模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能
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2013年 26卷 6期 刊出日期 2013-06-30

论文与报告
研究与应用
 
论文与报告
513 基于路标隐式分解的前向搜索规划方法
魏唯,欧阳丹彤

提出一种利用路标信息隐式分解前向搜索过程的规划算法。以路标计数启发式估值的降低作为分界点,将规划任务分解成多个规模更小的子任务,当访问到估值更低的状态时,表明搜索过程完成一个子任务的求解,反复执行这一过程直到路标计数启发式估值降低为零。与其它将路标具体指定为中间目标的分解方法相比,基于路标计数启发式的隐式分解方法能指导前向搜索过程快速向目标方向推进,实现搜索空间的大规模压缩,在求解效率和规划解质量上都有较大提高。

2013 Vol. 26 (6): 513-520 [摘要] ( 539 ) [HTML 1KB] [PDF 416KB] ( 659 )
521 基于n-值ukasiewicz命题逻辑的概率计量化推理系统
周红军
通过把n-值ukasiewicz命题逻辑中公式的概率真度函数抽象为模态词,把概率真度函数的基本恒等式抽象为关于模态词的公理,建立一个模态化的形式推理系统,构建其语构理论及语义理论,证明该系统关于概率真度函数的完备性定理,从而为概率计量逻辑奠定逻辑基础。
2013 Vol. 26 (6): 521-528 [摘要] ( 305 ) [HTML 0KB] [PDF 393KB] ( 483 )
529 基于足底压力分布时空HOG特征的步态识别方法
夏懿,马祖长,姚志明,孙怡宁
提出一种基于足底压力分布时空HOG的步态识别算法,在特征层对足底压力的时间域和空间域信息进行融合。首先寻找足底总压力时间曲线上的极大值和极小值等几个特征点,利用这几个特征点所对应时刻的足底压力分布来构建时空HOG特征向量,最后采用SVM进行步态识别。采集不同行走速度下30人的单步足底压力分布数据进行实验,在不区分样本速度的情况下,该方法的识别率为93。5%。实验结果表明足底压力分布时空HOG特征能较好地刻画步态动力学特征,且具有良好的速度适应性。
2013 Vol. 26 (6): 529-536 [摘要] ( 682 ) [HTML 0KB] [PDF 621KB] ( 1196 )
537 一种改进的粒子滤波SLAM算法
王晓华,杨幸芳
传统的粒子滤波SLAM算法中,由于历史信息未被利用而导致估计精度较低。文中结合精确稀疏滞后状态信息滤波具有自然稀疏的信息矩阵因而估计精度高以及精确稀疏扩展信息滤波计算效率高的优点,将二者混合应用于粒子滤波SLAM算法中。不但充分应用信息矩阵记录的机器人位姿与特征间关系的历史信息从而提高估计的精度,而且克服机器人转动状态及环境特征疏密带来的应用缺陷。仿真与真实机器人实验的实验结果均表明文中算法的有效性与可行性。
2013 Vol. 26 (6): 537-542 [摘要] ( 609 ) [HTML 0KB] [PDF 892KB] ( 696 )
543 基于图像理解的能见度测量方法
许茜,殷绪成,李岩,郝红卫,曹晓钟
现存的大气能见度测量方法主要存在硬件成本高、操作复杂度大、应用范围小等问题。文中将机器学习引入能见度测量,提出一种基于图像理解的白天能见度测量方法。首先在对测量场景图像感兴趣区域分窗处理的基础上,设计并提取基于像素对比度的图像特征及向量。然后,通过训练支持向量回归机构建图像特征与能见度值之间的关系模型。最后,根据模型计算待测图像的能见度值。实验结果表明该方法不仅具有良好的能见度测量精度,同时具有较高的灵活性,能降低已有能见度测量的局限性。
2013 Vol. 26 (6): 543-551 [摘要] ( 767 ) [HTML 0KB] [PDF 1132KB] ( 1287 )
552 基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配情感模型
王浩,张权益,方宝富,方帅
机器人情感建模是研究情感机器人的热点问题。文中以情感心理学知识为基础,模拟具有不同个性的情感机器人在外界刺激作用下情感动态变化的过程,研究个性和外界刺激对情感转移过程的影响。采用基于状态空间的情感空间模型来描述机器人的情感状态,并用HMM过程来模拟情感状态的转移过程。但HMM过程只能求得当前情感状态的概率,为得到具体的情感状态,文中提出一种基于状态空间与概率空间映射的极大相似度匹配的情感转移模型。首先利用HMM过程计算出当前情感概率,然后通过极大相似度匹配来得到转移后具体的情感状态。通过调节模型参数来模拟不同个性和外界刺激,该模型能有效模拟情感状态变化过程。实验结果验证模型模拟的情感变化过程符合人类情感变化的一般规律。
2013 Vol. 26 (6): 552-560 [摘要] ( 674 ) [HTML 0KB] [PDF 559KB] ( 751 )
研究与应用
561 基于视觉词典的单目视觉闭环检测算法
梁志伟,陈燕燕,朱松豪,高翔,徐国政
针对移动机器人单目视觉同步定位与地图构建中的闭环检测问题,文中设计一种基于视觉词典的闭环检测算法。算法对采集的每帧图像通过SURF进行特征提取,应用模糊K均值算法对检测的视觉特征向量进行分类,在线构建表征图像的视觉词典。为精确表征局部视觉特征与视觉单词间的相似关联,利用混合高斯模型建立视觉词典中的每一视觉单词的概率模型,实现图像基于视觉词典的概率向量表示,通过向量的内积来计算图像间的相似度。为保证闭环检测的成功率,应用贝叶斯滤波融合历史闭环检测与相似度信息来计算闭环假设的后验概率分布。另外,引入浅层记忆与深度记忆两种内存管理机制来保证算法执行的快速性。实验结果证明该方法的有效性。
2013 Vol. 26 (6): 561-570 [摘要] ( 719 ) [HTML 0KB] [PDF 1607KB] ( 1759 )
571 基于显著场景BayesianSurprise的移动机器人自然路标检测
钱堃,马旭东,戴先中,房芳,杨鸿
移动机器人在未知非结构化环境下的自然路标检测是层次化环境建模的基础。文中提出一种基于显著场景BayesianSurprise的自然路标检测方法。通过计算场景的视觉注意图,引导SURF特征采样聚集在显著区域内,提出融合空间关系的词袋模型构造场景表观的模式向量,建立基于该特征描述的地点MultivariatePolya模型,并通过度量传感器观测的Surprise来获取显著场景对应的路标。实验验证自然路标检测方法在大规模复杂室内环境中具有较低的漏检率和误检率,结合层次化SLAM方法验证路标检测器对生成拓扑节点的有效性。
2013 Vol. 26 (6): 571-576 [摘要] ( 346 ) [HTML 0KB] [PDF 916KB] ( 856 )
577 非约束环境下基于小样本的人脸特征精确定位
陈莹,张龙媛
针对非约束环境下的人脸特征定位问题,在概率框架下提出一种基于小样本的精确定位策略。通过对比分析,提取人脸主要特征的颜色和灰度信息及人脸特征之间的几何约束信息,利用混合高斯模型分别对其进行概率建模。之后建立定位融合策略,不仅考虑每种人脸特征的概率分布,还考虑其周围元素的概率分布特性,及各元素之间的几何约束。实验结果表明,该方法能在少量训练样本图像且样本个体较为单一的条件下,实现人脸主要特征的精确定位,且定位精度高于现有方法。
2013 Vol. 26 (6): 577-583 [摘要] ( 597 ) [HTML 0KB] [PDF 1333KB] ( 578 )
584 非共现数据的二元化加权转化算法
姬波,叶阳东
面向范畴数据的序列化信息瓶颈算法(CD-sIB)假设数据各个属性特征对二元化转化的贡献均匀,从而影响转化效果。文中提出二元化加权转化方法来反映非共现数据的特征。该方法通过突出非共现数据的代表性属性,从抑制非代表性(冗余)属性,从而获取最佳共现表示。文中提出随机分布数据的适用性和计算方法的无监督性两个非共现加权原则,并基于加权粒度概念构造二元化加权转化算法。实验结果表明,文中算法的聚类精度优于其它算法。
2013 Vol. 26 (6): 584-591 [摘要] ( 504 ) [HTML 0KB] [PDF 465KB] ( 589 )
592 一种群模式全局搜索算法
曲良东,何登旭,吴尽昭
由于模式搜索算法易陷入局部极值且效率低。受群智能算法的启发,结合模式搜索算法,提出一种全局优化算法——群模式全局搜索算法。该算法引入群智能的思想,包含4个操作:模式探测、模式移动、模式学习、模式扩散,具有较强的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进行仿真并与其它多个算法对比,实验结果证实该算法的有效性。
2013 Vol. 26 (6): 592-597 [摘要] ( 545 ) [HTML 0KB] [PDF 410KB] ( 668 )
598 Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用
杨军,刘妍丽,冯朝胜,冯林
不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆。针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法。该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极小准则求解鉴别矢量集,并讨论在该子空间中进行求解的合理性。针对高维情况下类间散度矩阵值空间的计算效率问题,提出首先利用PCA算法将数据降维,然后在低维空间中求解值空间的策略并讨论其合理性。在ORL人脸数据库上的实验验证该方法的有效性,其识别率高于传统的Fisher脸方法和不相关空间算法。
2013 Vol. 26 (6): 598-603 [摘要] ( 515 ) [HTML 0KB] [PDF 354KB] ( 602 )
604 基于先验阈值面的夜空云图分割算法
黄茜,汪玉琳,王少龙,汤达浚
夜空背景易受到大气污染、月光及黄道带光等影响,导致云图变化较大。传统阈值法仅利用像素点灰度值及相应的邻域信息,难以准确分割背景变化较大且灰度不均匀的云图。文中对大量云图统计分析,发现夜空云图的两个先验特征,提出一种基于先验阈值面的云分割算法。首先根据先验特征分割出可信的背景区域,再根据背景区域进行多项式拟合得到一个随图像区域信息变化的阈值面,阈值面上的各个值介于目标和背景之间,从而可将云从背景分割出来。实验证明,相对于传统的单阈值算法,本文算法分割精确度更高,应用范围更广,尤其对受干扰的云图有更好的分割效果。
2013 Vol. 26 (6): 604-608 [摘要] ( 517 ) [HTML 0KB] [PDF 1414KB] ( 622 )
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   中国科学院合肥智能机械研究所
出版:科学出版社
 
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