模式识别与人工智能

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基于随机搜索的快速变形视觉归巢算法

郑重，汪增福

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 593-600.

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提出一种用于求解机器人视觉归巢问题的改进变形算法。针对原始变形算法需要对参数空间进行穷尽搜索从而导致算法计算量大、应用范围窄等问题，文中采用一种基于随机选取起始点的梯度下降算法来获取目标点，大大减小需搜索的参数空间，提高算法的时间效率。对多个实际场景的实验表明，该算法在保持原变形算法良好性能的基础上，可将运算速度提高一个数量级。

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人机交互中情绪自发转移的个体差异性

王巍，王志良，郑思仪，谷学静

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 601-604.

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人机自然交互需要情感模型。在情绪状态自发转移马尔科夫模型中，针对参数的调整能否给个体情绪差异带来影响、带来影响有多大等有关个体情绪区分聚类的问题，提出基于度量多元尺度分析理论的个体人工情绪差异性研究方法。通过不相似度矩阵计算内积矩阵，再应用主成分因素分析法，便可得到个体属性重构矩阵，在低维上展现个体情绪差异。实验结果可用来指导模型参数的选取，并且，对此结果的一部分也进行数学验证。

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粗糙集的不确定性度量准则

胡军，王国胤

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 606-615.

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针对现有粗糙集不确定性度量中有些定义在某种情况下并不合理，给出粗糙集不确定性度量的基本准则，证明除二次模糊度外其它几种不确定性度量都是满足基本准则的不确定性度量。由于满足基本准则的不确定性度量仍然可能存在不足，文中对基本准则中的单调性进行进一步限制，提出不确定性度量的扩展准则，并证明模糊熵和修正模糊度是满足扩展准则的不确定性度量，而粗糙度、粗糙熵和线性模糊度都不满足扩展准则。这些结论为已有的不确定性度量的合理性(或不合理性)提供理论说明，也为设计新的不确定性度量方法提供依据。

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基于脉冲余弦变换的选择性视觉注意模型

余映，王斌张立明

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 616-623.

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提出一种基于脉冲余弦变换的视觉注意模型，它模仿自底向上视觉注意的形成机制。该模型结构简单，计算速度快，能够应用于实时处理系统。在该模型中，视觉显著性可表示为二元编码，这与人脑神经元脉冲放电方式相符合。运动显著性也可通过这些二元编码生成。此外，该模型还可推广为基于Hebb学习规则的神经网络。实验结果表明，在人眼注视点预测性能上，该模型优于其它经典视觉注意模型。

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复杂问题知识转换的综合集成

张广骏，戴汝为

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 624-629.

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复杂问题处理是一项知识密集型任务，在综合集成法的应用中对于相关知识转换过程的把握具有重要意义。文中针对问题的复杂性特点提出一种知识转换过程模型，基于显性知识同隐性知识间的转换，经过认知、外化、集成、内化一系列螺旋上升的动态知识过程获得知识创新。该模型被用于支撑处理复杂问题的方法论——综合集成法，丰富充实问题研讨流程。通过复杂灾害问题实例说明结合知识管理的综合集成法应用。

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基于同可区分度的属性约简算法

滕书华，昝德才，孙即祥，谭志国

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 630-638.

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从知识区分能力角度提出同可区分度的概念，并对其性质进行分析。利用同可区分度来刻画信息系统中属性的相对重要性，设计了一种基于信息论观点的启发式约简算法。该算法直接对原信息系统进行约简，不需要预处理，且对完备和不完备信息系统都适用，在保证较高约简率的同时使得信息论观点的约简算法在完备信息系统中的最坏时间复杂度降为公式最后用实例说明该算法的高效性。

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基于空间交配遗传算法的收敛性分析

郑金华，吕卉，伍军，周聪，李珂，李密青

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 639-645.

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基于空间交配遗传算法(GASM)采用空间交配遗传算子，有效克服早熟收敛问题，但缺少相关理论分析。文中采用马尔可夫链分析基于空间交配遗传算法的收敛性。证明采用最优个体保留机制的GASM，可收敛到全局最优解。同时证明在没有变异算子的情况下，GASM以概率1收敛到全局最优解。通过4个测试问题(其中3个为多峰值复杂问题)的对比实验，结果表明，GASM在求解多峰值复杂问题时，比采用最优个体保留机制的经典遗传算法，具有更好的收敛性。同时也与快速蜂群优化算法进行比较实验。

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基于SAD与UKF-MeanShift的主动目标跟踪

刘献如，蔡自兴，唐琎

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 646-652.

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针对复杂场景下动态目标难以准确分割以及目标难以准确定位的问题，提出将绝对差值和(SAD)方法、无迹卡尔曼滤波(UKF)和Mean shift算法相结合的混合自主跟踪动态目标的方法。首先，采用SAD方法获相邻两帧的视差信息，利用视差实现动态目标的检测，并依此建立目标的核直方图描述模型和状态空间模型，然后UKF算法对状态空间进行滤波估计，最后采用Mean shift 算法精确定位目标。实验结果表明该方法不仅能有效检测场景的动态目标，同时还能获得目标的运动信息。文中所提出的基于UKF-Mean shift的跟踪策略与相关算法相比，体现出较好的跟踪效果与时间性能。

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用于函数优化的最大引力优化算法

金林鹏，李均利，魏平，陈刚

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 653-662.

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提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法──最大引力优化算法。该算法通过“引力分组”和“引力淘汰”过程更新搜索体。文中给出4个引理来描述算法的数学基础，同时也给出算法的收敛性证明。此外还对该算法进行改进。最后与粒子群算法、差分算法、郭涛算法进行比较，数值结果显示该算法在解决连续函数优化问题具有较高的性能。

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基于社交、情感和生理的分层模糊表情生成

薛雨丽，毛峡，Catalin-DanielCALEANU，常青

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 663-670.

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针对目前人脸表情生成模型存在的情感类型较少、未考虑除情感以外产生表情的其它来源以及表情模式固定的局限性，提出一个分层模糊表情生成模型。该模型考虑社交、情感和生理等不同层次对表情生成的影响，利用模糊理论生成灵活、丰富的表情。基于该模型建立分层智能模糊表情生成系统，并对该系统进行评价，其结果说明分层模糊表情生成在人机交互中起到较好作用。

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结合EFD与NCut的彩色图像分割方法

徐丽燕，张洁玉，孙权森，夏德深

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 671-677.

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为了克服边缘流引导的各向异性扩散(EFD)方法过分割和归一化分割(NCut)方法计算复杂度高的缺点，提出结合EFD和NCut的彩色图像分割方法。首先利用EFD对图像进行预分割，然后将分割区域作为节点构建带权无向图G，用NCut对图进行全局最优化分类，并进行相应后处理，得到最终结果。由于图G是基于过分割区域而非像素点的，所以算法效率得到较大提高。另外，EFD方法可有效利用图像的局部信息，NCut方法则考虑到图像的全局特征，因此文中方法综合两者的优点。实验结果表明，文中方法能够取得较好的分割效果。

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一种频繁加权概念格的批处理构造算法

王欣欣，张继福，张素兰

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 678-685.

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概念格是知识表示和数据分析的一种有效工具，加权概念格是一种刻画内涵重要性的概念格结构。文中通过引入虚结点的概念，提出一种频繁加权概念格的批处理构造算法。该算法首先通过引入虚结点概念，证明频繁加权概念格是一个完全格，从而纠正先前张继福提出的频繁加权概念格结构中某些频繁加权概念结点不存在上下确界的缺陷。其次，采用自底向上的方法来生成频繁结点和虚结点，以及对应的边关系，从而降低频繁加权概念格构造的时空复杂性，提高批处理构造效率。最后在恒星光谱数据上的实验验证算法的正确性和有效性。

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一种改进的三维人脸重构方法

周佳立，张树有，武敏

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 686-694.

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提出一种改进的三维人脸重构方法。该方法采用基于单个相机的双目立体视觉系统对人脸进行采样，根据人脸对称性假设，运用补洞与纠错技术进行自动点云优化。继而采用简化的Candide-3模型作为细分初始控制网格，局部加细地进行细分曲面分层次拟合操作，采用测地线映射技术对不同表情进行归一化，并分别建立人脸数据库。实验结果表明，采用单相机立体视觉系统在提高重建精度的同时，很大程度上避免由于双相机拍摄不同步引起的重建鲁棒性降低问题。而采用细分曲面作为存储结构，在节约空间的前提下，为分层次比对筛选提供理论支持。该系统成本较低，适合在许多领域推广应用。

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一种基于WPT和LVQ神经网络的手部动作识别方法

罗志增，熊静，刘志宏

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 695-700.

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针对表面肌电信号(SEMG)的手部动作识别，提出一种采用小波包变换(WPT)和学习向量量化(LVQ)算法的神经网络分类器。对SEMG信号进行基于熵准则的最优小波包基分解得到各个节点分解系数，计算信号各个节点相应子频段的系数能量，归一化处理后的特征向量输入LVQ神经网络，实现基于SEMG的手部动作识别。实验结果表明，采取两路SEMG信号，该分类器能有效识别伸腕、屈腕、展拳和握拳4种动作模式，达到96%的识别率，能可靠应用于2个自由度肌电假手的控制。

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基于KNN模型的增量学习算法

郭躬德，黄杰，陈黎飞

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 701-707.

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KNN模型是公式但其属于非增量学习算法，从而限制它在一些应用领域的推广。文中提出一个基于KNN模型的增量学习算法，它通过对模型簇引进“层”的概念，对新增数据建立不同“层”的模型簇的方式对原有模型进行优化，达到增量学习的效果。实验结果验证该方法的有效性。

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权向量投影多平面支持向量机

业巧林，业宁，崔静，陈艳男，武波

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 708-714.

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提出一个多平面支持向量机算法——权向量多平面支持向量机(WMPSVM)。该方法利用差代替Rayleigh商问题，从而避免广义特征值的奇异问题。与传统分类器不同，该方法无需求解具体的超平面，仅求解两个权向量。其决策是将测试样本归为距样本投影均值距离最近的所在的类。从广义支持向量机(GEPSVM)求解目的出发，该方法在保证得到与GEPSVM相当的计算效率的前提下，能较好地求解异或问题以及一些复杂异或问题。最后在人工数据集和UCI数据集上显示，该方法的性能要好于GEPSVM。

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基于改进距离聚合向量的图像检索算法

曾接贤，赵永刚，符祥

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 715-719.

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针对Sajjanhar等提出的基于距离聚合向量的图像检索算法的不足，提出一种改进距离聚合向量的图像检索算法。该算法在距离聚合向量的基础上加入最大连通聚合像素平均坐标的质心距离特征，新增的特征向量具有平移、旋转和尺度不变性。对于原聚合向量特征和新增的质心距离特征，分别采用不同的相似性度量函数进行相似度匹配。该改进算法融入比距离聚合向量更多的空间信息。实验结果表明，该算法具有更高的查全率和准确率。

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基于交可约等价类的概念格属性约简

林培榕，张其森，李进金

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 720-726.

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定义交可约等价类的概念，研究基于交可等价类的概念格属性约简及其算法，并由此得到不同类型属性的特征。使用链表表示形式背景的逻辑结构并根据外延对象个数大小建立索引快速判断交运算对属性约简的有效性。根据属性对交运算的不同作用找出所有不必要属性，最终得到概念格的属性约简。

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基于距离特征的自适应阈值视频拼接算法

陈夏艳，伍先达

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 727-730.

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针对虚拟漫游系统中视频拼接问题，提出一种基于距离的自适应阈值拼接算法。通过提取距离特征，并在待匹配的帧图像中采用自适应阈值序列的序贯相似性检测算法搜索匹配特征，从而确定重叠部分的起始列值。实验结果表明，该算法能更好地实现视频拼接，且减少计算量，提高拼接速度。

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一种改进的最大化AUC方法在障碍物检测中的应用

韩光，赵春霞

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 731-737.

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在障碍物检测中，障碍物/非障碍物样本具有在特征空间上相互重叠范围大和分布不均衡的特点，而传统的分类器训练方法对这种数据的处理往往力不从心。针对此问题，文中提出一种改进的最大化ROC曲线下面积(AUC)方法来对分类器进行训练。该方法使用一种替代函数来作优化AUC的目标函数，同时将粒子群算法引入到AUC目标函数优化中，并通过使用巴特沃兹曲线和对适应值较差的粒子进行突变等方式对其进行改进。实验表明，使用该方法能够较好地解决因使用梯度法而产生的局部最优等问题，与已有的方法相比能更进一步提高障碍物的检测率，且算法本身可靠有效。

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一种鲁棒的二维图像形状检索方法

杨旭，杨新，田雪

模式识别与人工智能. 2010, 23(5): 738-745.

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以往的基于极坐标变换的轮廓描述方法都是以形状质心作为参考点，使得其对噪声过于敏感，轮廓边界发生轻微的变化就可能导致形状匹配的失败。为此，文中提出一种用于描述和匹配二维图像形状的鲁棒性方法。该方法以广义霍夫变换参数映射的极值点作为待检索图像的参考点，以此来建立对应的极坐标变换轮廓描述曲线，从而通过计算描述曲线间所包围的累积误差面积来实现图像匹配。在3个图像库上的检索实验表明文中方法在具有平移、尺度、旋转不变性的同时还具有较好的鲁棒性，可有效对存在部分遮挡和局部缺损的图像进行检索。

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2010年, 第23卷, 第5期　刊出日期：2010-10-30

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