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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2018年 31卷 5期 刊出日期 2018-05-25
论文与报告
综述与评论
研究与应用
 
论文与报告
389 基于Rényi散度最大化的多特征闭环检测
王小龙, 彭国华
相比单特征,多图像特征的组合提供更多的场景判别信息,可以提高检测精度,但需要设计合适的组合准则.文中提出多特征组合的加权方法,把特征组合的闭环检测精度表示为正确匹配和错误匹配的图像对在特征空间中距离分布的Rényi散度,最优特征组合为最大化Rényi散度.分析验证Rényi散度的参数与对应最优特征组合的闭环检测性能之间的关系.实验表明,文中方法可以提高闭环检测精度.当Rényi散度的参数取0.75~1 时,最优特征组合性能最佳.
2018 Vol. 31 (5): 389-397 [摘要] ( 636 ) [HTML 1KB] [PDF 3821KB] ( 399 )
398 基于自适应PSO和混合转换策略的X结构Steiner最小树算法
刘耿耿, 陈志盛, 郭文忠, 陈国龙

X结构Steiner最小树(XSMT)是非曼哈顿结构总体布线算法中多端线网的最佳连接模型,属于NP难问题.文中基于混合转换策略和自适应粒子群优化算法,提出XSMT构造算法.首先设计有效的混合转换策略,扩大算法寻优空间,提高算法收敛效率.为了满足粒子编码的健全性,算法的更新方式引入带并查集策略的交叉和变异算子,同时采取自适应调整学习因子的策略,加快粒子群优化算法的收敛速度.实验表明,文中算法能得到较好的XSMT求解方案,获得多种不同拓扑的XSMTs,有利于VLSI总体布线阶段的拥挤度优化.
2018 Vol. 31 (5): 398-408 [摘要] ( 604 ) [HTML 1KB] [PDF 866KB] ( 325 )
409 联合特征选择和光滑表示的子空间聚类算法
郑建炜, 路程, 秦梦洁, 陈婉君
基于自表示关联图的谱聚类模型性能受冗余特征影响较大.为了缓解高维数据无效特征的负面影响,文中提出联合特征选择和光滑表示的子空间聚类算法.首先基于自表示思想构建系数矩阵,将特征选择与数据重构纳入同一框架,同时使用权值因子衡量相关特征贡献度,并对系数矩阵进行组效应约束以保持局部性.通过交替变量更新法优化目标函数模型.在人造数据与标准数据库上的实验表明,文中算法在各项性能上均较优.
2018 Vol. 31 (5): 409-418 [摘要] ( 616 ) [HTML 1KB] [PDF 1021KB] ( 481 )
419 回归核极限学习机的多标记学习算法
王一宾, 程玉胜, 何月, 裴根生
基于极限学习机(ELM)的多标记学习算法多使用ELM分类模式,忽略标记之间存在的相关性.为此,文中提出结合关联规则与回归核极限学习机的多标记学习算法(ML-ASRKELM).首先通过关联规则分析标记空间,提取标记之间的规则向量.然后通过提出的多标记回归核极限学习机(ML-RKELM)得出预测结果.若规则向量不为空,将规则向量与预测结果运算得出最终预测结果,否则最终结果即为ML-RKELM的预测结果.对比实验表明ML-ASRKELM与ML-RKELM性能较优,统计假设检验进一步说明文中算法的有效性.
2018 Vol. 31 (5): 419-430 [摘要] ( 621 ) [HTML 1KB] [PDF 623KB] ( 354 )
431 一种群体智能算法——狮群算法
刘生建, 杨艳, 周永权
基于狮群中狮王、母狮及幼狮的自然分工,模拟狮王守护、母狮捕猎、幼狮跟随3种群智能行为,提出群体智能算法——狮群算法.算法中不同种类的狮子位置更新方式不同.遵循自然界生物“适者生存”的竞争法则,狮王守护领土,优先享用食物,母狮合作捕猎,幼狮分为学习捕猎、饥饿进食和成年被驱逐.狮子位置更新方式的多样化保证算法快速收敛,不易陷入局部最优.最后,将算法应用于6个标准测试函数优化问题,并对比粒子群算法、骨干粒子群算法,测试结果表明,文中算法收敛速度较快,精度较高,能较好地获得全局最优解.
2018 Vol. 31 (5): 431-441 [摘要] ( 1937 ) [HTML 1KB] [PDF 882KB] ( 854 )
综述与评论
442 步态识别的深度学习:综述
何逸炜, 张军平
由于步态容易受到物体遮挡、衣着、视角和携带物等协变量因素的影响,步态识别方法较难获得较优的识别性能.基于端到端和多层特征提取的思想,深度学习近年在步态识别领域取得一系列进展.本文综述深度学习在步态识别中的研究现状、优势和不足,总结其中的关键技术和潜在的研究方向.
2018 Vol. 31 (5): 442-452 [摘要] ( 1567 ) [HTML 1KB] [PDF 778KB] ( 1220 )
研究与应用
453 多特征融合的金属断口图像分类
黎明, 邢冬冬, 汪宇玲, 鲁宇明
为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.
2018 Vol. 31 (5): 453-461 [摘要] ( 617 ) [HTML 1KB] [PDF 1189KB] ( 449 )
462 基于多重隐语义表示模型的旅游路线挖掘
孙彦鹏, 古天龙, 宾辰忠, 孙磊
针对用户个性化旅游行为过程的挖掘与景点推荐问题,提出多重隐语义旅游路线表示模型(MLSTR-RM).MLSTR-RM考虑不同上下文对用户旅游路线的影响,高效挖掘旅游路线中丰富的隐语义.首先确定模型中不同上下文包含的隐语义信息,然后通过负采样的方式训练模型参数,最后基于MLSTR-RM模型设计个性化景点推荐方法.在真实数据集上的实验表明文中模型的有效性.
2018 Vol. 31 (5): 462-469 [摘要] ( 414 ) [HTML 1KB] [PDF 665KB] ( 318 )
470 拥挤场景下基于密集轨迹对准及其运动影响描述符的异常活动检测
杨兴明, 胡军
针对现有异常活动检测算法对拥挤场景下的目标跟踪和描述能力不足的问题,文中提出基于密集轨迹对准及其运动影响描述符的算法,捕捉视频目标运动的关键信息.密集轨迹保证对视频运动目标的有效提议,沿着轨迹的方向提取与轨迹对准的运动影响描述符.最后提出完整框架,准确检测全局和局部的异常活动.在UCSD公共数据集上的实验证明文中方法性能较优.
2018 Vol. 31 (5): 470-476 [摘要] ( 397 ) [HTML 1KB] [PDF 1684KB] ( 286 )
477 基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统
徐浩楠, 余雷, 费树岷
当前三维重建系统大多基于特征点法和直接法的同时定位与地图重建(SLAM)系统,特征点法SLAM难以在特征点缺失的地方具有较好的重建结果,直接法SLAM在相机运动过快时难以进行位姿估计,从而造成重建效果不理想.针对上述问题,文中提出基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统.通过深度相机(RGB-D相机)扫描,在特征点丰富的区域使用特征点法进行相机位姿估计,在特征点缺失区域使用直接法进行位姿估计,减小光度误差,优化相机位姿.然后使用优化后较准确的相机位姿进行地图构建,采用面元模型,应用构建变形图的方法进行点云的位姿估计和融合,最终获得较理想的三维重建模型.实验表明,文中系统可适用于各个场合的三维重建,得到较理想的三维重建模型.
2018 Vol. 31 (5): 477-484 [摘要] ( 626 ) [HTML 1KB] [PDF 1052KB] ( 418 )
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