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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2020年 33卷 3期 刊出日期 2020-03-25
论文与报告
综述与评论
研究与应用
 
论文与报告
191 基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法
耿焕同, 戴中斌, 王天雷, 许可
针对多目标进化算法忽视种群在决策空间的分布信息,未考虑待优化问题Pareto前沿形状的问题,文中提出基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法.首先,根据种群在决策空间的分布特征,借助信息论中的熵思想,计算相邻两代种群的熵差,判定种群的进化阶段.然后,根据种群在目标空间的分布特征,借助参考点关联个体数目的统计信息,评估参考点的重要性.最后,在种群进化的中后期,依据参考点的重要性特征剔除冗余的无效参考点,使保留的参考点适应种群规模与Pareto前沿面,利用筛选后的参考点引导种群进化方向,加快算法收敛及优化效率.在测试函数集上的对比实验表明,文中算法在收敛性和分布性上均较优.
2020 Vol. 33 (3): 191-201 [摘要] ( 1245 ) [HTML 1KB] [PDF 1425KB] ( 570 )
202 基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测
张永, 刘浩科, 陈天祯
现有的概念漂移检测方法大多集中于单标签数据流,难以满足多标签数据流概念漂移检测的需要,因此文中提出基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测算法.算法包括检验层和校验层,检验层通过检测数据分布变化判断是否发生概念漂移,校验层通过判断标签混淆矩阵的变化程度验证是否真正发生概念漂移.在真实多标签数据集和合成多标签数据集上的实验表明,文中算法表现更优,可以有效检测概念漂移,提升分类性能.
2020 Vol. 33 (3): 202-210 [摘要] ( 450 ) [HTML 1KB] [PDF 653KB] ( 389 )
211 基于DeepLab的物体部件分割网络
赵霞, 倪颖婷
针对现有部件分割精度较低、泛化性和精度无法兼顾等问题,文中提出基于DeepLab的物体部件分割网络(DeepLab-MAFE-DSC).网络的编码器部分提出多尺度自适应形态特征提取模块(MAFE),利用可形变卷积增强模型对不规则轮廓的处理能力,并采取先级联再并行相加的采样模式,兼顾全局和局部信息.解码器部分设计基于跳跃式架构的解码器模块(DSC),同时连接深层的语义信息和浅层的表征信息.在数据集上的实验表明,DeepLab-MAFE-DSC具有简单、分割精度较高、泛化性较强的优点.
2020 Vol. 33 (3): 211-220 [摘要] ( 660 ) [HTML 1KB] [PDF 3416KB] ( 410 )
221 联合lp/l2,p范数极小化的序列子空间聚类算法
胡文玉, 李声豪, 涂志辉, 易云
为了有效挖掘序列数据的时空信息,提出联合lp和l2,p范数极小化的序列子空间聚类算法.首先,定义依赖于样本距离的权重,构造基于l2,p范数的时序图,刻画数据在时间维度上的局部相似性.然后,考虑到非凸lp0<p<1范数最小化通常结果优于凸的l1范数,能更有效地切断语义无关数据间的联系,所以采用lp范数度量表示矩阵的稀疏性.最后,通过线性化交替方向法求解优化模型.在视频、运动、人脸数据上的实验表明文中算法的有效性.
2020 Vol. 33 (3): 221-233 [摘要] ( 451 ) [HTML 1KB] [PDF 1106KB] ( 695 )
综述与评论
234 基于视觉的车辆异常行为检测综述
黄超, 胡志军, 徐勇, 王耀威
基于视觉的车辆异常行为检测能够快速检测交通监控视频中的车辆异常行为并报警,在提升交通执法效率,改善城市交通状况和减少交通事故率等方面具有重要作用.当前基于视觉的车辆异常行为检测已取得较大进步,但在实际应用中仍面临如缺乏数据、异常定义的不确切性、遮挡和实时性较差等问题.文中归纳总结近年来提出的基于视觉的车辆异常行为检测算法.首先,介绍当前算法中典型的行为表示特征,从监督学习和非监督学习两方面讨论现有车辆行为学习方法的优缺点.然后,根据行为建模方法将车辆异常行为检测算法分为基于模型的方法、基于重建的方法和深度学习方法,介绍和分析每类方法.最后,讨论当前算法存在的问题,并展望未来的改进方向.
2020 Vol. 33 (3): 234-248 [摘要] ( 1225 ) [HTML 1KB] [PDF 1299KB] ( 1477 )
研究与应用
249 高度不平衡数据的代价敏感随机森林分类算法
平瑞, 周水生, 李冬
在处理高度不平衡数据时,代价敏感随机森林算法存在自助法采样导致小类样本学习不充分、大类样本占比较大、容易削弱代价敏感机制等问题.文中通过对大类样本聚类后,多次采用弱平衡准则对每个集群进行降采样,使选择的大类样本与原训练集的小类样本融合生成多个新的不平衡数据集,用于代价敏感决策树的训练.由此提出基于聚类的弱平衡代价敏感随机森林算法,不仅使小类样本得到充分学习,同时通过降低大类样本数量,保证代价敏感机制受其影响较小.实验表明,文中算法在处理高度不平衡数据集时性能较优.
2020 Vol. 33 (3): 249-257 [摘要] ( 759 ) [HTML 1KB] [PDF 886KB] ( 389 )
258 基于伪成对标签的深度无监督哈希学习
林计文, 刘华文
无监督的深度哈希学习方法由于缺少相似性监督信息,难以获取高质量的哈希编码.因此,文中提出端到端的基于伪成对标签的深度无监督哈希学习模型.首先对由预训练的深度卷积神经网络得到的图像特征进行统计分析,用于构造数据的语义相似性标签.再进行基于成对标签的有监督哈希学习.在两个常用的图像数据集CIFAR-10、NUS-WIDE上的实验表明,经文中方法得到的哈希编码在图像检索上的性能较优.
2020 Vol. 33 (3): 258-267 [摘要] ( 453 ) [HTML 1KB] [PDF 633KB] ( 356 )
268 基于局部特征聚类损失和多类特征融合的面部表情识别
王浩, 栗永泽, 方宝富
在真实世界中,每个个体对表情的表现方式不同.基于上述事实,文中提出局部特征聚类(LFA)损失函数,能够在深度神经网络的训练过程中减小相同类图像之间的差异,扩大不同类图像之间的差异,从而削弱表情的多态性对深度学习方式提取特征的影响.同时,具有丰富表情的局部区域可以更好地表现面部表情特征,所以提出融入LFA损失函数的深度学习网络框架,提取的面部图像的局部特征用于面部表情识别.实验结果表明文中方法在真实世界的RAF数据集及实验室条件下的CK+数据集上的有效性.
2020 Vol. 33 (3): 268-276 [摘要] ( 579 ) [HTML 1KB] [PDF 751KB] ( 934 )
277 元结构下的文献网络关系预测
王秀, 陈璐, 余春艳
针对文献网络节点间的关系预测问题,将节点相似度作为节点间关系概率,采用网络表示学习的方法将文献网络中的节点嵌入到低维空间后计算节点相似度,同时提出基于元结构的网络表示学习模型.根据节点间基于不同元结构的相关性,融合相应的特征表示,将网络映射到低维的特征空间.在低维特征空间内进行距离度量,实现文献网络中的关系预测.实验表明文中模型在文献网络中可得到良好的关系预测结果.
2020 Vol. 33 (3): 277-286 [摘要] ( 374 ) [HTML 1KB] [PDF 716KB] ( 290 )
模式识别与人工智能
 

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出版：科学出版社
 
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