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2017年 30卷 6期 刊出日期 2017-06-30 论文与报告 研究与应用   论文与报告 481 融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类* 万源，史莹，吴克风，陈晓丽 稀疏编码在编码过程中忽略特征之间的局部关系,使编码不稳定,并且优化问题中的减法运算可能会导致特征之间相互抵消.针对上述2个问题,文中提出融合局部性和非负性的Laplacian稀疏编码的图像分类方法.引入局部特征附近的基约束编码,利用非负矩阵分解将非负性加到Laplacian稀疏编码中,利用空间金字塔划分和最大值融合表示最终的图像,并采用多类线性SVM分类图像.本文方法保留特征之间的局部信息,避免特征之间相互抵消,保留更多的特征,从而改善编码的不稳定性.在4个公共数据集上的实验表明,相比其它现有算法,本文方法分类准确率更高. 2017 Vol. 30 (6): 481-488 [摘要] ( 609 ) [HTML 1KB] [PDF 1060KB] ( 525 ) 489 带有目标偏好的最大成功联盟生成算法* 张国富，杜晓东，苏兆品，蒋建国 资源结盟博弈(CRGs)研究均假设每个agent可以响应所有目标,即使目标不在其感兴趣的子目标集内.针对此问题,文中提出带有目标偏好的CRGs模型,即每个agent只愿意把自己的有限资源贡献给自己的兴趣集中的目标.此外,设计基于二维二进制编码的最大成功联盟生成算法,并提出编码修正启发式算法解决多个目标竞争同一agent资源可能引起的的资源冲突.最后,通过与已有相关算法的对比实验验证文中算法的有效性. 2017 Vol. 30 (6): 489-498 [摘要] ( 430 ) [HTML 1KB] [PDF 939KB] ( 732 ) 499 融合类别和结构信息的多尺度协同耦合度量学习方法* 邹国锋，傅桂霞，高明亮，尹丽菊，王科俊 针对不同尺度空间集合中数据样本无法直接匹配的问题,提出融合类别和结构信息的多尺度协同耦合度量学习方法.首先将类别信息作为主要监督信息,样本分布结构信息作为辅助监督信息,构建相关关系矩阵.然后基于该相关关系矩阵构建线性和非线性最优化目标方程,通过最优化目标方程求解将不同尺度数据集合中的数据样本变换至尺度统一的公共空间,最终实现不同尺度空间中数据样本的度量.人脸识别的实验表明,多尺度空间的非线性协同耦合度量是一种有效的度量方法,运算简单方便,能够获得较高的识别率. 2017 Vol. 30 (6): 499-508 [摘要] ( 531 ) [HTML 1KB] [PDF 976KB] ( 464 ) 509 基于混合支配策略的多偏好协同进化算法* 王丽萍，杜洁洁，邱飞岳，江波 基于目标向量的多偏好协同进化算法无法识别处于同一适应值水平上的候选解之间的Pareto支配关系,导致所获解集在Pareto前沿分布不均匀.鉴于此种情况,文中提出基于混合支配策略的多偏好协同进化算法.首先对种群进行Pareto支配排序,再计算候选解的适应值,降低种群中非支配解比例,增加选择压力.同时,将目标空间中候选解的距离信息融入到适应值赋值方法中,惩罚处于同一适应值水平但距离理想解较远的候选解,提高解集前沿的分布均匀性.最后在12个WFG系列和DTLZ系列测试函数上的实验表明,文中算法在大部分测试函数上所获解集整体质量较优. 2017 Vol. 30 (6): 509-519 [摘要] ( 542 ) [HTML 1KB] [PDF 1289KB] ( 477 ) 520 基于视觉敏感区域信息增强的室内场景分类算法* 史静，朱虹，王婧，薛杉 在室内场景分类问题中,由于场景本身结构的复杂性和多样性,存在各种干扰因素,影响分类的准确性.针对上述问题,文中提出基于视觉敏感区域信息增强的室内场景分类算法,通过融合基于视觉敏感区域信息增强的局部特征与全局特征,构成多尺度空间-频率融合特征,实现对室内场景的正确分类.在3个标准测试集上的实验表明,文中算法对多个不同场景分类数据集均有较好的分类结果,适用性较强. 2017 Vol. 30 (6): 520-529 [摘要] ( 449 ) [HTML 1KB] [PDF 1792KB] ( 508 ) 研究与应用 530 基于局部特征融合的邻域排斥度量学习亲属关系认证算法* 胡正平，郭增洁，王蒙，孙 哲 针对如何利用人脸图像局部特征进行亲属关系认证的问题,文中提出基于局部特征融合的邻域排斥度量学习亲属关系认证算法.首先抽取脸部的关键区域,分别对每块关键区域提取纹理和肤色特征.然后进行特征融合.最后引入度量学习,学习能使具有亲属关系样本距离变小、非亲属关系样本距离变大的变换矩阵,利用已有数据样本间相似程度的先验知识学习最佳相似性度量,更好地刻画亲属样本间的相似关系.在KinFaceW-I和KinFaceW-II数据库中的实验表明,相比已有的亲属关系认证算法,文中算法性能更好. 2017 Vol. 30 (6): 530-537 [摘要] ( 477 ) [HTML 1KB] [PDF 948KB] ( 423 ) 538 改进吸引度的动态搜索萤火虫算法* 李荣雨，陈庆倩，陈思远 萤火虫算法在解决高维优化问题时存在吸引度降低导致算法陷入局部最优、迭代后期寻优精度低的缺点.针对此问题,文中提出改进吸引度的动态搜索萤火虫算法.引入最小吸引度的概念以加强个体间信息的交流,同时采用动态搜索的思想,根据目标函数最优值信息自适应调整步长.在CEC2014中10个典型测试函数上的测试结果表明,文中算法具有较快的收敛速度和较高的寻优精度. 2017 Vol. 30 (6): 538-548 [摘要] ( 461 ) [HTML 1KB] [PDF 834KB] ( 339 ) 549 基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法* 张兆晨，冀俊忠 功能性磁共振成像(fMRI)数据分类方法无法有效提取fMRI数据的局部特征,影响分类准确性.因此文中提出基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法.首先设计卷积神经网络结构,并根据卷积神经网络的卷积核尺寸构建受限玻尔兹曼机模型.然后使用fMRI数据感兴趣区域体素构造数据,对受限玻尔兹曼机进行预训练,并将训练得到的权重矩阵进行相对变换,用于初始化卷积神经网络的卷积核参数.最后训练初始化好的整个模型,得到最终的分类模型.在Haxby和LPD数据集上的实验表明,文中方法可以有效提升fMRI数据的分类准确率 2017 Vol. 30 (6): 549-558 [摘要] ( 1022 ) [HTML 1KB] [PDF 811KB] ( 755 ) 559 基于并行信息瓶颈的多语种文本聚类算法* 闫小强，卢耀恩，娄铮铮，叶阳东 聚类算法在抽取文本数据中的模式结构时,忽略多个语种信息之间潜在的互补作用,得到的模式结构不能充分反映数据的内在信息.针对此问题,文中提出基于并行信息瓶颈的多语种文本聚类算法.首先使用词袋模型为文本数据的不同语种信息构建相应的相关变量.然后将多种相关变量引入并行信息瓶颈方法,通过最大化地保存模式结构与多个相关变量之间的信息,使得到的模式结构能够反映数据的多个语种信息.最后提出基于信息论的抽取合并方法优化文中算法的目标函数,保证其收敛到局部最优解.实验表明,文中算法能有效处理文本数据的多个语种信息,性能优于单语种聚类算法和现有的两类能够处理文本多语种信息的聚类算法. 2017 Vol. 30 (6): 559-568 [摘要] ( 503 ) [HTML 1KB] [PDF 640KB] ( 782 ) 569 基于Haar-like和MB-LBP特征分区域多分类器车辆检测* 朱彬，王少平，梁华为，袁胜，杨静，黄俊杰 高级辅助驾驶系统中的预碰撞系统不仅需要检测前向车辆,预防追尾碰撞,同时需要检测临近车道斜侧向车辆,实现对其潜在换道、合流行为的预测,提供实时的预警功能.文中提出分区域融合多种特征的车辆检测方法,解决前向车辆特征与斜侧向车辆特征存在明显差异的问题.同时,文中方法分别检测远近不同的车辆,进行不同程度的图像降采样,提高检测系统的实时性.多种交通场景的实地测试表明,文中方法可以实时、稳定、准确地检测到前向车辆和斜侧向车辆,在行车环境良好的情况下,具有较高的召回率和准确率. 2017 Vol. 30 (6): 569-576 [摘要] ( 622 ) [HTML 1KB] [PDF 1390KB] ( 621 )

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