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混合属性数据深度无监督融合特征学习方法
被引量：
1
1
作者
何慧霞
武森
+2 位作者
魏桂英
谢嘉瑶
高晓楠
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第7期1852-1864,共13页
高质量的特征表示是实现数据精准挖掘的关键。针对现有特征学习方法难以有效提取混合属性数据中不同属性之间关联和数据内部真实信息的问题,提出一种面向混合属性数据的深度无监督融合特征学习模型(DUFERM)。该模型建立了一个双模态自...
高质量的特征表示是实现数据精准挖掘的关键。针对现有特征学习方法难以有效提取混合属性数据中不同属性之间关联和数据内部真实信息的问题,提出一种面向混合属性数据的深度无监督融合特征学习模型(DUFERM)。该模型建立了一个双模态自编码器框架,对分类属性和数值属性采用不同路径进行建模,并采用深度多模态融合策略加深两种属性之间的联系;针对分类属性构建基于加权异构网络的离散特征自编码器,充分挖掘分类属性内部的结构和语义信息,针对数值属性构建连续特征自编码器,两个独立的自编码器以联合表示的形式组合在公共潜在表示层中;最后以预训练和联合训练相结合的无监督训练方式获得混合属性数据的融合特征表示。在10个公开数据集上的大量实验表明,所提DUFERM模型在各项评价指标上的综合性能优于现有经典的和新颖的混合属性数据特征学习方法,可以充分提取混合属性数据内部潜在特征,取得高质量的融合特征表示结果并提升下游数据挖掘任务的准确性。
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关键词
混合属性数据
融合特征学习
无监督
数据挖掘
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职称材料
基于多核学习特征融合的人脸表情识别
被引量：
7
2
作者
钟志鹏
张立保
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第A02期245-249,共5页
传统的基于纹理特征的表情识别采用单一纹理特征构建单核支持向量机(SVM)进行表情特征分类,势必会造成表情特征信息的丢失,影响识别率;然而过多的特征又会带来冗余,产生过拟合现象,降低识别率。针对传统方法的不足,提出了基于多核学习...
传统的基于纹理特征的表情识别采用单一纹理特征构建单核支持向量机(SVM)进行表情特征分类,势必会造成表情特征信息的丢失,影响识别率;然而过多的特征又会带来冗余,产生过拟合现象,降低识别率。针对传统方法的不足,提出了基于多核学习特征融合的人脸表情识别方法,即提取图像的Gabor纹理特征、灰度直方图特征、LBP纹理特征三种特征并进行主成分分析(PCA)降维,在多核支持向量机训练中利用基于核函数组合的特征融合模型,寻找一组最优的特征组合系数,构建基于特征融合模型的核函数,进行表情的分类。该方法能更大限度利用表情图像中的有用特征,还能避免无关特征和冗余特征带来的过拟合现象。通过在学生听课表情表情库中的实验结果表明,方法的识别率为88%,好于传统方法 80%的识别率。
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关键词
支持向量机
多核
学习
特征
融合
GABOR纹理
特征
灰度直方图
特征
局部二进制模式
主成分分析
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职称材料
基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测
3
作者
陈禀翰
陈柏全
+1 位作者
陈志铿
陈永耀
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S01期183-185,共3页
提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高...
提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高的侦测正确率.
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关键词
夜间道路障碍物侦测系统
远红外线热影像
机器
学习
特征
和专家领域
特征
融合
障碍物辨识系统
先进驾驶辅助系统
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职称材料
题名
混合属性数据深度无监督融合特征学习方法
被引量：
1
1
作者
何慧霞
武森
魏桂英
谢嘉瑶
高晓楠
机构
北京科技大学经济管理学院
国网能源研究院有限公司
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第7期1852-1864,共13页
基金
国家自然科学基金(71971025)
国家社会科学基金重大项目(22&ZD153)。
文摘
高质量的特征表示是实现数据精准挖掘的关键。针对现有特征学习方法难以有效提取混合属性数据中不同属性之间关联和数据内部真实信息的问题,提出一种面向混合属性数据的深度无监督融合特征学习模型(DUFERM)。该模型建立了一个双模态自编码器框架,对分类属性和数值属性采用不同路径进行建模,并采用深度多模态融合策略加深两种属性之间的联系;针对分类属性构建基于加权异构网络的离散特征自编码器,充分挖掘分类属性内部的结构和语义信息,针对数值属性构建连续特征自编码器,两个独立的自编码器以联合表示的形式组合在公共潜在表示层中;最后以预训练和联合训练相结合的无监督训练方式获得混合属性数据的融合特征表示。在10个公开数据集上的大量实验表明,所提DUFERM模型在各项评价指标上的综合性能优于现有经典的和新颖的混合属性数据特征学习方法,可以充分提取混合属性数据内部潜在特征,取得高质量的融合特征表示结果并提升下游数据挖掘任务的准确性。
关键词
混合属性数据
融合特征学习
无监督
数据挖掘
Keywords
mixed attribute data
fusion feature learning
unsupervised
data mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多核学习特征融合的人脸表情识别
被引量：
7
2
作者
钟志鹏
张立保
机构
北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第A02期245-249,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61071103)
文摘
传统的基于纹理特征的表情识别采用单一纹理特征构建单核支持向量机(SVM)进行表情特征分类,势必会造成表情特征信息的丢失,影响识别率;然而过多的特征又会带来冗余,产生过拟合现象,降低识别率。针对传统方法的不足,提出了基于多核学习特征融合的人脸表情识别方法,即提取图像的Gabor纹理特征、灰度直方图特征、LBP纹理特征三种特征并进行主成分分析(PCA)降维,在多核支持向量机训练中利用基于核函数组合的特征融合模型,寻找一组最优的特征组合系数,构建基于特征融合模型的核函数,进行表情的分类。该方法能更大限度利用表情图像中的有用特征,还能避免无关特征和冗余特征带来的过拟合现象。通过在学生听课表情表情库中的实验结果表明,方法的识别率为88%,好于传统方法 80%的识别率。
关键词
支持向量机
多核
学习
特征
融合
GABOR纹理
特征
灰度直方图
特征
局部二进制模式
主成分分析
Keywords
Support Vector Machine（SVM）
multi-feature fusion by multi-kernel SVM
Gabor texture feature
histogram feature
Local Binary Pattern（LBP）
Principal Component Analysis（PCA）
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测
3
作者
陈禀翰
陈柏全
陈志铿
陈永耀
机构
台北科技大学机电学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S01期183-185,共3页
文摘
提出一个基于远红外线以及深度网络技术的夜间道路障碍物侦测系统.结合深度网络学习到的特征和专家领域知识所抽取的特征,建立融合的辨识模型.根据热影像的特性,设计具有中心对称性的热影像特征抽取方式.结果表明,所提出的系统具有较高的侦测正确率.
关键词
夜间道路障碍物侦测系统
远红外线热影像
机器
学习
特征
和专家领域
特征
融合
障碍物辨识系统
先进驾驶辅助系统
Keywords
nighttime on-road obstacle detection system
infrared thermal imaging
integration of deeplearned and hand-crafted features
obstacle recognition system
advanced driver assistance systems
分类号
TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合属性数据深度无监督融合特征学习方法
何慧霞
武森
魏桂英
谢嘉瑶
高晓楠
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多核学习特征融合的人脸表情识别
钟志鹏
张立保
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于远红外热影像融合机器学习及专家领域特征的夜间道路障碍物侦测
陈禀翰
陈柏全
陈志铿
陈永耀
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
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