基于后验概率制导的B-KNN文本分类方法 被引量：1

1

作者 周红鹃 祖永亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第21期114-116,共3页

针对K最近邻(KNN)方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻(B-KNN)方法。利用测试文本的后验概率信息对训练集多路静态搜索树进行剪枝,在被压缩的候选类型空间内查找样本的K个最近邻,从而在保证分类... 针对K最近邻(KNN)方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻(B-KNN)方法。利用测试文本的后验概率信息对训练集多路静态搜索树进行剪枝,在被压缩的候选类型空间内查找样本的K个最近邻,从而在保证分类准确率的同时提高KNN方法的效率。实验结果表明,与KNN相比,B-KNN的性能有较大提升,更适用于具有较深层次类型空间的文本分类应用。 展开更多

关键词 文本分类 后验概率 贝叶斯分类器 K最近邻方法 贝叶斯K最近邻方法

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结合非局部低秩先验的图像超分辨重建概率模型 被引量：4

2

作者 张中兴 刘慧 +1 位作者 郭强 林毓秀 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期142-152,共11页

现今图像成像技术日益普及,但受成像设备、成像环境以及在获取图像过程中外界噪声等因素的相互制约,在实际应用中很多图像成像分辨率较低,带来诸多问题.为此,提出一种有效的基于最大后验概率和非局部低秩先验的图像超分辨重建模型.首先... 现今图像成像技术日益普及,但受成像设备、成像环境以及在获取图像过程中外界噪声等因素的相互制约,在实际应用中很多图像成像分辨率较低,带来诸多问题.为此,提出一种有效的基于最大后验概率和非局部低秩先验的图像超分辨重建模型.首先,该模型采用连续图像序列作为数据输入,利用单幅图像内与连续图像间的相似性作为先验知识,提升相似图像块匹配度,消除图像细节丢失现象.然后,以最大后验概率框架建模,使用高斯分布和吉布斯分布拟合模型参数,提升模型泛化能力.通过相似块的奇异值估计待求块的奇异值,采用低秩截断抑制重建过程中引入的噪声.最后,利用图像的非局部自相似性和低秩性质,以非局部低秩约束正则化图像重建过程,添加图像的局部和全局信息来提升重建效果.在标准光流数据集、纽约大学和山东省千佛山医院提供的数据集上的实验结果表明,文中基于最大后验和非局部低秩先验的模型与传统插值算法、基于重建的优秀算法相比,在5组仿真实验中,其平均峰值信噪比提升6.3 dB,在保持图像纹理特征和恢复图像细节方面可取得更好的重建性能. 展开更多

关键词 图像超分辨重建 最大后验概率 非局部低秩正则化 交替最小化

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基于类条件置信变换的后验概率估计方法 被引量：6

3

作者 娄震 金忠 杨静宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期18-24,共7页

后验概率估计是模式识别多分类器组合方法研究的基础 ,该文提出了最近邻距离分类器后验概率估计的类条件置信变换方法 .后验概率被认为集中在最近邻类与次近邻类上 ,而且对每一个模式类 ,都有一个类条件置信变换函数 ,该函数可以通过实... 后验概率估计是模式识别多分类器组合方法研究的基础 ,该文提出了最近邻距离分类器后验概率估计的类条件置信变换方法 .后验概率被认为集中在最近邻类与次近邻类上 ,而且对每一个模式类 ,都有一个类条件置信变换函数 ,该函数可以通过实验数据估计得到 .实验采用Concordia大学CENPARMI手写体数字数据库与南京理工大学手写体数字数据库 .实验结果表明该文所提出的类条件置信变换方法是合理的 ,在降低识别错误率上 ,优于现有的投票法、记分法、线性法以及自适应置信变换 (ACT)法 . 展开更多

关键词 模式识别 分类器组合 后验概率 类条件置信变换 手写体数字识别

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基于朴素贝叶斯分类器的纸病离线静态辨识方法研究 被引量：11

4

作者 院金彪 周强 +2 位作者 郑海英 郭文强 汤伟 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期58-62,共5页

针对当前纸病处理方法通用性弱、鲁棒性差的问题,研究了一种使用概率精确判别纸病类别的方法。该方法通过训练样本获得各类纸病特征量的条件概率分布,利用朴素贝叶斯分类器原理求得某一纸病特征向量属于各种纸病的后验概率,进而通过比... 针对当前纸病处理方法通用性弱、鲁棒性差的问题,研究了一种使用概率精确判别纸病类别的方法。该方法通过训练样本获得各类纸病特征量的条件概率分布,利用朴素贝叶斯分类器原理求得某一纸病特征向量属于各种纸病的后验概率,进而通过比较各后验概率的大小进行纸病辨识,这可满足纸病辨识的静态性能要求,同时,利用朴素贝叶斯分类器具有最小错误率的特点,保证纸病辨识精度。实验结果表明,该方法具有很强的通用性,能够有效、快速地对纸病进行辨识。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯分类器 条件概率 后验概率 纸病离线静态辨识

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结合多分类器的遥感影像分类方法研究 被引量：2

5

作者 杨斌 刘正军 邢颖 《遥感信息》 CSCD 2012年第6期17-20,共4页

以提高遥感影像分类精度为研究目的,以Matlab 7.0作为实验平台,利用7种单分类器分别在测量级和抽象级上进行多分类器结合的方法研究,并进行实验验证。其中针对在非监督分类中后验概率计算时的类别中心确定问题,本文在分类结束后重新计... 以提高遥感影像分类精度为研究目的,以Matlab 7.0作为实验平台,利用7种单分类器分别在测量级和抽象级上进行多分类器结合的方法研究,并进行实验验证。其中针对在非监督分类中后验概率计算时的类别中心确定问题,本文在分类结束后重新计算各个类别特征的平均值作为类别中心。本文还对投票法进行了改进,通过比较各个类别后验概率之和的方法解决多个类别同时为得票最高类别时的像元类别归属问题,并对实验结果进行精度评价和分析。结果表明多分类器结合方法对单分类器的总体分类精度有一定程度的提高。 展开更多

关键词 多种分类器结合 后验概率 精度评价

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近邻概率距离在旋转机械故障集分类中的应用方法 被引量：12

6

作者 李霁蒲 赵荣珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期48-54,共7页

针对多种故障类型的特征属性相互交叉导致故障难以辨识的问题,提出一种考虑相邻点之间成为近邻点概率的新度量函数。将新提出的近邻概率距离(Nearby Probability Distance,NPD)应用于局部保持投影算法(Locality Preserving Projection,L... 针对多种故障类型的特征属性相互交叉导致故障难以辨识的问题,提出一种考虑相邻点之间成为近邻点概率的新度量函数。将新提出的近邻概率距离(Nearby Probability Distance,NPD)应用于局部保持投影算法(Locality Preserving Projection,LPP)与K-近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类器中,提出基于近邻概率距离的局部保持投影算法(Nearby Probability Distance Locality Preserving Projection,NPDLPP)与基于近邻概率距离的K-近邻(Nearby Probability Distance K-Nearest Neighbor,NPDKNN)分类器;首先通过时域、频域特征提取方法,将振动信号转化为高维特征数据集,然后通过NPDLPP将高维数据集降维到低维空间,最后将降维得到的低维敏感特征集输入到NPDKNN中进行模式识别;用一个双跨度转子系统的振动信号集合进行验证,证明了所提出的降维算法效果明显,它能够达到各个故障类型更好分离。研究表明,新提出的近邻概率距离较传统的欧式距离测度更能最小化类内散度,最大化类间分离度。 展开更多

关键词 局部保持投影 近邻概率距离 K近邻分类器 距离度量

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后验概率图与补白模型二次融合的关键词识别 被引量：3

7

作者 陈太波 张翠芳 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1170-1176,共7页

使用全连接神经网络结合Softmax分类器对汉语的408个音节建立音节分类器,利用等长处理后的特征向量训练Softmax分类器,将Softmax分类器输出概率作为后验概率图,与隐马尔科夫补白模型(HMM/Filler)进行第一次融合,得到子后验概率图隐马尔... 使用全连接神经网络结合Softmax分类器对汉语的408个音节建立音节分类器,利用等长处理后的特征向量训练Softmax分类器,将Softmax分类器输出概率作为后验概率图,与隐马尔科夫补白模型(HMM/Filler)进行第一次融合,得到子后验概率图隐马尔科夫模型(Posteriorgram-HMM).针对关键词训练样本较少的问题,将标注样本进行强制切分,得到HMM每个状态上的训练数据.将隐马尔科夫最大后验概率基线模型(HMM-MAP)与Posteriorgram-HMM进行第二次融合,提出最大后验概率图隐马尔科夫模型(Posteriorgram-HMM-MAP).在数据集上训练模型后,使用测试数据对其进行测试.结果表明:Posteriorgram-HMM-MAP的综合识别率相比PosteriorgramHMM提升了3.55%,相比HMM/Filler提升了10.29%. 展开更多

关键词 识别 隐马尔可夫模型(HMM) 补白模型 Softmax分类器 后验概率图 最大后验概率(MAP)

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外部非局部自相似先验的图像去噪 被引量：3

8

作者 白同磊 张翠芳 《电讯技术》 北大核心 2021年第2期211-217,共7页

针对在噪声水平比较高的情况下难以从噪声图像本身提取准确先验信息的问题,提出一种从外部干净图像数据集学习非局部自相似先验信息的图像去噪方法。首先用高斯混合模型学习外部干净图像的非局部自相似先验信息,其次利用最大后验概率估... 针对在噪声水平比较高的情况下难以从噪声图像本身提取准确先验信息的问题,提出一种从外部干净图像数据集学习非局部自相似先验信息的图像去噪方法。首先用高斯混合模型学习外部干净图像的非局部自相似先验信息,其次利用最大后验概率估计的方法找到与噪声图像块最匹配的外部先验信息,最后利用外部先验对噪声图像块进行稀疏表示。实验对比表明,所提算法在去除噪声的同时可以较好地保留图像的细节信息,使图像数据集的平均峰值信噪比提高0.18 dB以上。 展开更多

关键词 图像去噪 非局部自相似 高斯混合模型 最大后验概率估计 稀疏表示

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基于集成投影单分类器的滚动轴承损伤程度评估方法

9

作者 朱晓然 史龙飞 朱永生 《轴承》 北大核心 2023年第7期74-79,共6页

为准确评估滚动轴承的损伤程度,提出一种基于集成投影单分类的滚动轴承损伤程度评估方法。首先,应用特征向量选择和投影方法(FVSP)构建投影单分类器,避免异常样本不足的问题并提升分类效率;然后,采用证据理论对多个投影单分类器的结果... 为准确评估滚动轴承的损伤程度,提出一种基于集成投影单分类的滚动轴承损伤程度评估方法。首先,应用特征向量选择和投影方法(FVSP)构建投影单分类器,避免异常样本不足的问题并提升分类效率;然后,采用证据理论对多个投影单分类器的结果进行集成,进一步提升学习性能;最后,以最终得到的后验概率信息作为健康指标(HI),对滚动轴承损伤程度进行判断。对外圈故障6309轴承的试验结果表明,该方法可以有效评估出轴承损伤发生时刻以及损伤程度。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 分类器 特征向量 集成学习 后验概率

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基于局部结构相似性的单幅图像超分辨率算法 被引量：6

10

作者 韩华 王洪剑 彭思龙 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期941-947,共7页

单幅图像放大是一个病态问题,约束信息的不足令问题的解决难以有突破性的进展基于图像局部结构的相似性和在不同分辨率尺度上的相似保持,提出了利用局部结构相似性来约束超分辨率问题的思路 根据相似判断规则发现图像中的相似区域,根据... 单幅图像放大是一个病态问题,约束信息的不足令问题的解决难以有突破性的进展基于图像局部结构的相似性和在不同分辨率尺度上的相似保持,提出了利用局部结构相似性来约束超分辨率问题的思路 根据相似判断规则发现图像中的相似区域,根据相似程度生成多幅相似图像,从而可以利用图像序列超分辨率的算法来求解 文中使用最大后验概率估计方法,在最大后验概率意义下得到最优解实验表明,该算法用于存在着大量相似结构的图像超分辨率问题中有着很好的效果,譬如文字图像。 展开更多

关键词 图像放大 图像超分辨率 局部结构相似 最大后验概率估计

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二元树复小波域的局部高斯混合模型图像降噪 被引量：6

11

作者 肖志云 彭思龙 韩华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第7期1536-1543,共8页

在复小波域上对观测图像进行一种基于高斯混合模型的后验概率分类,并在每类小波系数的局部邻域估计出局部高斯混合模型的参数,这种参数估计是局部自适应的;然后用该局部高斯混合模型对各个子带系数进行贝叶斯框架下的最大后验概率(MAP)... 在复小波域上对观测图像进行一种基于高斯混合模型的后验概率分类,并在每类小波系数的局部邻域估计出局部高斯混合模型的参数,这种参数估计是局部自适应的;然后用该局部高斯混合模型对各个子带系数进行贝叶斯框架下的最大后验概率(MAP)估计,以达到降低噪声的目的·由于这种小波变换具有近似的平移不变性和良好的方向选择性,因此在降噪的同时可以很好地消除主要边缘处的“震铃”效应·实验结果表明;文中算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉效果上都要优于一些传统的降噪算法· 展开更多

关键词 图像降噪 二元树复小波变换 局部高斯混合模型 最大后验概率估计 最大期望算法

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非局部MCMC采样和低秩逼近的图像去噪算法 被引量：2

12

作者 罗亮 冯象初 +3 位作者 霍雷刚 张选德 吴玉莲 李小平 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期140-146,共7页

针对噪声把原图像中的一些细节掩盖了的问题,提出一种非局部马尔科夫蒙特卡罗采样和低秩逼近的随机去噪方法.首先通过马尔科夫蒙特卡罗随机采样寻找每个图像块的相似匹配块簇,然后对这些相似匹配块簇进行奇异值分解,用分解后的低秩结构... 针对噪声把原图像中的一些细节掩盖了的问题,提出一种非局部马尔科夫蒙特卡罗采样和低秩逼近的随机去噪方法.首先通过马尔科夫蒙特卡罗随机采样寻找每个图像块的相似匹配块簇,然后对这些相似匹配块簇进行奇异值分解,用分解后的低秩结构恢复原图像,从而达到去噪的目的.实验表明,这种方法计算复杂度低.与非局部平均方法相比,较好地保留了边缘等细节信息;与BM3D方法相比,能保持较好的视觉质量. 展开更多

关键词 图像去噪 非局部马尔科夫蒙特卡罗方法 低秩逼近 后验概率估计

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基于SVM分类的边缘提取算法 被引量：2

13

作者 张萍 王琳 游星 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期247-252,共6页

通过分析同类数据点在空间中的几何形态,从数据点集所构成几何形态的凹凸性着手,提出边界提取算法并对高维数据进行分类。针对现实生活中的高维数据,利用局部线性嵌入将数据进行降维处理,得到低维特征数据。在此基础上,对于单分类数据集... 通过分析同类数据点在空间中的几何形态,从数据点集所构成几何形态的凹凸性着手,提出边界提取算法并对高维数据进行分类。针对现实生活中的高维数据,利用局部线性嵌入将数据进行降维处理,得到低维特征数据。在此基础上,对于单分类数据集,用数据集表面的点的近邻样本与过该点的切平面之间的关系寻找边界点;对于多分类数据集,利用贝叶斯后验概率来寻找边界重复的点,以此更快达到提取边界点的目的。由此可以粗略筛选出边界点。为去除不重要的边界点,降低分类误差,通过构造最优超平面和支持向量机对边界点赋予权重,并设置阈值去除不重要的边界点,由此达到用较少的边界点准确分类数据的目的。通过100个测试样本进行分类测试并计算其分类准确率,验证了此分类方法的可行性。 展开更多

关键词 局部线性嵌入 近邻样本 贝叶斯后验概率 支持向量 边界提取算法

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基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法 被引量：2

14

作者 尚丽 苏品刚 杜吉祥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期1609-1612,共4页

为了更有效地提取出图像的局部特征,在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上,提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC(LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性,能够得到强化的图像局部特征;同时... 为了更有效地提取出图像的局部特征,在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上,提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC(LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性,能够得到强化的图像局部特征;同时利用拉普拉斯密度模型作为特征系数的稀疏惩罚函数,保证了图像结构的稀疏性。在特征提取的基础上,进一步利用径向基概率神经网络(RBPNN)分类器,实现了掌纹的自动识别。仿真实验结果表明,与基于非负矩阵分解(NMF)、局部非负矩阵分解(LNMF)和Hoyer-NNSC的掌纹识别方法相比,该算法在掌纹识别研究中有较高的可行性和实用性。 展开更多

关键词 非负稀疏编码 局部特征提取 掌纹识别 径向基概率神经网络分类器

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以标注确定性增强为导向的正类-无标签学习算法

15

作者 何玉林 何芃 +2 位作者 黄哲学 解为成 PHILIPPE Fournier-Viger 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2101-2112,共12页

正类-无标签学习(PUL)是在负例样本未知时,利用已知的少量正类样本和大量无标签样本训练出性能可被实际应用接受的分类器。现有的PUL算法存在共性的缺陷,即对无标签样本标注的不确定性较大,这将导致分类器学习到的分类边界不准确,并且... 正类-无标签学习(PUL)是在负例样本未知时,利用已知的少量正类样本和大量无标签样本训练出性能可被实际应用接受的分类器。现有的PUL算法存在共性的缺陷,即对无标签样本标注的不确定性较大,这将导致分类器学习到的分类边界不准确,并且限制了所训练分类器在新数据上的泛化能力。为了解决这一问题,提出一种以无标签样本标注确定性增强为导向的PUL(LCE-PUL)算法。首先,通过验证集的后验概率均值和正类样本集中心点的相似程度筛选出可靠的正类样本,并通过多轮迭代逐步精细化标注过程,以提升对无标签样本初步类别判断的准确性,从而提高无标签样本标注的确定性;其次,把这些可靠的正类样本与原始正类样本集合并,以形成新的正类样本集,之后从无标签样本集中将它剔除;然后,遍历新的无标签样本集,并利用每个样本与若干近邻点的相似程度再次筛选可靠正类样本,以更准确地推断无标签样本的潜在标签,从而减少误标注的可能性,并提升标注的确定性;最后,更新正类样本集,并把未被选中的无标签样本视为负类样本。在具有代表性的数据集上对LCE-PUL算法的可行性、合理性和有效性进行验证。随着迭代次数的增加,LCE-PUL算法的训练呈现收敛的特性,且当正类样本比例为40%、35%和30%时,LCE-PUL算法构建的分类器测试精度相较于基于特定成本函数的偏置支持向量机(BiasedSVM)算法、基于Dijkstra的PUL标签传播(LP-PUL)算法和基于标签传播的PUL(PU-LP)算法等5种代表性对比算法中最多提升了5.8、8.8和7.6个百分点。实验结果表明,LCE-PUL是一种有效处理PUL问题的机器学习算法。 展开更多

关键词 正类-无标签学习 标注确定性增强 后验概率 贝叶斯分类器 两步法

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基于可见光与红外数据融合的地形分类 被引量：1

16

作者 顾迎节 金忠 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第2期187-191,共5页

针对单传感器地形分类效果不佳的问题,提出一种基于可见光与红外数据融合的地形分类方法。分别对可见光图像与红外图像提取特征,使用最近邻分类器和最小距离分类器进行后验概率估计,将来自不同特征、不同分类器的后验概率加权组合,通过... 针对单传感器地形分类效果不佳的问题,提出一种基于可见光与红外数据融合的地形分类方法。分别对可见光图像与红外图像提取特征,使用最近邻分类器和最小距离分类器进行后验概率估计,将来自不同特征、不同分类器的后验概率加权组合,通过散度计算得到特征的权重,实验确定分类器的权重,并在最小距离的后验概率估计中,使用马氏距离代替欧氏距离。实验结果表明,该方法对水泥路和沙子路的识别率分别达到99.33%和96.67%,均高于同类方法。 展开更多

关键词 地形分类 分类器组合 特征组合 后验概率 马氏距离 红外图像

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基于有序子窗搜索的非局部约束稀疏角度锥束CT重建算法

17

作者 张智超 胡轶宁 +1 位作者 秦永林 罗立民 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期906-912,共7页

为了在稀疏角度扫描条件下更好地去除重建图像中的条状伪影和保留细节信息,将非局部先验引入锥束CT重建.基于有序子集投影划分思想,提出了有序子窗搜索算法,用以解决锥束CT迭代重建算法中非局部先验计算量过大的问题.该算法将每一个体... 为了在稀疏角度扫描条件下更好地去除重建图像中的条状伪影和保留细节信息,将非局部先验引入锥束CT重建.基于有序子集投影划分思想,提出了有序子窗搜索算法,用以解决锥束CT迭代重建算法中非局部先验计算量过大的问题.该算法将每一个体素的搜索窗划分为M个不重复的子窗,每次迭代中选取不同子集元素计算非局部先验约束.实验结果表明,通过非局部先验约束,可以获得质量更好的重建图像.而且无论是在主观视觉效果方面,还是在峰值信噪比和结构相似性指标等客观评价指标方面,有序子窗搜索算法和传统非局部算法的重建结果均无明显差别,但前者可以明显降低先验项的时间复杂度. 展开更多

关键词 锥束CT 最大后验概率 MRF 非局部 有序子窗搜索

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基于频谱残差视觉显著计算的高分辨SAR图像舰船检测算法 被引量：12

18

作者 熊伟 徐永力 +2 位作者 姚力波 崔亚奇 李岳峰 《电光与控制》 北大核心 2018年第4期7-11,49,共6页

分析了高分辨率SAR图像中海洋背景和舰船目标的特点,针对高分辨率SAR图像提出了一种两阶段舰船目标快速检测算法:第一阶段采用改进的频谱残差视觉显著计算模型快速获取视觉的感兴趣区域;第二阶段检测阶段,结合贝叶斯理论二元假设检验的... 分析了高分辨率SAR图像中海洋背景和舰船目标的特点,针对高分辨率SAR图像提出了一种两阶段舰船目标快速检测算法:第一阶段采用改进的频谱残差视觉显著计算模型快速获取视觉的感兴趣区域;第二阶段检测阶段,结合贝叶斯理论二元假设检验的思想,设计了一个局部最大后验概率分类器进行像素分类,经参数估计、判决准则完成显著区域内像素二分类以实现目标检测。实验采用典型的高分辨率SAR卫星Terra-SAR-X卫星数据进行仿真实验,结果表明所提算法具有良好的检测性能,也更加符合实际高分辨率图像舰船目标检测的应用需求。通过进一步实验与以往检测算法的对比得出结论,高分辨率SAR图像舰船目标检测方法在能够改善由斑点噪声和不均匀的海杂波背景对检测结果带来虚警的同时,检测速度也提高了25%~50%。 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 舰船目标检测 频谱残差模型 视觉注意机制 局部最大后验概率分类器

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应用非负矩阵分解和RBPNN模型的掌纹识别方法 被引量：3

19

作者 尚丽 崔鸣 杜吉祥 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第4期199-203,共5页

提出一种基于非负矩阵分解(NMF)和径向基概率神经网络的掌纹识别方法。NFM是一种有效的图像局部特征提取算法,用于图像分类时能得到较高的识别率。考虑PolyU掌纹图像数据库,应用NMF、局部NMF(LNMF)、稀疏NMF(SNMF)和具有稀疏度约束的NMF... 提出一种基于非负矩阵分解(NMF)和径向基概率神经网络的掌纹识别方法。NFM是一种有效的图像局部特征提取算法,用于图像分类时能得到较高的识别率。考虑PolyU掌纹图像数据库,应用NMF、局部NMF(LNMF)、稀疏NMF(SNMF)和具有稀疏度约束的NMF(NMFSC)算法分别对掌纹图像进行特征提取,并对提取到的局部特征基图像进行分析对比;在特征提取的基础上,应用径向基概率神经网络(RBPNN)模型对掌纹特征进行分类,分类结果表明了RBPNN模型对掌纹特征具有较好的识别能力。实验对比结果证明了基于RBPNN的NMF掌纹识别方法在掌纹识别中的有效性,具有一定的理论研究意义和实用性。 展开更多

关键词 非负矩阵分解 局部特征提取 特征基图像 掌纹识别 径向基概率神经网络(RBPNN)分类器

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基于多特征级联的目标跟踪算法研究 被引量：4

20

作者 徐天阳 吴小俊 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期286-292,共7页

为了增强目标跟踪的有效性,提出了一种以粒子滤波作为跟踪框架,基于多特征级联的目标跟踪算法。以log-Gabor滤波器作为粒子判别级,滤除一定数量的无效粒子以提高粒子滤波的性能;再级联融合了log-Gabor特征、局部二值模式(LBP)特征和方... 为了增强目标跟踪的有效性,提出了一种以粒子滤波作为跟踪框架,基于多特征级联的目标跟踪算法。以log-Gabor滤波器作为粒子判别级,滤除一定数量的无效粒子以提高粒子滤波的性能;再级联融合了log-Gabor特征、局部二值模式(LBP)特征和方向梯度直方图(HOG)特征的粒子加权级,实现目标跟踪。应用log-Gabor滤波器良好的频率响应对粒子做出总体评估以决定其有效性,同时以log-Gabor滤波器输出张成的频域特征。配合LBP和HOG局部特征,处理目标总体信息和细节信息,利用混合高斯模型突出后验概率分布中的峰值状态。实验结果表明,该文算法能快速去除无效粒子,实现目标的鲁棒跟踪。 展开更多

关键词 多特征级联 目标跟踪算法 粒子滤波 LOG-GABOR滤波器 局部二值模式 方向梯度直方图 频率响应 混合高斯模型 后验概率分布

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