基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器 被引量：27

1

作者 张静 宋锐 +2 位作者 郁文贤 夏胜平 胡卫东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1560-1567,共8页

构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度... 构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循Fisher准则,设计并实现了模式相似关系分析机(patterns’similarityrelationshipanalyzingmachine,简称PSRAM),将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合起来,自适应地产生层次化分类器结构.大量测试证实,该方法有效、实用,可以显著地提高分类器的识别性能和稳健性. 展开更多

关键词 层次化分类器 相似性度量 模式相似关系分析机 FISHER准则 自适应模式组合

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基于向量机学习算法的多模式分类器的研究及改进 被引量：11

2

作者 柳长源 毕晓君 韦琦 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期114-118,共5页

为了提高向量机"一对一"学习算法在多模式识别中的分类效率,对基于支持向量机和相关向量机算法进行多模式分类的方法进行研究,发现比较次数过多是该方法计算量大的主要原因。提出了一种在每轮比较中,排除最差类别的新方法。... 为了提高向量机"一对一"学习算法在多模式识别中的分类效率,对基于支持向量机和相关向量机算法进行多模式分类的方法进行研究,发现比较次数过多是该方法计算量大的主要原因。提出了一种在每轮比较中,排除最差类别的新方法。该方法使比较次数逐级减少,并且当类别数较多时,总计算量减少尤其明显。通过理论分析和对数据分类的实验结果表明,新方法与传统分类器相比,在基本不影响分类正确率的前提下,机器训练与识别次数显著减少,算法运行速度明显提高。 展开更多

关键词 模式识别 支持向量机 相关向量机 分类器 “一对一”算法

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不平衡分类问题研究综述 被引量：73

3

作者 叶志飞 文益民 吕宝粮 《智能系统学报》 2009年第2期148-156,共9页

实际的分类问题往往都是不平衡分类问题,采用传统的分类方法,难以得到满意的分类效果.为此,十多年来,人们相继提出了各种解决方案.对国内外不平衡分类问题的研究做了比较详细地综述,讨论了数据不平衡性引发的问题,介绍了目前几种主要的... 实际的分类问题往往都是不平衡分类问题,采用传统的分类方法,难以得到满意的分类效果.为此,十多年来,人们相继提出了各种解决方案.对国内外不平衡分类问题的研究做了比较详细地综述,讨论了数据不平衡性引发的问题,介绍了目前几种主要的解决方案.通过仿真实验,比较了具有代表性的重采样法、代价敏感学习、训练集划分以及分类器集成在3个实际的不平衡数据集上的分类性能,发现训练集划分和分类器集成方法能较好地处理不平衡数据集,给出了针对不平衡分类问题的分类器评测指标和将来的工作. 展开更多

关键词 机器学习 不平衡模式分类 重采样 代价敏感学习 训练集划分 分类器集成 分类器性能评测

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用于微阵列数据癌症分类的演化硬件多分类器 被引量：2

4

作者 王进 陈文 +1 位作者 冉仟元 李钟浩 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期410-415,共6页

针对单分类器识别率低、稳定性差的问题,提出了一种用于微阵列数据分类的演化硬件多分类器选择性集成方法.首先把经过预处理的原始训练集随机划分为训练集和验证集;然后通过对训练集的学习获得基于演化硬件的基分类器;再用验证集评价基... 针对单分类器识别率低、稳定性差的问题,提出了一种用于微阵列数据分类的演化硬件多分类器选择性集成方法.首先把经过预处理的原始训练集随机划分为训练集和验证集;然后通过对训练集的学习获得基于演化硬件的基分类器;再用验证集评价基分类器的性能,选择其中一部分较好的基分类器组成最终的分类系统;最后用独立的测试集验证系统的性能.试验结果表明,对急性白血病和结肠癌数据集的识别率分别为95.42%、88.33%,与其他的模式识别方法具有可比性;同时在识别率相当的情况下,该方法的硬件代价远低于全集成的演化硬件多分类器. 展开更多

关键词 模式识别 机器学习 演化计算 分类器 选择性集成 微阵列

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基于机器视觉的棉花异性纤维检测技术优化研究 被引量：25

5

作者 张云 许江淳 +1 位作者 王志伟 史鹏坤 《中国农机化学报》 北大核心 2018年第9期61-65,共5页

为解决人为采摘、室外曝晒、分散储运等出现的问题,提出利用机器视觉来实现棉花异性纤维自动检测技术,包括图像预处理、图像增强、图像分割、图像数据的特征提取,目标模式识别方法。通过实验,SVM分类器训练出来的实验结果表明异性纤维... 为解决人为采摘、室外曝晒、分散储运等出现的问题,提出利用机器视觉来实现棉花异性纤维自动检测技术,包括图像预处理、图像增强、图像分割、图像数据的特征提取,目标模式识别方法。通过实验,SVM分类器训练出来的实验结果表明异性纤维识别的准确率有明显提高;最后再次实验,对检出的结果进行性能分析和评估,有效地提高了异性纤维检测方法的正确率,并对结果计算出相应的平均识别准确率,性能提升尤为明显。本文提出的棉花异性检测方法是在已有的检测方法基础上进行优化,有很好的应用价值。 展开更多

关键词 机器视觉 图像增强 图像分割 特征提取 模式识别 SVM分类器

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基于MFCC和SVM的说话人性别识别 被引量：4

6

作者 肖汉光 何为 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期770-774,共5页

建立了普通话语音性别数据库,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency CepstrumCoefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别,并与其它分类方法进行比较,实验结果表明该方... 建立了普通话语音性别数据库,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency CepstrumCoefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别,并与其它分类方法进行比较,实验结果表明该方法的说话人性别识别准确率达到98.7%,明显优于其它分类器。 展开更多

关键词 模式识别 分类器 性别识别 支持向量机 梅尔频率频谱系数

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半监督SVM分类算法的交通视频车辆检测方法 被引量：6

7

作者 蒋新华 高晟 +1 位作者 廖律超 邹复民 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期690-698,共9页

针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,分别训练2个基于方向梯度直方图(HOG)特征与基于局部二值模式(L... 针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,分别训练2个基于方向梯度直方图(HOG)特征与基于局部二值模式(LBP)特征的不同核函数的SVM分类器;结合半监督算法的思想,构建SVM的半监督分类方法(SEMI-SVM),标记未知样本并加入到原样本库中,该方法支持样本库动态更新,避免了繁重的人工标记样本的工作,提高了自适应性;最后,通过三帧差分法提取运动区域,加载分类器在该区域进行多尺度检测,标记检测出来的运动车辆,统计车辆数目。实验结果表明:该方法在具有一定的自适应性的同时,有较高的车辆检测准确率,即使在复杂交通情况下,对运动车辆依然有很好的检测效果。 展开更多

关键词 车辆检测 HOG特征 LBP特征 SVM分类器 半监督学习 运动区域

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基于模式识别的带钢表面缺陷等级判定的研究 被引量：3

8

作者 王森 朱凯 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2016年第11期119-123,共5页

为了提高带钢表面检测设备的精确度,同时也为了减轻人工对于带钢表面缺陷等级判定的工作量,在缺陷图片特征向量选取的基础上,分别采用BP神经网络、概率神经网络(PNN)以及支持向量机(SVM)三种智能模式识别进行判定,并利用Matlab软件进行... 为了提高带钢表面检测设备的精确度,同时也为了减轻人工对于带钢表面缺陷等级判定的工作量,在缺陷图片特征向量选取的基础上,分别采用BP神经网络、概率神经网络(PNN)以及支持向量机(SVM)三种智能模式识别进行判定,并利用Matlab软件进行仿真。通过对比试验结果发现,运用交叉验证优化参数的支持向量机在缺陷等级判定方面具有较好的效果。 展开更多

关键词 神经网络 支持向量机 分类器 模式识别 表面缺陷

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一种新的多类模式识别方法 被引量：1

9

作者 方勇 戚飞虎 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期418-422,共5页

提出了一种基于支撑向量机的多类分类器,用N1个支撑向量机组合构成一个具有二叉树结构形式的N多类分类器.讨论了该多类分类器的泛化推广能力,同时还提出了该多类分类器的基于特征空间的BTSVM学习算法.BTSVM算法使用核函数转换的方式计... 提出了一种基于支撑向量机的多类分类器,用N1个支撑向量机组合构成一个具有二叉树结构形式的N多类分类器.讨论了该多类分类器的泛化推广能力,同时还提出了该多类分类器的基于特征空间的BTSVM学习算法.BTSVM算法使用核函数转换的方式计算特征空间的样本距离;采用类间最小距离最大化作为聚类准则,在每个决策结点产生两个最优子集;然后采用支撑向量机学习算法学习两个最优子集,确定决策结点的最优分类面.理论和实验结果表明,本文提出的基于支撑向量机的多类分类器在整体性能上要优于其它类似的分类器系统. 展开更多

关键词 支撑向量机 多类分类 多类模式识别 学习算法 基于特征 分类器 结点 类似 最优子集 核函数

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面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法 被引量：3

10

作者 陈晓光 刘决仕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期184-188,共5页

由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测... 由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR(Augmented Variance Ratio)特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 人脸表情识别 LBP特征 AVR特征选取 SVM分类器

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两种智能交通标志分类器的比较研究 被引量：1

11

作者 刘兰兰 朱双东 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第2期62-65,共4页

本文介绍了一种可用于交通标志识别的新方法——支持向量机(SVM)算法,并将SVM算法与BP算法在交通标志的粗、细分类中的识别效果进行了对比分析。用中国的116个和日本的23个交通标志标准图分别训练基于SVM算法和基于BP算法的智能分类器,... 本文介绍了一种可用于交通标志识别的新方法——支持向量机(SVM)算法,并将SVM算法与BP算法在交通标志的粗、细分类中的识别效果进行了对比分析。用中国的116个和日本的23个交通标志标准图分别训练基于SVM算法和基于BP算法的智能分类器,并用中国标志的噪声图、扭曲图和531个日本交通标志实景图作为测试集。在粗分类中,虽然BP算法的识别率也能达到90%以上,但SVM算法的识别率几乎可达100%,二者差距明显。在细分类中,SVM算法的识别效果与BP算法相比具有更加明显的优势。实验研究结果表明,SVM算法可以以接近最优的方式解决模式分类问题,同时具有更好的泛化能力,在交通标志识别领域具有良好的研究价值和应用前景。 展开更多

关键词 道路交通标志识别 模式分类 分类器 支持向量机 BP算法

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基于模式间混淆关系自适应构建层次化分类器

12

作者 张静 宋锐 +1 位作者 夏胜平 郁文贤 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第1期43-48,共6页

为了解决层次化分类器的设计难点——子分类器的层属关系及其内部组成的确定,本文首先定义了模式间混淆关系,用于描述不同模式在判决域中的相互作用;进而提出了基于混淆矩阵度量模式间混淆关系的方法。设计并实现了多模式混淆关系分析机... 为了解决层次化分类器的设计难点——子分类器的层属关系及其内部组成的确定,本文首先定义了模式间混淆关系,用于描述不同模式在判决域中的相互作用;进而提出了基于混淆矩阵度量模式间混淆关系的方法。设计并实现了多模式混淆关系分析机MPCRAM,将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合,遵循Fisher准则,自适应地产生层次化分类器结构。大量综合测试证实了该方法有效、实用,可显著提高分类器的识别性能和稳健性。 展开更多

关键词 模式识别 混淆关系度量 多模式混淆关系分析机 层次化分类器 自适应模式组合

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一种用于模式识别的多色Voronoi图

13

作者 裴继红 杨火亘 谢维信 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期963-966,996,共5页

提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类... 提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器 ,可以解决线性可分和线性不可分问题 ,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力 ,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题 ,很类似于人对概念的学习。将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中 ,进行支撑矢量的预选取 。 展开更多

关键词 VORONOI图 模式识别 分类器设计 支撑矢量机帆一一. . . -I-一一

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具有合适拒识机制的高正确识别率分类器设计

14

作者 杨国为 万鸣华 +2 位作者 赖志辉 张凡龙 黄伟强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1569-1576,共8页

针对目前一些正确识别率高的SVM(Support Vector Machines)分类器、超球SVM分类器、深度学习分类器在一些典型样本集上应用时仍然有2%左右的错误识别率和增量学习功能不强的问题,本文提出了一种具有合适拒识机制的高正确识别率分类器设... 针对目前一些正确识别率高的SVM(Support Vector Machines)分类器、超球SVM分类器、深度学习分类器在一些典型样本集上应用时仍然有2%左右的错误识别率和增量学习功能不强的问题,本文提出了一种具有合适拒识机制的高正确识别率分类器设计方案和相应的增量学习算法,较好地解决了上述问题.主要工作包括:同类特征集合的紧密包裹集构造算法;基于同类特征集合和紧密包裹集的同类特征区域紧密包裹面的求解算法;设置所有紧密包裹面之外的公共区域为分类器的拒识区域的方法;当增加新类别、增减训练样本时,以上算法的增量学习算法.用uci数据集做对比实验表明,在拒识率小于1.3%的情况下,本文方法设计的分类器正确识别率大于99.13%. 展开更多

关键词 分类器 模式识别 支持向量机 增量学习 分类面 包裹学习

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基于LSSVM的静态手势识别 被引量：5

15

作者 段洪伟 陈一民 林锋 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第12期2352-2353,2368,共3页

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM),是基于统计学习理论的一种新的模式识别方法,较好地解决了小样本学习问题。通过使非线性空间变换为线性空间,降低了算法的复杂性。LSSVM(Least Squares Support Vector Ma-chine)由于使用... 支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM),是基于统计学习理论的一种新的模式识别方法,较好地解决了小样本学习问题。通过使非线性空间变换为线性空间,降低了算法的复杂性。LSSVM(Least Squares Support Vector Ma-chine)由于使用线性等式代替了标准的SVM算法中的线性不等式,进一步降低了运算量。利用傅立叶描述子获取静态手势特征向量,通过LSSVM大尺度算法求解方程组来得到LSSVM分类器,进行静态手势识别,取得了较高的识别率。说明如何把静态手势识别结果应用到机器人远程控制中,提高人机交互的友好性。 展开更多

关键词 手势识别 傅立叶描述子 分类器 统计学习理论 算法 机器人 支持向量机 线性空间 特征向量 求解

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基于元胞自动机的分布式数据挖掘分类器 被引量：3

16

作者 杨明新 周莲英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期180-182,共3页

针对常用分类方法分类精度较低和内存消耗较高的问题,设计一种基于多吸引子元胞自动机(MACA)的模式分类器tsPCM,把它应用于分布式数据挖掘。通过改变MACA的描述方法,用依赖串和依赖向量将分类过程设计成两阶段,用遗传算法优化设计。实... 针对常用分类方法分类精度较低和内存消耗较高的问题,设计一种基于多吸引子元胞自动机(MACA)的模式分类器tsPCM,把它应用于分布式数据挖掘。通过改变MACA的描述方法,用依赖串和依赖向量将分类过程设计成两阶段,用遗传算法优化设计。实验结果表明tsPCM具有较高的分类精度和较低的内存消耗,分类复杂度由O(n3)降低到线性级O(n),具有较好的应用价值。 展开更多

关键词 多吸引子元胞自动机 模式分类器 分布式数据挖掘

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基于正交盖氏矩和SVM的车牌字符识别 被引量：5

17

作者 王桂文 孙涵 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期192-195,198,共5页

针对传统字符特征提取算法中特征不稳定的缺点,提出一种基于正交盖氏矩的特征提取方法。采用支持向量机解决车牌字符识别问题,自动寻找对分类有较好区分能力的支持向量,由此构成的分类器可以最大化类间间隔,达到正确区分类别的目的。实... 针对传统字符特征提取算法中特征不稳定的缺点,提出一种基于正交盖氏矩的特征提取方法。采用支持向量机解决车牌字符识别问题,自动寻找对分类有较好区分能力的支持向量,由此构成的分类器可以最大化类间间隔,达到正确区分类别的目的。实验结果表明,该方法对于实时视频流中的车牌识别能取得理想效果,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出优越的性能,且具有适应性强和效率高的特点。 展开更多

关键词 盖氏矩 特征提取 字符识别 支持向量机 分类器 模式识别

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基于机器视觉的织布瑕疵在线检测 被引量：1

18

作者 虞祖耀 王洪元 张继 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第10期2851-2856,共6页

为实现织物的瑕疵实时性在线监测,给出一项基于机器视觉的在线检测方法。在系统进行离线训练时,通过无瑕疵织物图像的叠加距离函数及极值权重分析的精确求取得到织物图案纹理基元周期,获得标准基元后,构造无瑕疵标准基元偏移序列,形成... 为实现织物的瑕疵实时性在线监测,给出一项基于机器视觉的在线检测方法。在系统进行离线训练时,通过无瑕疵织物图像的叠加距离函数及极值权重分析的精确求取得到织物图案纹理基元周期,获得标准基元后,构造无瑕疵标准基元偏移序列,形成模糊分类器;在线检测时,根据构造的偏移序列获得待检测的织物图像块特征,使用模糊分类器进行分类,假如有瑕疵,接着创建精确分类器进行分类。实验结果表明,对任一批图案纹理相同的布匹在线检测,该方法检测一帧图像的平均时间为150ms,准确率达96%以上,实时性高且误检率低。 展开更多

关键词 图案布匹 机器视觉 基元周期 瑕疵检测 分类器

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基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法在人脸检测中的应用 被引量：1

19

作者 李思琳 邵玉斌 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第3期104-108,共5页

用支持向量机建立新的核函数,使得该函数集集成无穷多个AdaBoost算法的弱分类器,最终形成强分类器。应用该强分类器进行人脸检测。实验结果表明,该方法的人脸检测率优于有限维AdaBoost算法,提高了检测精度。

关键词 人脸检测 ADABOOST算法 分类器 支持向量机 模式识别

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基于双门限梯度模式的图像文字检测方法

20

作者 蔡文哲 王斌君 李培岳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期156-164,共9页

对复杂自然背景下的图像文字检测技术进行了研究,提出了一种基于双门限梯度模式的图像文字检测方法。首先,在文字粗检测阶段中,该方法抽取了最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)作为候选文字区域,避免了对整幅图... 对复杂自然背景下的图像文字检测技术进行了研究,提出了一种基于双门限梯度模式的图像文字检测方法。首先,在文字粗检测阶段中,该方法抽取了最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)作为候选文字区域,避免了对整幅图像进行扫描,极大地提高了检测速度和实时性;其次,在文字精检测阶段的特征提取部分,为了克服文字区域颜色对比反转问题和自然图像的噪声干扰问题,提出了一种双门限梯度模式特征来描述文字区域的纹理特征;最后,在文字精检测的检测器设计中,利用极限学习机构造新的级联型ELM(Extreme Learning Machine)检测器,极大地缩短了分类器的训练时间。实验结果表明,该方法不仅具有优良的检测性能,而且能极大地缩短分类器训练时间和检测时间。 展开更多

关键词 图像文字检测 双门限梯度模式 极限学习机 多分类器组合

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