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基于Dirichlet过程混合模型的指节偏移测度特征学习
被引量：
1
1
作者
杨世强
乔丹
+1 位作者
弓逯琦
李德信
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期2305-2313,共9页
针对人机协调装配光强相对稳定的室内环境,为获取指节图像特征,丰富手部位姿信息,提出基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法。在局部Markov假设的基础上,将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题;运用无穷Dirichlet过...
针对人机协调装配光强相对稳定的室内环境,为获取指节图像特征,丰富手部位姿信息,提出基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法。在局部Markov假设的基础上,将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题;运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度,将聚类数量表述为随机态;利用Gibbs采样方法,对分层概率形式的密度结构进行迭代学习;给出了基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法,运用样本集进行了模型训练学习。最后,采用固定阈值对手部图像指节进行识别,验证了所提方法的有效性。
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关键词
无穷Dirichlet过程
GIBBS采样
图像识别
指节偏移测度
随机聚类学习
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职称材料
题名
基于Dirichlet过程混合模型的指节偏移测度特征学习
被引量：
1
1
作者
杨世强
乔丹
弓逯琦
李德信
机构
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期2305-2313,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目（51475365）
陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2017JM5088）~~
文摘
针对人机协调装配光强相对稳定的室内环境,为获取指节图像特征,丰富手部位姿信息,提出基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法。在局部Markov假设的基础上,将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题;运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度,将聚类数量表述为随机态;利用Gibbs采样方法,对分层概率形式的密度结构进行迭代学习;给出了基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法,运用样本集进行了模型训练学习。最后,采用固定阈值对手部图像指节进行识别,验证了所提方法的有效性。
关键词
无穷Dirichlet过程
GIBBS采样
图像识别
指节偏移测度
随机聚类学习
Keywords
infinity Dirichlet process
Gibbs sampling
image recognition
knuckle offset measure
random clustering learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Dirichlet过程混合模型的指节偏移测度特征学习
杨世强
乔丹
弓逯琦
李德信
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019
1
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