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公开(公告)号：CN102789490B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210228899.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种数据可视化方法，包括：获取第一数据集并计算所述第一数据集中每个数据的可视化坐标，得到与所述第一数据集对应的可视化坐标集，其中，所述第一数据集包括n个D维数据，n为大于等于1的正整数，D为大于等于1的正整数；获取第二数据集并利用稀疏矩阵求加权值的方法增量式地处理所述第二数据集中的每个数据，得到所述第二数据集中每个数据的可视化坐标，并将每次处理得到的每个数据的可视化坐标加入到与所述第一数据集对应的可视化坐标集中，其中，N为大于n的正整数；输出与所述第一数据集对应的可视化坐标集。本发明还提供了一种数据可视化系统。本发明提供的数据可视化方法和系统提高了数据处理速度。
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公开(公告)号：CN102663370B
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201210120265.6
申请日：2012-04-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别的方法，通过对测试样本和训练样本进行随机的降维，并生成相似性学习训练集和测试集，选择支持向量机的正则参数和高斯核函数，将相似性学习的训练集输入到正则参数和高斯核函数中，得到分类器模型，再将相似性学习的测试集输入到分类器模型中，得到分类结果，通过将所述分类结果进行求和，与某一类样本的样本数量的商为所述某一类的相似性概率的大小，取得最大值，并将所述最大值输出，得到相似性概率的大小，得到最准确的人脸识别结果。通过对样本的降维，将样本复杂度降低，使得基于SVM来学习人脸图像之间的相似性的算法快速；另外，通过对于每一类进行的算法，使得人脸识别率有了相应的提高。
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公开(公告)号：CN102789490A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210228899.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种数据可视化方法，包括：获取第一数据集并计算所述第一数据集中每个数据的可视化坐标，得到与所述第一数据集对应的可视化坐标集，其中，所述第一数据集包括n个D维数据，n为大于等于1的正整数，D为大于等于1的正整数；获取第二数据集并利用稀疏矩阵求加权值的方法增量式地处理所述第二数据集中的每个数据，得到所述第二数据集中每个数据的可视化坐标，并将每次处理得到的每个数据的可视化坐标加入到与所述第一数据集对应的可视化坐标集中，其中，N为大于n的正整数；输出与所述第一数据集对应的可视化坐标集。本发明还提供了一种数据可视化系统。本发明提供的数据可视化方法和系统提高了数据处理速度。
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公开(公告)号：CN102663370A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210120265.6
申请日：2012-04-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别的方法，通过对测试样本和训练样本进行随机的降维，并生成相似性学习训练集和测试集，选择支持向量机的正则参数和高斯核函数，将相似性学习的训练集输入到正则参数和高斯核函数中，得到分类器模型，再将相似性学习的测试集输入到分类器模型中，得到分类结果，通过将所述分类结果进行求和，与某一类样本的样本数量的商为所述某一类的相似性概率的大小，取得最大值，并将所述最大值输出，得到相似性概率的大小，得到最准确的人脸识别结果。通过对样本的降维，将样本复杂度降低，使得基于SVM来学习人脸图像之间的相似性的算法快速；另外，通过对于每一类进行的算法，使得人脸识别率有了相应的提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310237B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310286449.4
申请日：2013-07-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明实施例公开了一种手写体数字识别方法及系统，在对手写体数字进行降维的过程中，对于每一个图像数据都通过K个近邻来线性表示，而对每一个图像数据通过K个近邻线性表示时的加权系数则正交匹配算法获取，而且，通过构造加权系数矩阵来对训练图像数据进行降维，而对待识别图像则通过加权系数向量及其K个近邻的降维后的向量数据进行降维，通过实验可知，本申请实施例提供的手写体数字识别方法，提高了手写体数字识别的识别率。
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公开(公告)号：CN103440506A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310379419.8
申请日：2013-08-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明提供一种基于有监督稀疏线性嵌入的手写体数字可视化方法及系统，所述方法包括以下步骤。将有标签的图像数据集合转换为向量数据集合，并根据所述向量数据集合生成分块样本矩阵。若所述分块样本矩阵中的第i类样本矩阵为Xi，且Xi的第j个列向量将所述Xi表示为其中为的加权系数，用正交匹配追踪算法求解所述根据所述加权系数及样本数据的加权系数矩阵，定义矩阵M。对所述矩阵M作特征分解，从小到大获取第2到d+1个特征值所对应的特征向量组成降维后的向量数据矩阵，其中d为降维后的维数，并输出所述降维后的向量数据矩阵的可视化坐标。
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公开(公告)号：CN103235947B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310152411.8
申请日：2013-04-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本申请公开了一种手写体数字识别方法及装置，所述方法包括获取待识别的目标数字和目标图像中的图像数据集合，所述图像数据集合中包括至少一个图像数据；对所述图像数据集合中的每个图像数据进行向量转换，得到每个所述图像数据对应的向量数据，所有所述向量数据组成向量数据集合；利用基于正交匹配追踪算法的局部稀疏线性嵌入降维方法对所述向量数据集合进行降维操作，得到降维向量数据集合；依据所述降维向量数据集合，识别得到所述目标图像中与所述目标数字相对应的数字图像。通过本申请实施例中正交匹配追踪算法得到的计算解并非全部为0，相对于现有技术能够明显体现出局部稀疏性，且具有稳定性，进而使得最终识别出的数字图像准确率较高。
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公开(公告)号：CN103310237A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310286449.4
申请日：2013-07-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明实施例公开了一种手写体数字识别方法及系统，在对手写体数字进行降维的过程中，对于每一个图像数据都通过K个近邻来线性表示，而对每一个图像数据通过K个近邻线性表示时的加权系数则正交匹配算法获取，而且，通过构造加权系数矩阵来对训练图像数据进行降维，而对待识别图像则通过加权系数向量及其K个近邻的降维后的向量数据进行降维，通过实验可知，本申请实施例提供的手写体数字识别方法，提高了手写体数字识别的识别率。
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公开(公告)号：CN103235947A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310152411.8
申请日：2013-04-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本申请公开了一种手写体数字识别方法及装置，所述方法包括获取待识别的目标数字和目标图像中的图像数据集合，所述图像数据集合中包括至少一个图像数据；对所述图像数据集合中的每个图像数据进行向量转换，得到每个所述图像数据对应的向量数据，所有所述向量数据组成向量数据集合；利用基于正交匹配追踪算法的局部稀疏线性嵌入降维方法对所述向量数据集合进行降维操作，得到降维向量数据集合；依据所述降维向量数据集合，识别得到所述目标图像中与所述目标数字相对应的数字图像。通过本申请实施例中正交匹配追踪算法得到的计算解并非全部为0，相对于现有技术能够明显体现出局部稀疏性，且具有稳定性，进而使得最终识别出的数字图像准确率较高。
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