模式识别与人工智能

Select

共轭梯度型支撑向量机^*

周水生，周利华

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 129-136.

PDF全文 ( )

可视化

求解支撑向量机的二次规划有不同的变形.对于线性问题,从一个变形出发,利用Lagrangian对偶技巧,将特征空间的高维二次规划问题转化为输入空间的低维无约束、可微凸的对偶规划.针对目标函数的分片二次特征,结合快速精确的一维搜索技术,提出共轭梯度型支撑向量机来求解该问题.利用Cholesky分解或非完全(incomplete)Cholesky分解方法分解核矩阵,在算法复杂度增加很少的条件下可实现基于核函数的非线性分类.该算法可以在普通计算机上快速求解上百万规模的线性训练问题和较大规模的非线性训练问题.大量数据实验和复杂度分析表明,该算法与同类算法如ASVM、LSVM相比是有效的.

Select

三维场景中被遮挡边界与错觉轮廓的感知修复^*

王，汪增福

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 137-142.

PDF全文 ( )

可视化

以格式塔心理学原理、视觉组织规则和静电场理论为参考,提出一个基于静电修复场的补全模型来解决立体视觉中的感知修复问题.在该模型中,定义用于产生修复场的激发子及其安置规则.该修复场能够自然地将轮廓片段的断点进行匹配并且用合适的光滑曲线进行连接修复,从而得到与人类的感知结果相一致的修复结果.修复结果用于重构存在遮挡和错觉轮廓的三维场景,能够得到正确的深度估计和分割.

Select

基于进化规划的Markov随机场参数的估计

邵超，黄厚宽，于剑

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 143-148.

PDF全文 ( )

可视化

在应用Markov随机场作为先验模型对图像进行贝叶斯估计时,配分函数的难以计算使得对Markov随机场参数的估计存在着很大困难.为此,本文提出一种新的基于进化规划的参数估计法.该方法采用进化规划来寻求合适的参数,使得由该参数得到的生成图像和原始图像间的差异最小.该方法不仅可避免配分函数计算上的困难,而且从该参数出发还可得到最相似于(可完全吻合)原始图像的生成图像.在这一点上,该方法要明显优于以往传统的基于似然函数的参数估计法,如极大伪似然法.最终的实验结果也证实了该方法的可行性.

Select

区间值模糊集相容性测度的性质、改进和传播^*

徐蔚鸿，曾水玲，杨静宇，叶有培

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 149-154.

PDF全文 ( )

可视化

分析区间值模糊集相容度的一些性质.提出一个新的相容性测度公式——相合度.它去掉相容度的非对称性的缺点,又保持相容度的其它特性.研究模糊推理算法对相容度和相合度的传播问题,并发现实际应用中,当已知规则的前件和后件是正规模糊集时,Zadeh的模糊推理合成算法(CRI)不会使相合度变小.本文工作对基于区间值模糊集的规则库整理以及推理算法的选择和分析有一定益处.

Select

基于视觉系统“What”和“Where”通路的图像显著区域检测^*

田媚，罗四维，齐英剑，廖灵芝

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 155-160.

PDF全文 ( )

可视化

受神经解剖学和心理学中有关视觉系统研究成果的启发,提出一个新的基于“what”和“where”通路的图像显著区域检测模型.该模型包括显著区发现和显著区转移这两个感知过程,首先通过度量统计特征显著性,找到第一个显著区域和潜在目标,然后计算当前潜在目标的吸引力以确定下一个显著区域及相应的潜在目标,以此循环直到得到整幅图像的信息.该方法应用于多幅自然图像的实验,结果证实该模型检测效果较好,并具有一定的抗噪能力.

Select

一种基于形状约束势能的主动轮廓跟踪算法^*

闵莉，黄莎白，史泽林，唐延东

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 161-166.

PDF全文 ( )

可视化

将基于轮廓曲率的帧间几何形状约束势能,与目标区域信息和边缘梯度信息相结合,定义新的主动轮廓跟踪模型.该模型可以克服弱边缘及强背景等噪声对轮廓的吸引和干扰,同时保持目标的基本形状,实现和改善对具有尖角、深凹等不规则形状目标的边缘跟踪.采用基于块匹配的边界仿射变换方法对主动轮廓的初始位置进行估计,使其更接近目标的真实边缘.实验结果表明,该算法具有较好的边缘跟踪和抗复杂背景的能力.

Select

基于平衡峰值和梯度进化策略的多模态免疫算法^*

杨孔雨，王秀峰

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 167-172.

PDF全文 ( )

可视化

通过考察现有的多模态优化算法,指出其存在的不足,并根据它们对峰值等高函数搜索效果较好,而对峰值不等高函数效果较差的共同特点,提出评价函数的平衡峰值策略并加以实现.基于免疫系统的抗体进化机制,集成传统的梯度进化思想,设计一种新的多模态免疫算法(MIA).给出算法主要操作算子的具体实现,并分析其运行机理、完全收敛性和计算复杂性.通过仿真实验,验证算法求解多模态问题,特别是求解具有不等高多峰函数的有效性、完全收敛性及快速收敛能力.

Select

基于与或树的正则表达式有害二义性检查算法^*

邓绪斌，朱扬勇

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 173-178.

PDF全文 ( )

可视化

在构造面向应用的正则表达式(RE)过程中,引入有益二义性可简化RE构造,而将有害二义性遗留在RE中会危害匹配结果的正确性.为区别对待这两种二义性,基于与或树提出一种检查和定位RE中有害二义性的算法,该算法可减轻RE调试的工作量.实验表明,该算法在时间性能、空间性能和实用性等方面优于现有基于自动机的二义性检查算法.基于此算法的可视化RE编辑调试环境已用于构建国内第一个整合的生物数据仓库.

Select

一种基于多示例学习的图像检索方法^*

戴宏斌，张敏灵，周志华

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 179-185.

PDF全文 ( )

可视化

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区域作为包中示例.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈.实验结果表明这种方法与已有方法检索效果相当,但检索效率更高.

Select

基于Apriori算法的关键词推荐在面向主题的用户个性化搜索中的应用

刘琦，卜佳俊，陈纯

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 186-190.

PDF全文 ( )

可视化

对传统协作过滤方法在关键词推荐系统中的应用进行分析.在Apriori算法的基础上,提出一种面向主题的用户个性化搜索的关键词推荐算法.该算法基于Apriori算法,对用户的搜索历史关键词集合进行频繁集挖掘.实验证明,该算法可以根据用户输入的历史关键词推荐给用户满足其当前搜索兴趣倾向的新的关键词,使用户的查询更加精确化和个性化.

Select

小波变换在仿射不变性目标识别中的应用

张华，冯象初，董素媛

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 191-195.

PDF全文 ( )

可视化

寻找相对于平移、尺度、旋转、扭曲不变的仿射不变量是现今多尺度分析在模式识别中应用的关键性问题.本文以文献[1]定义的仿射不变量为基础,对原文给出的绝对仿射不变量进行一定改进.通过分析,指出原文中所给绝对仿射不变量存在的缺陷,定义一种新的绝对仿射不变量.实验结果和分析表明,本文定义的绝对仿射不变量可以较好地用于目标物体识别.

Select

一种核模糊分类器的规则生成方法^*

阳爱民，胡运发

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 196-202.

PDF全文 ( )

可视化

提出一种基于核函数的模糊分类器的模糊规则产生方法.首先借鉴支持向量机(SVM)的思想,选用适当的核函数,将初始的样本空间映射为高维的特征空间,使得样本在高维特征空间的分布比在原来空间的分布简单可分.然后,用一种动态聚类方法,在高维特征空间将同一类的训练样本分成簇,求出该簇的支持向量,对于每簇建立一个模糊规则,隶属函数采用超椭圆体函数.最后,利用遗传算法对规则进行优化调整.用两个典型的数据集来评测本文所提方法构成的分类器,结果表明这种分类器学习时间短,分类精度较高,分类速度较快.

Select

一种基于奇异点的指纹校准方法

陈沛华，陈晓光

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 203-207.

PDF全文 ( )

可视化

提出一种新的指纹图像校准算法.通过多分辨率的方法对指纹奇异点进行定位,既保证奇异点位置的精确性,也减少运算时间.通过分析指纹图像的方向场,核心方向被精确而快速地计算出来.在这两者的基础上基准点得到有效确定,然后根据基准点的位置和方向对现场指纹和数据库中指纹进行校准.与通常所用的点模式校准算法相比,本文提出的算法在复杂度上有所降低,而且受图像质量的影响较小.初步实验结果表明本文方法的有效性.在指纹图像质量较好时,本文方法在实现效率上有一定优势.

Select

用模式增长方法挖掘嵌入式频繁子树^*

马海兵，李荣陆，胡运发

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 208-214.

PDF全文 ( )

可视化

提出用模式增长方法在带标记有序树构成的森林中挖掘嵌入式频繁子树.算法利用最右路径扩展方法构造完整的模式增长空间,然后根据待增长模式的拓扑结构确定其增长点并构造相应投影库,从而将挖掘频繁子树问题转化为在各投影库中寻找频繁节点问题.这大大降低算法的复杂性.实验表明其具有较高的时空效率.

Select

基于时间模型的蚁群算法^*

左洪浩，熊范纶

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 215-219.

PDF全文 ( )

可视化

传统的蚁群算法,从仿生学的角度出发,已经成功应用于解决各种组合优化问题.但是由于其在应用时需要调试多个参数,这给那些没有经验的用户带来很多不便.本文从仿生的基础出发,回归到传统蚁群算法提出的基础,提出基于时间模型的蚁群算法.假定每只蚂蚁的速度相等,每时每刻都在爬行,单位时间内蚂蚁行进的距离为d_min.蚂蚁通过路径上遗留的信息素进行交流,趋向于浓度高的路径.经过若干时间后,蚁群的轨迹将停留在一条最优路径上.实验表明,较传统算法而言,该算法所需调整的参数更少,性能接近或更优,具有更好的可操作性,在仿真应用上更具直观性.

Select

一种改进的RAN学习算法

李彬

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 220-226.

PDF全文 ( )

可视化

提出一种资源分配网络(Resource Allocating Network, RAN)的新的学习算法,称为IRAN算法.该算法通过一个包含4部分的新颖性准则来增加网络中的隐层神经元,通过误差下降速率来删除冗余神经元并采用基于GivensQR分解的递归最小二乘算法进行输出层权值的更新.通过函数逼近领域中2个Benchmark问题的仿真结果表明,与RAN,RANEKF,MRAN算法相比,IRAN算法不但学习速度快,而且可以得到更为精简的网络结构.

Select

应用小波和视觉特征分析的图像增强^*

李朝晖，陈明

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 227-231.

PDF全文 ( )

可视化

探讨基于小波分析的图像UM自适应增强处理算法,并结合对人眼视觉特性模型的分析,将图像小波分解基础上的UM算法与视觉模型结合.采用具有3×3像素框架的拉普拉斯卷积核g(·)作为线性高通滤波器的输出来度量图像的局域动态特性,保证自适应框架比较器的输出是最优的.视觉特性参数的调节是以MTF为目标函数,对图像重构分量进行二次处理,从而得到更符合人眼视觉特性的图像增强效果.

Select

基于笔段结构的手写体数字字符笔迹顺序信息重构^*

李国宏，施鹏飞

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 232-237.

PDF全文 ( )

可视化

提出基于笔段结构的手写体数字字符笔迹信息重构方法.首先采用改进的特征点提取算法,准确快速地从骨骼图像提取完整的特征点集合,从而保证了可靠的字符笔段结构恢复,并根据笔段结构图构建笔段关系图.在本文基于笔段的笔迹重构方法中,笔迹重构实质上就是笔段的排序问题.将笔迹重构视为一个全局最优问题,采用总体方向变化最小路径重构书写笔迹.该问题通过搜寻最小代价Hamilton路径来解决,等同于解所构建图中的旅行售货郎问题.在UCI测试集上的实验表明,本文方法对于手写体数字字符的笔迹重构是有效的.

Select

一种视频运动目标的检测与识别方法

李庆忠，陈显华，王立红

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 238-242.

PDF全文 ( )

可视化

针对户外智能视频监视系统, 研究从视频序列中自动提取和识别运动目标的方法. 在运动目标检测算法中,首先引入彩色差值模型,然后进行自适应阈值分割和图像形态学后处理,并提出背景参考图像的更新方法. 在人体目标识别方法中, 为克服物体阴影的影响, 先利用直方图技术得到检测区域中含有的运动目标数目以及每个目标的顶部位置,然后提取运动目标头肩区域的不变矩特征,并利用遗传神经网络实现运动目标的自动识别. 实验表明,这是一种快速有效的多运动目标检测与识别方法.

Select

基于免疫自适应小波网络的入侵检测^*

刘芳，骆岚

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 243-248.

PDF全文 ( )

可视化

将自适应小波网络模型与免疫进化算法有机结合,提出基于免疫自适应小波网络的入侵检测模型及学习算法. 该模型不仅减少经典神经网络在确定参数和结构时的盲目性,而且减轻对参数初始化敏感的现象. 仿真对比实验结果表明,用本文算法获得的检测率比神经网络、小波网络、免疫进化的方法都要高,收敛速度更快,同时可通过控制门限值来约束和平衡漏报率和误报率之间的关系.

Select

一种基于RoughSet的海量数据分割算法^*

覃政仁，吴渝，王国胤

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 249-256.

PDF全文 ( )

可视化

处理海量数据一直是数据挖掘要解决的一个重要问题.目前已有许多并行或串行的算法来处理海量数据,然而这些算法通常都不能很好地解决速度和正确率之间的矛盾.分布式运算在处理数据上具有明显优势,因此本文考虑将一个原始的海量数据集分割成许多个独立的小数据集进行分布式处理.本文首先根据Rough Set的特点提出最佳分割的定义,然后提出一种海量数据分割算法来寻找最佳分割.通过实验测试证明结合本文提出的数据分割算法的分布式处理方案能够快速处理海量数据,而且与处理整个数据集的算法相比,正确性较高.

Select

基于先验知识和区域信息的Snake模型图像分割研究^*

周昌雄，于盛林，吴陈

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 257-261.

PDF全文 ( )

可视化

提出基于先验知识和区域信息的参数活动轮廓模型(Snake模型)图像分割.用包含先验知识和区域信息的变力替换在气球力Snake模型中的恒定气球力,并应用于模糊边界图像分割.实验结果表明,该模型与初始轮廓曲线位置无关,能完成自动分割模糊边界图像的任务.另外,对于均值相等、方差不同的目标和背景两区域图像实行分割,该模型也能获得正确的分割结果.

Select

航拍图像中机场跑道的快速检测^*

吴健新，李翠华，吴晓昶，柯渝

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 262-265.

PDF全文 ( )

可视化

提出一种航拍机场跑道的快速检测方法.首先,采用自适应阈值方法对图像进行边缘检测,提取图像中主要物体的轮廓后利用线段的长度和图像的梯度相位信息剔除短线条和曲线.然后利用Hough变换进行直线检测,搜索出平行直线对作为机场跑道的候选区域.最后利用机场跑道特征对候选区域进行验证,剔除虚假目标.对Internet上下载的大量机场航拍图像的实验表明,该方法能够快速准确地检测出机场跑道,且具有较好的鲁棒性,能够消除背景中诸如云朵等物体的干扰.

Select

混沌粒子群优化算法研究

高尚，杨静宇

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 266-270.

PDF全文 ( )

可视化

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.

Select

最小球覆盖几何算法及其在模式识别中的应用

来疆亮，王守觉

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 271-276.

PDF全文 ( )

可视化

通过对高维空间中超弦角(HyperChord Angle)的定义,引出一种高维最小球覆盖的几何算法.结合RBF神经元和优先度排序网络,高维最小球覆盖算法可以有效解决模式识别中若干类样本的分类问题.超弦角的定义也为其他高维空间几何问题的研究提供新思路.

Select

网格聚类中的边界处理技术^*

邱保志，沈钧毅

模式识别与人工智能. 2006, 19(2): 277-280.

PDF全文 ( )

可视化

提出利用限制性k近邻和相对密度的概念识别网格聚类边界点的技术,给出网格聚类中的边界处理算法和带边界处理的网格聚类算法(GBCB).实验表明,聚类边界处理技术精度高,能有效地将聚类的边界点和孤立点／噪声数据分离开来.基于该边界处理技术的网格聚类算法GBCB能识别任意形状的聚类.由于它只对数据集进行一遍扫描,算法的运行时间是输入数据大小的线性函数,可扩展性好.

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

本期目录

2006年, 第19卷, 第2期　刊出日期：2006-04-25

模态框（Modal）标题

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

本期目录

2006年, 第19卷, 第2期 刊出日期：2006-04-25

2006年, 第19卷, 第2期　刊出日期：2006-04-25