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1. chinaXiv:202009.00064 [pdf]

鲁棒可预测判别字典学习人脸识别方法

张健; 米建勋
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

提出一种可预测判别K-SVD网络模型(DKSVDN)并用于人脸识别问题。该模型构造了一种新颖的字典结构,包含类别标签字典和描述字典,以兼顾判别和重构性能。相应的稀疏编码向量由标签编码向量和描述编码向量组成。针对样本稀疏编码时间效率低的问题,利用预测神经网络与判别字典学习模型协同训练的方法来加速预测稀疏编码。此外,针对DKSVDN还特别引入一种拟梦境的训练方法用于提升模型在训练集多样性不足时的鲁棒性。通过在主流人脸数据集上的对比实验证明了该模型的优良性能。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1376Downloads128 Comment 0

2. chinaXiv:201901.00156 [pdf]

基于L2-范数重构样本约束的稀疏表示人脸识别方法

米建勋; 林志凯
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

稀疏表示分类方法在训练样本空间较大的情况下具有良好的分类效果,但是计算的时间成本较高。针对稀疏表示方法的此问题,考虑构造对重构样本的L_2-范数约束,使得重构样本中各类别分量之间的竞争加强,以起到组稀疏的效果,最后提高分类正确率。由于该方法可以直接得到闭式解,使得求解的计算成本大大的减小,并且得到的系数稀疏程度与传统方法类似。在公开的人脸和物体图像数据集上和同类型方法的对比实验结果表明该方法在复杂的条件下具有优秀的图像识别效果。

submitted time 2019-01-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits423Downloads235 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00042 [pdf]

基于稀疏表示的脑电(EEG)情感分类

邓欣; 高峰星; 米建勋; 李丹妮; 王进; 唐云
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

计算机对人类情绪与情感的识别研究已经成为了脑机接口领域的研究热点。通过分析人类在生活中的各种情感状态,提取脑电信号的特征并对情感状态进行识别、分类是情感智能化领域的重要方向。针对基于音乐视频诱导的情感数据集DEAP进行了研究,提取脑电信号的频域特征后,提出了采用加速近邻梯度算法(APG)和正交匹配算法(OMP)求解稀疏编码的稀疏表示分类模型进行情感分类,并与支持向量机算法(SVM)做效果比较。实验结果表明,APG算法通过L1范数正则近似求解以其快速的收敛速度在情感数据集上有着较好的分类表现,而OMP算法与SVM算法的分类效果相差无几,实现了情感脑电信号的分类。

submitted time 2018-05-02 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1038Downloads669 Comment 0

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