基于流形学习和核学习的生物特征识别研究

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1、乂主键是大聲ＤＡＬＩＡＮＬ＾ＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ硕王享恆巧文ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ幽基于流形学习和核学习的生物特征识别研究学科专业蒋积锋作者姓名指导教师Ｓ—Ｓ－－２０１６年６月２日答辩日期硕±学位论文基于流形学习和核学习的生物特征识别研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＢｉｏｍｅｔｒｉｃｓＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＭａｎｉｆｏｌｄＬｅａｒｎｉｎｇｇａｎｄＫｅｒｎｅｌＬｅａｒｎｉｎｇ

2、作者姓名：蒋积锋学科、专业：软件工程学号：２１３１７０２０指导教师：迪驾完成日期２０１６年３月巧日：乂連巧义乂緣ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献

3、均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处。，本人愿意承担相关法律责任学位论文题目：建ｆ矿店４如龄葦马谢丈俏特化化努１训嗦：ａ作者签名：曰期Ｗ年心月ｙ曰＿碱私耸＿大连理工大学硕±学位论文摘要一流形学习是近年来发展起来的种非线性降维方法，其设计思想是在保留数据近邻一关系的同时降低数据的维数步的推广，通过将数据。本论文对传统的流形学习做了进映射到核空间、直接对二维图像数据进行投影和増加Ｌ１范数约束等方法来改善传统流，并将改进的算法应用于人脸形学习中的参数选择、判别

4、力不足和噪声点敏感等不足、、ｅｎｔ－ｒｅｃａａｓ）掌纹ＭＲＣＰ（ＭｏｖｅｍｌａｔｅｄＣｏｒｔｉｌＰｏｔｅｎｔｉｌ信号的识别。本文的主要贡献如下：一（１）提出了个有监督的核优化局部保持映射算法（ＳＫＯＬＰＰ）。核局部保持映射算法（ＫＬＰＰ）能够通过核方法有效地保持数据的局部结构信息，有监督的核局部保持ＬＰＰＬＰＰ算法一映射（化）利用类标签保持了类内的几何结构，然而化直存在着核函ＳＫＯＬＰＰ一Ｆｓｅｒ数和核参数的选择问题，通过构造个数据依赖核和ｉｈ准则最大化类别分一类信息来解决这问题。ＯＲＬ、Ｙａ

5、ｌｅ、Ａ民和掌纹数据集上的实验表明该算法的有效性。（２）提出了二维判别邻域保持嵌入（２ＤＤＮＰＥ）。该算法结合了两种策略的优点：近似判别准则和基于二维矩阵的映射。首先，近似判别准则能在拉普拉斯特征映射和ＬＬＥ构造的交叉特征空间中进行判别分析，并且能够通过最小化类内距离和最大化类间一距离来提高判别能力，该算法没有先把二维图像矩阵转化为维向量，而是直接。其次对二维图像矩阵进行投影来提取特征信息。这样不仅能保持图像的空间结构信息，而且避免了小样本问题。在ＵＭＩＳＴ、Ｙａｌｅ和ＡＲ上的实验表明，２ＤＤＮ

6、ＰＥ能够有效的提取人脸的特征并进行分类。一－（３）提出了个基于ＬＰＰＬ１算法的ＭＲＣＰ检测方法。在有奇异信号存在的情况－下，基于Ｌ１范数的ＬＰＰＬ１算法比基于Ｌ２范数的ＬＰＰ算法更加鲁棒，可Ｗ在维持ＭＲＣＰ正确正击率（ＴｒｕｅＰｏｓｉｔｉｖｅＲａｔｅ，ＴＰＲ）基本不变的情况下，显著降低ＭＲＣＰ的错误正击率Ｆａｌｓｅ化ｓｉｔｉｖｅＲａｔｅ，ＦＰ。该方法在未来基于ＭＲＣＰ检测的运动意图检测系统中有较（巧好的应用前景。关键词：降维；流形学习；特征提取；核方法－－１基于流形学习和核

7、学习的生物特征识别研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＢｉｏｍｅｔｒｉｃｓＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＭａｎｉｆｂｌｄＬｅａｒｎｉｎａｎｄｇｇＫｅｒｎｅｌＬｅａｒｎｉｎｇＡｂｓｔｒａｃｔＭａｎｉｆｏｌｄｌｅａｒｎｉｎｉｓａｎｏｎｌｉｎｅａｒｄｉｍｅｎｓｉｏｎａ化ｒｅｄｕｃｔｉｏ打ｍｅｔｈｏｄｄｅｖｅｌｏｅｄｉｎｒｅｃｅｎｔｇｙｐｙｅａｒｓｗｈｉｃｈａｉｍｓ化ｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｒｅｌａｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅ

8、ｄｉｍｅ打ｓｉｏｎｓｏｆｄａｔａ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍａｎｉｆｏｌｄｆｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｐｒｏｍｏ化ｄｔｈａｔｓｏｌｖｅｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐａｒａｍｅ化ｒｓｅｌｅｃｔｉｏｉｎｓｕｆｉｃｉｅ打ｔｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅａｂｉ