刘亦哲
- 作品数：12 被引量：29H指数：3
- 供职机构：重庆大学光电工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程更多>>
- 基于流形学习及其改进方法的人脸识别研究
- 人脸识别因其自然、非接触、直观、便捷等优点而倍受关注，是当今极具研究价值和发展潜力的一门生物特征识别技术，也是目前模式识别和人工智能领域的热点研究课题之一。因此对人脸识别技术进行研究具有重要的理论意义和应用价值。 如何...
- 刘亦哲
- 关键词：人脸识别流形学习有效性
- 文献传递
- 相关NPE算法的人脸识别研究被引量：1
- 2015年
- 传统的近邻保持嵌入(NPE)算法采用欧氏距离作为近邻点选取的度量,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,易导致近邻选取不准确。针对此问题,提出了相关近邻NPE(CNPE)算法。该方法利用相关系数度量数据间的近邻关系,实现更准确的局部重构,提取更有效的鉴别特征。在CMU PIE人脸数据集上的实验结果表明,提出的CNPE算法比NPE、LLE、LPP拥有更高的识别率。CNPE算法增加了近邻为同类的概率,能更有效地实现人脸识别。
- 刘嘉敏李连泽罗甫林刘亦哲刘玉梅
- 关键词：人脸识别流形学习相关系数
- 多邻域保持嵌入的人脸识别方法被引量：3
- 2017年
- 现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。
- 刘嘉敏袁佳成彭玲刘亦哲罗甫林
- 关键词：人脸识别重构误差
- 基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
- 本发明提供了一种基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，其利用深度信念网络理论中成熟的学习算法完成故障诊断所需的特征提取任务，可以不依赖人工选择由简单到复杂、由低级到高级自动地提取输入数据的本质特征，并能自动挖掘...
- 刘嘉敏刘军委刘亦哲罗甫林彭玲黄鸿
- 文献传递
- 摩托车座垫底板的有限元分析及形貌优化
- 2015年
- 建立摩托车座垫底板的有限元模型,对其进行静力学分析和模态分析。同时考虑到底板的静态多工况刚度问题和动态频率特性问题,采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题,实现对底板结构多工况下的多目标形貌优化设计。优化后的底板获得了最优的加强筋布局,最大变形量减少52.2%,最大应力减少42.2%,一阶固有频率增加9.0%,静动态性能均得到显著的改善,达到了预期的优化效果。
- 刘嘉敏韩耀顺李连泽王鹏刘亦哲
- 关键词：静力分析模态分析多目标优化
- 基于稀疏表示和大间隔分布学习的轴承故障分类诊断方法
- 本发明提供了一种基于稀疏表示和大间隔分布学习的轴承故障分类诊断方法，该方法克服了现有单通道机械复合故障诊断方法中信号分解不完备、重构信号难以较好保持观测信号特征等不足，通过完备总体经验模态分解法实现信号从一维到高维的转化...
- 刘嘉敏刘军委刘亦哲罗甫林彭玲黄鸿
- 文献传递
- 基于拓扑和形貌优化的摩托车底板轻量化分析被引量：7
- 2013年
- 摩托车座垫底板作为整车的重要受力部件,结构强度分析和轻量化设计对整车的安全节能具有重要意义。基于HyperWorks优化软件,建立座垫底板的有限元模型,进行静力学分析,并根据分析结果,对其进行拓扑和形貌的组合优化设计,得到了最优材料分布和加强肋布局的座垫底板结构。优化结果表明,优化后的摩托车座垫底板,在满足刚度要求的前提下质量减少了10%。该方法为摩托车座垫底板的结构设计和轻量化设计提供了良好的参考依据和思路。
- 刘嘉敏韩耀顺刘怡李连泽刘亦哲
- 关键词：轻量化拓扑优化
- 应用相关近邻局部线性嵌入算法的高光谱遥感影像分类被引量：13
- 2014年
- 传统的局部线性嵌入（LLE）算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻（CN）LIE（CN-LLE）和相关最近邻分类（CNN）算法.提出的算法首先利用相关系数度量数据间的近邻,实现更准确的局部重构,提取鉴别特征;然后用CNN对低维嵌入特征进行分类.在KSC和Indian Pine高光谱遥感数据集上的地物分类实验结果表明：本文提出的CN-LLE＋ CNN算法比LLE、LLE＋CNN和CN-LLE等算法的总分类精度提升了2.11％～11.55％,Kappa系数提升了0.026～0.143.由于该算法增加了近邻为同类的概率,便于更有效地提取同类数据的鉴别特征,且有更好的稳定性,故能更有效地实现高光谱遥感数据的地物分类.
- 刘嘉敏罗甫林黄鸿刘亦哲
- 关键词：流形学习局部线性嵌入
- 基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法
- 本发明公开了一种基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法，对训练样本数据点由其余训练样本进行稀疏表示，通过各数据点的稀疏系数可得所有训练样本的稀疏表示矩阵S；根据稀疏表示矩阵S构建无向权重图G；根据无向权重图G设置各...
- 刘嘉敏罗甫林黄鸿韩耀顺刘亦哲
- 文献传递
- 基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法
- 本发明公开了一种基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法，对训练样本数据点由其余训练样本进行稀疏表示，通过各数据点的稀疏系数可得所有训练样本的稀疏表示矩阵S；根据稀疏表示矩阵S构建无向权重图G；根据无向权重图G设置各...
- 刘嘉敏罗甫林黄鸿韩耀顺刘亦哲
- 文献传递
