实验结果表明文中算法效果较好,从而验证算法的有效性.
关键词
协方差
鉴别
学习
(
cdl
)
黎曼流形
核
鉴别
分析(KDA)
双向二维主成分分析((2D)^2PCA)
Keywords
Covariance Discriminative Learning（
cdl
）, Riemannian Manifold, Kernel DiscriminantAnalysis（ KDA）, Two-Directional Two-Dimensional Principal Component Analysis（（2D） 2pCA）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
有效的协方差判别学习算法
王秀友
刘华明
范建中
徐冬青
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Log-Gabor滤波特征的黎曼流形图像集分类算法
王锐
吴小俊
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2017
3
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职称材料
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