流形学习方法及其在头部姿势估计中的应用

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一种基于深度学习的头部姿态估计模型

一种基于深度学习的头部姿态估计模型
刘亚飞;王敬东;刘法;林思玉
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2022(50)2
【摘要】针对传统头部姿态估计网络存在空间结构信息易丢失问题,论文提出一种将胶囊网络与传统卷积神经网络相结合的头部姿态估计网络模型。

该模型采用具有多级输出结构的传统卷积神经网络,将不同层级的空间结构信息和语义信息进行提取,同时利用胶囊网络能够充分保留特征信息的优点,将提取的特征进行编码,从而使其以胶囊的形式进行传递和输出,有效避免了空间结构信息丢失的问题。

实验结果表明,论文提出的模型在AFLW2000和BIWI数据集上的平均绝对误差分别为5.68和4.33,进一步提高了对头部姿态估计的准确度,并在室内条件下对光照变化、遮挡等具有较好的鲁棒性。

【总页数】7页(P305-310)
【作者】刘亚飞;王敬东;刘法;林思玉
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
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《2024年流形学习算法数据适用性问题的研究》范文

《流形学习算法数据适用性问题的研究》篇一一、引言随着大数据时代的来临，数据分析和处理已成为各领域研究的重要一环。

流形学习作为一种新型的非线性降维方法，在处理复杂数据时展现出强大的能力。

然而，流形学习算法在数据适用性方面仍存在诸多问题。

本文旨在研究流形学习算法在数据适用性方面的问题，分析其存在的挑战和解决方法，以期为相关研究提供有益的参考。

二、流形学习算法概述流形学习是一种基于流形结构的降维方法，通过寻找高维数据在低维流形上的投影，实现数据的降维和可视化。

流形学习算法包括局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、等距映射等方法，具有优秀的非线性降维能力，能够有效地揭示数据的内在结构。

三、流形学习算法数据适用性问题尽管流形学习算法在非线性降维方面表现出色，但在实际应用中仍存在数据适用性问题。

这些问题主要表现在以下几个方面：1. 数据分布问题：流形学习算法假设数据分布在低维流形上，当数据分布不满足这一假设时，算法的性能会受到影响。

例如，当数据具有复杂的分布或噪声干扰时，算法的准确性会降低。

2. 参数设置问题：流形学习算法中涉及许多参数设置，如近邻数、核函数等。

这些参数的设置对算法的性能具有重要影响。

然而，目前尚无有效的参数设置方法，往往需要依靠经验或试错法，导致算法的稳定性和可解释性较差。

3. 数据量问题：流形学习算法在处理大规模数据时，计算复杂度较高，容易陷入过拟合。

此外，当数据量不足时，算法的降维效果可能不理想。

4. 实际应用问题：不同领域的数据具有不同的特性和需求，如何将流形学习算法应用于具体领域，解决实际问题，仍需进一步研究。

四、解决方法与策略针对流形学习算法在数据适用性方面的问题，本文提出以下解决方法与策略：1. 改进算法适应性：针对不同类型的数据分布，可以尝试改进流形学习算法的适应性。

例如，采用更灵活的核函数或引入其他降维技术来提高算法的鲁棒性。

2. 优化参数设置：针对参数设置问题，可以尝试采用自动调参技术或贝叶斯优化等方法来优化参数设置，提高算法的稳定性和可解释性。

基于深度学习的人体动作识别与姿势估计技术研究

基于深度学习的人体动作识别与姿势估计技术研究人体动作识别与姿势估计是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它可以广泛应用于人机交互、智能监控、虚拟现实等领域。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人体动作识别与姿势估计技术也取得了显著的进展。

本文将详细探讨基于深度学习的人体动作识别与姿势估计技术的研究现状、方法和挑战。

首先，我们将介绍人体动作识别与姿势估计的定义和应用场景。

人体动作识别是指通过计算机视觉算法和深度学习模型，对人体在不同时间段内的动作进行自动识别和分类。

而人体姿势估计则是对人体关节点进行跟踪和定位，以推断人体在三维空间中的姿势。

这两项技术可以结合使用，实现对人体动作的准确描述和分析。

接着，我们将介绍基于深度学习的人体动作识别与姿势估计技术的研究方法。

在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是两种常用的模型。

其中，CNN主要用于图像数据的特征提取和分类，可以从图像中提取出与人体动作相关的特征信息；而RNN则可以建模时间序列数据，用于对时间上连续的动作序列进行建模和识别。

此外，还有一些对CNN和RNN进行改进的网络结构，如二维卷积循环神经网络（2D Convolutional Recurrent Neural Network, 2D-CRNN）和时空卷积神经网络（Spatio-Temporal Convolutional Neural Network, ST-CNN），能够更好地捕捉时空相关性，提高动作识别和姿势估计的准确性。

然后，我们将讨论基于深度学习的人体动作识别与姿势估计技术的研究挑战。

首先是数据集的问题，深度学习需要大规模的标注数据进行训练，但人体动作识别与姿势估计的数据集比较稀缺，尤其是包含大量姿势变化和遮挡的数据。

其次是动作表示的问题，如何选择适当的特征表示对于准确的动作识别和姿势估计至关重要。

流形学习算法综述

流形学习算法综述流形学习(manifold learning)是一种无监督学习方法，用于在数据集中发现潜在的低维流形结构。

与传统的线性降维方法相比，流形学习算法可以更好地捕捉非线性结构，并在保持数据结构的同时降低数据的维度。

在本文中，我们将综述流形学习算法的主要方法和应用领域。

首先，我们将介绍几种常用的流形学习算法。

其中一种是主成分分析(PCA)。

PCA是一种线性降维算法，通过计算数据的协方差矩阵的特征向量，将数据投影到低维空间中。

然而，PCA只能发现线性结构，对于复杂的非线性数据，效果较差。

另一种常用的算法是多维缩放(MDS)，它通过最小化高维数据点之间的欧氏距离和降维空间点之间的欧氏距离之间的差异，来获取降维的坐标。

然而，MDS在处理大规模数据集时计算复杂度较高。

还有一种被广泛研究的算法是局部线性嵌入(LLE)，它通过保持每个样本与其邻居样本之间的线性关系来进行降维。

LLE能够很好地处理非线性结构，但对于高维稀疏数据表现不佳。

除了以上提到的算法，还有一些流行的流形学习方法。

其中之一是等距映射(Isomap)，它通过计算数据点之间的最短路径距离来构建邻接图，然后使用MDS将数据映射到低维空间。

Isomap能够很好地处理数据中的非线性流形结构，但对于高维数据计算开销较大。

另一个流行的算法是局部保持投影(LPP)，它通过最小化数据点之间的马氏距离来进行降维。

LPP能够保持数据的局部关系，并且对于高维数据有较好的效果。

除了上述算法，还有一些最新的流形学习算法。

其中之一是随机投影流形学习(SPL)，它使用随机投影技术来近似流形嵌入问题，从而提高了运行效率。

另一个新算法是自编码器(Autoencoder)，它通过训练一个神经网络来学习数据的非线性特征表示。

自编码器在流形学习中被广泛应用，并取得了很好的效果。

流形学习算法在许多领域中有广泛的应用。

其中一个应用是图像处理领域，例如图像分类和人脸识别。

流形学习可以帮助将图像特征降维到低维空间，并保留图像之间的相似性。

流形学习方法介绍

Algorithms for manifold learning
Lawrence Cayton lcayton@ June 15, 2005
Abstract
Dimensionality reduction has other, related uses in addition to simplifying data so that it can be eﬃManifold learning is a popular recent approach to ciently processed. Perhaps the most obvious is vinonlinear dimensionality reduction. Algorithms for sualization; if data lies in a 100-dimensional space, this task are based on the idea that the dimensional- one cannot get an intuitive feel for what the data ity of many data sets is only artiﬁcially high; though looks like. However, if a meaningful two- or threeeach data point consists of perhaps thousands of fea- dimensional representation of the data can be found, tures, it may be described as a function of only a then it is possible to “eyeball” it. Though this may few underlying parameters. That is, the data points seem like a trivial point, many statistical and machine are actually samples from a low-dimensional manifold learning algorithms have very poor optimality guarthat is embedded in a high-dimensional space. Man- antees, so the ability to actually see the data and the ifold learning algorithms attempt to uncover these output of an algorithm is of great practical interest. parameters in order to ﬁnd a low-dimensional repreBeyond visualization, a dimensionality reduction sentation of the data. In this paper, we discuss the procedure may help reveal what the underlying forces motivation, background, and algorithms proposed for governing a data set are. For example, suppose we are manifold learning. Isomap, Locally Linear Embedto classify an email as spam or not spam. A typical ding, Laplacian Eigenmaps, Semideﬁnite Embedding, approach to this problem would be to represent an and a host of variants of these algorithms are examemail as a vector of counts of the words appearing in ined. the email. The dimensionality of this data can easily be in the hundreds, yet an eﬀective dimensionality reduction technique may reveal that there are only a 1 Introduction few exceptionally telling features, such as the word Many recent applications of machine learning – in “Viagra.” data mining, computer vision, and elsewhere – require deriving a classiﬁer or function estimate from an extremely large data set. Modern data sets often consist of a large number of examples, each of which is made up of many features. Though access to an abundance of examples is purely beneﬁcial to an algorithm attempting to generalize from the data, managing a large number of features – some of which may be irrelevant or even misleading – is typically a burden to the algorithm. Overwhelmingly complex feature sets will slow the algorithm down and make ﬁnding global optima diﬃcult. To lessen this burden on standard machine learning algorithms (e.g. classiﬁers, function estimators), a number of techniques have been developed to vastly reduce the quantity of features in a data set —i.e. to reduce the dimensionality of data. 1 There are many approaches to dimensionality reduction based on a variety of assumptions and used in a variety of contexts. We will focus on an approach initiated recently based on the observation that highdimensional data is often much simpler than the dimensionality would indicate. In particular, a given high-dimensional data set may contain many features that are all measurements of the same underlying cause, so are closely related. This type of phenomenon is common, for example, when taking video footage of a single object from multiple angles simultaneously. The features of such a data set contain much overlapping information; it would be helpful to somehow get a simpliﬁed, non-overlapping representation of the data whose features are identiﬁable with the underlying parameters that govern the data. This intuition is formalized using the notion of a manifold:

流形学习算法及其应用研究共3篇

流形学习算法及其应用研究共3篇流形学习算法及其应用研究1流形学习算法是一种机器学习算法，其目的是从高维数据中抽取出低维度的特征表示，以便进行分类、聚类等任务。

流形学习算法的基本思想是通过将高维数据变换为低维流形空间，从而保留数据的本质结构和信息。

近年来，流形学习算法得到了越来越多的关注和应用。

以下我们将介绍一些常用的流形学习算法及其应用。

一、常用的流形学习算法（一）局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，简称LLE）LLE算法是一种无监督的流形学习算法，它把高维数据集映射到低维空间，保留了数据间的局部线性关系，即原始数据点集中的线性组合权重。

LLE算法的核心思想是假设所有数据样本都是从某个流形空间中采样得到的，并通过寻找最小化误差的方式来还原流形结构。

LLE算法有着较好的可解释性和良好的鲁棒性，同时可以有效地应用于图像处理、模式识别等领域。

（二）等距映射（Isomap）Isomap算法是一种经典的流形学习算法，它可以从高维数据中提取出低维流形空间，并且保留了数据间的地位关系。

它的基本思想是将高维数据转化为流形空间，从而保留了数据的全局性质。

等距映射算法可以应用于数据降维、探索数据关系等领域，并已经在生物学、计算机视觉等领域得到广泛应用。

（三）核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，简称KPCA）KPCA算法是一种非线性的流形学习算法，可以有效地处理非线性问题。

KPCA通过使用核函数来将数据映射到高维空间，然后应用PCA算法进行降维。

KPCA算法在图像识别、人脸识别、语音识别等领域应用广泛。

（四）流形正则化（Manifold Regularization）流形正则化算法是一种半监督学习算法，它可以有效地利用已经标记的数据和未标记的数据来进行分类或回归。

其基本思想是通过在标记数据和未标记数据之间构建连接关系，利用非线性流形学习算法对数据进行处理。

流形学习算法及其应用研究

流形学习算法及其应用研究流形学习是一种数据降维的方法，用于将高维数据映射到低维流形空间中，以便更好地理解和分析数据。

它主要基于流形假设，即高维数据在低维嵌入空间中具有较好的局部结构。

流形学习算法通过保持数据之间的局部关系，寻找数据的潜在流形结构，并将其可视化或应用于其他任务，如分类、聚类和降维等。

在流形学习中，有许多经典的算法被广泛应用于不同领域的研究和实际问题中。

下面将介绍几种常见的流形学习算法及其应用。

1.主成分分析（PCA）：PCA是一种线性降维方法，通过计算数据的主成分来保留数据中的最大方差。

PCA常用于图像处理、模式识别和数据压缩等领域，能够提取数据的重要特征。

2.局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，通过保持数据的局部关系来找到低维嵌入空间。

LLE能够很好地处理流行曲面和非线性数据，并广泛应用于图像处理、数据可视化和模式识别等领域。

3.等距映射（Isomap）：Isomap通过计算数据点之间的测地距离来构建流形结构，并将其映射到低维空间。

Isomap广泛应用于图像处理、手写数字识别和语音信号处理等领域，能够保持数据的全局结构。

4. 局部保持嵌入（Laplacian Eigenmaps）：Laplacian Eigenmaps 通过构建拉普拉斯矩阵来找到数据的潜在流形结构，并将其映射到低维空间。

它在数据可视化、图像分割和模式分类等领域具有广泛应用。

5.t-SNE：t-SNE是一种非线性降维方法，通过保持数据点之间的相似性来构建流形结构。

t-SNE广泛应用于图像识别、文本聚类和生物信息学等领域，能够提供更好的数据可视化效果。

流形学习算法在各个领域都有广泛的应用。

在计算机视觉领域，流形学习算法被应用于图像分类、人脸识别和目标检测等任务中，能够提取关键特征和减少噪声。

在生物信息学领域，流形学习算法被应用于基因表达数据分析、蛋白质结构预测和分子对接研究中，能够帮助理解生物过程和提高预测精度。

头部姿态估计技术的研究及应用

头部姿态估计技术的研究及应用近年来，头部姿态估计技术逐渐成为计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一。

这一技术能够在视频图像中对人类头部的位姿进行实时估计，为许多领域的应用带来了极大的便利。

本文将对头部姿态估计技术的背景、研究进展和应用进行探讨。

一、技术背景随着计算机视觉技术的不断发展，人的面部表情和头部姿态也成为了计算机视觉领域的重要研究内容。

头部姿态估计技术是其中的一项研究方向，它可以应用在虚拟现实、人机交互、生物医学工程等领域。

头部姿态估计可以通过计算机视觉技术来获取头部的旋转、偏转和转向等信息，这些信息对于人机交互和虚拟现实等领域的应用至关重要。

二、研究进展近年来，头部姿态估计技术取得了越来越多的研究成果。

现代头部姿态估计技术主要分为三类：基于特征点的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。

1. 基于特征点的方法基于特征点的方法是将头部的特征点作为姿态估计的依据。

这种方法的缺点是对特征点的精确度要求非常高，并且无法处理遮挡和模糊等情况。

2. 基于模型的方法基于模型的方法是使用头部的三维模型来进行姿态估计。

这种方法的缺点是需要预先建立头部的三维模型，并且该模型的适应性较差。

3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法则利用深度神经网络对头部姿态进行估计，这种方法能够处理复杂的场景和光照变化等问题。

目前，基于深度学习的头部姿态估计技术受到了广泛关注，并在人脸识别、身份认证、虚拟现实等领域中得到了广泛的应用。

三、应用场景头部姿态估计技术有着广泛的应用场景。

1. 人脸识别人脸识别是当前头部姿态估计技术中最为广泛的应用之一。

通过使用头部姿态估计技术，可以提高人脸识别的准确性和稳定性，特别是在光照不均匀或者人物移动的情况下。

2. 虚拟现实虚拟现实是近年来互联网应用的重点之一，头部姿态估计技术在虚拟现实领域中得到了广泛的应用。

基于头部姿态估计技术，可以实现用户在虚拟环境中的头部运动和头部姿态的变化，从而提高虚拟现实的真实感。

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现实世界中的数据，例如语音信号、数字图像或功能性磁共振图像等，常都是高维数据，了通为正确地了解这些数据，们就需要对其进行降维，我
降维的目的就是要找出隐藏在高维数据中的低维ＭＡＰ．Ｓ
这低维子流形中能保持数据的某些性质。
ＩＯＰ是最简单的非线性降维方法，利用ＳＭＡ其
１流形学习的主要算法
收稿日期：００— ５— １２１０２
图距离作为对测地距离的一个近似。实际上，ＯＩ一Ｓ
基金项目：东省自然科学基金（４１０５１０６３深圳职业技术学院基金（２９３７０６广８５８５０００２）；２０ｋ１０３）
贵州大学学报（自然科学版）
第２７卷
第２７卷第４期
２１００年８月
贵州大学学报（自然科学版）ＪｕｎｌｆｕｚｏｎｖｍｉＮｔａＳｉｃｓｏｒａｏＧｉｕＵｉｅｔｈｙ（ａｒｌｃｅｅ）ｕｎ
Ｖ０．２．４１７Ｎｏ
Ａｕ．２１ｇ００
文章编号
空间的一个映射。实际上，Ｌ不能准确得到两ＮＭ
个笛卡尔空间之间的一个连续映射，真正目的只是
结构。理想情况下，数据降维后的维数与数据的内禀维数是一致的。数据的内禀维数就是表示被观测数据所需要的最小参数个数。在很多领域中降维都是非常重要的，因为它可以减轻维数灾难和观测到在高维空间中不可取得的性质。因此，据降数维可以有效地应用于分类、数据可视化和高维数据压缩。传统的数据降维方法都是线性的，例如主成分分析（Ｃ和因子分析，ＰＡ）这些线性降维技术不能正确地处理复杂的非线性数据。因此，近年来发展了许多非线性的降维算法，中研究的比较热门的其有：经网络、传算法、神遗流形学习等。２０００年以来，流形学习在包括数据挖掘、器机学习、算机视觉等多个研究领域得到了广泛的应计用。其中具有较大影响的有：等距映射（ｓｍａ，ＩＩｏｐ．
能得到一个嵌人到高维空间里的低维子流形，而在
对有限的数据点集进行降维，其结果得到了相当大的成功。
ＮＭ的优化目标为最小化下式：Ｌ
一
二
ｄ
：
Ⅲ 一ｃ
ｉ＜
（√ ￡）ｙ
其中：
・
ｄ（√ 是Ｄ维数据空间中第ｉｙ）点与第点ｄ（√ 是ＰＰ＜Ｄ维潜空间中第ｉ）（）点与
１０５６（００００６００— ２９２１）４— ０３—０３
流形学习方法及其在头部姿势估计中的应用
刘志勇ｌ，，王珏
（．１深圳职业技术学院，广东深圳５８５２中山大学数学与计算科学学院，１０５；．广东广州５０７）１２５
Ⅳ
之间的距离；
・
第＿之间的距离；『点
・是归常ｃｃ一化数，＝∑ ｄｉ）ｙ，．（ｊ
ｉｌ＝ｉ＜
ＮＭ算法的优缺点：以有效地处理非线性Ｌ可
流形，至少在流形折叠不是很厉害时，而且其形式
相对简单和优美。ＮＭ的主要缺点就是缺乏对新Ｌ数据点的推广能力及对一些数据其优化过程可能会比较慢或者失效。
ｓｍｔｃＭａｐｎ）局部线性嵌入（Ｌｏｅｉｐｉｇ、ｒＬＥ，ＬｃｌｏａｙｌＬｎａｍｅｄｎ）拉普拉斯特征映射（Ｅ，ａｌｉｅｒＥｂｄｉ、ｇＬＬｐａ — ｃｎＥｇｎａ、海赛特征映射（Ｅ，Ｈｅｓｎｉｉｍｐ）ａｅＨｓｉａＥｇｎａ）这些方法通过对高维数据点集的计算ｉｍｐ．ｅ
流形学习算法，分析了这些算法的优缺点，并利用流形学习中的局部线性嵌入（Ｌ算法于头部ＬＥ）姿势估计，得了较好的识别效果。取关键词：流形学习；部线性嵌入；局头部姿势估计
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ１１Ｎｎｉｅｐｉｇ（Ｌ．ｏｌａＭａｐｎＮＭ）ｎｒ
作者简介：志勇（９５，，刘１７一）男江西宁都人，讲师，博士生，研究方向：模式识别，视觉，机器流形学习，ｒｉｓｓｚ＠ｇ８．ｒＥｎｌｙｕｙｒｉｃｎａ：ｌｎｌｏ．・通讯作者：刘志勇，ｍｉｓｓｚｒｉ１１Ｅａ：ｕｙｎＩ３１ｌｙｌ＠ｇａ．０．１
摘
要：流行学习是一种新的数据降维方法，能揭示数据的内在变化规律，目标是发现嵌入在其
高维数据空间中的低维流形结构，并给出一个有效的低维表示。目前流形学习以其出色的数据约简与可视化能力得到了越来越多模式识别与机器学习工作者的重视。本文介绍了一些常用的