模式识别与人工智能

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基于强对称关系的广义粗糙集模型

马周明，李进金

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 557-563.

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粗糙集的公理化是该理论研究的重要课题之一。文中在分析对称关系下粗糙近似算子的特征公理基础上，提出强对称二元关系。对比等价关系的性质，讨论该二元关系的一些重要特征，给出对称关系成为强对称关系的充要条件，并研究其下广义粗糙集的性质，得到强对称关系下粗糙近似算子的公理化特征。利用相应的特征公理与精确集之间的联系，探讨一般二元关系下论域中精确集的一些重要特征，对拓广粗糙集理论及其应用提供一定帮助。

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室内非结构化环境三维栅格语义地图的构建

吴皓，田国会，王家超，周风余

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 564-572.

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针对室内复杂的非结构化环境和机器人动态变化的服务任务，提出基于快速识读码(QR code)技术的室内环境空间认知手段。在双目视觉获得深度信息的前提下，基于DSmT证据理论构建信息不确定数学模型，形成描述体素占有/空闲概率的三维栅格地图。在构建三维地图的同时，利用粘贴在大物品上的基于QR code技术的人工物标，为环境中的大物品添加语义标签，并基于大物品的尺寸更新对应的体素占空值，形成含大物品功能属性和归属关系描述的三维栅格语义地图。通过实验与其它信息融合算法进行对比，并对人工物标的识读准确性进行分析，证明该方法的有效性和可行性。

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基于树型依赖结构的多标记分类算法

付彬，王志海

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 573-580.

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在多标记学习中，发现与利用各标记之间的依赖关系能提高学习算法的性能。文中基于分类器链模型提出一种针对性的多标记分类算法。该算法首先量化标记间的依赖程度，并构建标记之间明确的树型依赖结构，从而可减弱分类器链算法中依赖关系的随机性，并将线性依赖关系泛化成树型依赖关系。为充分利用标记间的相互依赖关系，文中采用集成学习技术进一步学习并集成多个不同的标记树型依赖结构。实验结果表明，同分类器链等算法相比，该算法经过集成学习后有更好的分类性能，其能更有效地学习标记间的依赖关系。

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正则化保局鉴别分析方法

辜小花，龚卫国，杨利平

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 581-587.

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提出一种正则化保局鉴别分析方法(RLPDA)并将其应用于人脸识别。受样本有限制约和大量噪声干扰，保局类内散布矩阵的零特征值及小特征值估计不准确，进而影响鉴别保局投影算法的性能。结合倒数谱模型对保局类内散布矩阵的特征值进行正则化，并利用正则化后的特征值对相应的特征空间加权，使人脸空间被保留，噪声空间被削弱，而零空间则被加强。通过分析鉴别信息在数据空间的分布可发现，RLPDA方法有效利用整个特征空间的鉴别信息，有利于提高算法的识别精度，同时从原理上回避小样本问题。在FERET和UMIST人脸数据库上的识别结果表明，RLPDA是一种有效的人脸特征提取方法。

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基于选择关系嵌入算法的图像检索方法

刘利，陶丹，彭刚

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 588-594.

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结合流形学习和相关反馈技术的图像检索方法关键是结合低层可视化信息，从少量用户反馈信息中学习用户语义，以获得语义子空间流形。为获得更真实的语义子空间，文中在区分对待低层可视化和用户反馈信息的同时，基于低层可视化信息选择学习反馈信息中的类内和类间关系，提出一种选择关系嵌入算法应用于图像检索。该方法可保留更真实的语义流形结构，从而提高在低维空间中的检索精度。实验结果表明文中方法可将图像映射到更广范围的低维空间，在反馈迭代两次之后检索精度提高最高可达16。3%。

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一种基于局部随机子空间的分类集成算法

杨明，王飞

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 595-603.

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分类器集成学习是当前机器学习研究领域的热点之一。然而，经典的采用完全随机的方法，对高维数据而言，难以保证子分类器的性能。为此，文中提出一种基于局部随机子空间的分类集成算法，该算法首先采用特征选择方法得到一个有效的特征序列，进而将特征序列划分为几个区段并依据在各区段的采样比例进行随机采样，以此来改进子分类器性能和子分类器的多样性。在5个UCI数据集和5个基因数据集上进行实验，实验结果表明，文中方法优于单个分类器的分类性能，且在多数情况下优于经典的分类集成方法。

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基于Fisher准则与SVM的分层语音情感识别

陈立江，毛峡，MitsuruISHIZUKA

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 604-609.

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针对说话人无关的语音情感识别，提出一个分层语音情感识别模型，由粗到细识别悲伤、愤怒、惊奇、恐惧、喜悦和厌恶6种情感。每层采用Fisher比率从288个备选特征中选择适合该层分类的特征，同时将Fisher比率作为输入参数训练该层的支持向量机分类器。基于北京航空航天大学情感语音数据库和德国柏林情感语音数据库，设计4组对比实验，实验结果表明，Fisher准则在两两分类特征选择上优于PCA，SVM在说话人无关的语音情感识别推广方面优于人工神经网络(ANN)。在两个数据库的基础上得到类似结果，说明文中分类模型具有一定的跨文化适应性。

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粒子群与多种群元胞遗传混合优化算法

黎明，揭丽琳，鲁宇明

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 610-616.

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元胞遗传算法通过限定个体之间的相互作用邻域提高算法的全局收敛率，但在一定程度降低搜索效率。文中提出一种粒子群与多种群元胞遗传混合优化算法。首先将群体分割成多个相互之间没有邻域关系的元胞子种群，适度降低算法的选择压力，从而更好地保持种群的多样性。算法的变异操作被粒子群算法替代，使得局部搜索能力明显提高。元胞群体分割和粒子群变异较好地均衡全局探索和局部寻优之间的关系。分析混合算法的选择压力和多样性变化规律。实验结果表明，该算法在保证搜索效率较高的同时还显著提高元胞遗传算法的全局收敛率且稳定性得到明显改善。

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基于变精度粗糙集的KNN分类改进算法

余鹰，苗夺谦，刘财辉，王磊

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 617-623.

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传统KNN算法具有简单、稳定和高效的特点，在实际领域得到广泛应用。但算法的时间复杂度与样本规模成正比，大规模或高维数据会降低KNN分类效率。文中通过引入变精度粗糙集模型，提出一种改进的KNN分类算法。算法运用变精度粗糙集上下近似概念，将各类训练样本划分为核心和边界区域，分类过程计算新样本与各类的近似程度，获取新样本的归属区域，减小分类代价，增强算法的鲁棒性。实验表明，与传统KNN算法相比，文中算法保持较高的分类精度并有效提高分类效率，具有一定的理论与实际价值。

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一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法

邹丽晖，陈杰，张娟，卢婧华

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 624-631.

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针对运动物体对图像拼接易造成配准误差和合成鬼影的问题，提出一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法。首先，在多尺度空间角点检测的基础上，引入分层梯度方向直方图(PHOG)描述方法，生成多尺度PHOG特征，进行稳定配准，避免运动物体的局部影响。然后，通过构建能量函数，采用图割算法搜索几何、灰度差异最小的缝合线，去除运动鬼影。实验结果表明，该方法对存在运动物体的场景拼接具有较高的拼接精度，拼接效果良好。

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基于论辩的Agent非单调推理

廖备水，代建华

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 632-641.

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现有的Agent信念修正、慎思、手段-目的推理等理论和方法大多基于经典一阶逻辑，对不完全的、不一致的知识，缺乏有效的处理机制。基于论辩的Agent非单调推理(包括认识推理和实践推理)理论和方法有望弥补这个不足。不过，作为一个新的研究方向，其基本概念、理论、方法及存在的关键性问题尚有待于澄清和梳理。文中首先介绍论辩的基本概念。在此基础上，分析基于论辩的Agent非单调推理的最新研究进展。最后，讨论存在的关键性问题并指出可能的研究方向。

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结合局部熵的各向异性扩散模型

赵德，何传江，陈强

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 642-647.

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Perona-Malik (P-M)模型是一个经典的各向异性扩散模型，该模型不能保持图像的重要细节(如纹理)。针对此问题，文中提出一个结合局部熵的各向异性扩散模型，该模型的扩散系数不仅依赖于图像梯度，也依赖于局部熵描述的局部区域信息。实验表明该模型不仅能有效去除图像噪声，更好保持图像弱边缘，而且能较好地保持图像的重要细节。

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仿射运动模型下的图像盲超分辨率重建算法

张雪松，江静，彭思龙

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 648-655.

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研究利用帧间存在仿射运动的低分辨率图像序列重建出更高光学分辨率图像的盲超分辨率(BSR)问题。首先给出一种基于特征向量的模糊核零空间矩阵构造方法。将模糊的零子空间约束作为一项规整化泛函，提出一种非参数化模糊辨识、运动估计和图像重建三重耦合问题的联合迭代算法。该算法采用一个二层优化策略:先将三重耦合的BSR问题分解为关于模糊的二次型和关于运动参数与图像的非线性最小二乘(NLS)问题，再采用Gauss-Newton方法求解该NLS问题。仿真实验结果表明，文中提出的仿射变换下的BSR算法能对图像空间移变退化过程进行更为精确的建模，比纯平移BSR算法有更强的局部纹理恢复能力。最后通过真实车牌图像序列展示该算法的适用性。

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一种人脸标准光照图像的线性重构方法

熊鹏飞，刘昌平，黄磊

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 656-663.

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基于相同光照下不同人脸图像与其标准光照图像之间的稳定关系，文中提出一种人脸标准光照图像重构方法。首先，为消除人脸结构影响，引入人脸三维变形，实现图像像素级对齐。其次，根据图像明暗变化，给出一种基于图像分块的光照分类方法。最后，对于形状对齐后的不同光照类别样本，训练出基于子空间的线性重构模型。该方法有效避免传统预处理方法带来的重构图像纹理丢失和子空间方法引起的图像失真。Extended Yale B数据库上实验表明，该方法对图像真实度与人脸识别率的提升，也验证文中人脸对齐和光照分类方法的有效性。

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基于HMM-UBM的声纹密码识别

章钊，郭武，戴礼荣

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 664-668.

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声纹识别中，提出基于隐马尔可夫－通用背景模型的识别算法。针对声纹密码中每个人的注册语音数据量很少的问题，提出使用大量其他人数据先建立话者无关的声韵母隐马尔可夫模型作为通用背景模型，再根据最大后验概率准则，以通用背景模型为基础使用训练语音自适应获得说话人模型。该方法解决在声纹密码识别中训练数据不足的问题。在讯飞桌面数据库Ⅱ上，采用该算法的系统的等错误率为6。8%。

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基于图像采集质量评价的指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

王科俊，马慧，管凤旭，李雪峰

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 669-675.

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针对单一模态生物特征识别系统性能受图像质量影响较大问题，提出一种基于图像采集质量评价的指纹与指静脉识别的决策级融合方法。该方法不仅对指纹图像进行质量评价，并首次根据指静脉图像特性设计图像采集质量评价指标，以达到克服图像质量对识别结果影响的目的。再针对这两种模态图像特点分别进行分类器设计，得出各自的识别结果后，结合上述得到的图像采集质量评价分数进行决策级融合，将融合后的结果作为最终的识别结果。实验表明，该方法有效克服图像质量对识别结果的影响，提高识别系统的性能，为多生物特征身份识别提供一种有效途径。

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协同演化算法在聚类中的应用

董红斌，杨宝迪，刘佳媛，侯薇

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 676-683.

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提出一种协同演化聚类算法，该算法使用改进的掩码方式动态决定聚类中心的数目。将种群划分成两个子种群，分别采用遗传算法和差分进化算法进行演化，遗传算法侧重于全局寻优，差分进化算法注重于局部搜索。在演化的过程中，利用不同的间隔迁移策略相互交换优良个体，使算法的全局探索能力和局部搜索能力得到均衡。通过性能测试、聚类中心数目和运行时间测试等实验证明该算法的优越性。

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基于压缩传感的邻域嵌入

贾泂，郑忠龙，杨杰

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 684-690.

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基于谱流形学习算法的一个核心问题是局部邻域的构建，可通过KNN或ε准则构建局部邻域。受压缩传感理论的启发，提出一种基于l₂和l₁范数重构准则的邻域构建模式，称之为基于压缩传感的邻域嵌入(CSNE)。在此基础上，利用无标签数据，提出半监督的CSNE。在多个数据集上的可视化和半监督分类实验，证明该算法的有效性。

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路径敏感的源码关联变量模式挖掘及缺陷检测

于秀梅，梁彬，陈红，谢素斌，王眉林

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 691-698.

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大量而广泛存在的源码系统使得软件源码的安全问题日益重要。文中在大型源码系统中采取路径敏感的方式挖掘关联变量访问规则，并自动检测系统中因不一致访问关联变量引发的源码缺陷。通过结合程序源码的逻辑信息及路径敏感信息，挖掘出其中的源码关联变量，避免路径非敏感方法带来的错误。对路径敏感方法挖掘源码关联变量中面临的主要挑战:路径权重不均、路径爆炸问题，提出较高效的解决办法。在Linux源码系统中验证方法的正确性和高效性，实验结果表明该方法可高效、准确提取模式。

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中心误差扩散局部二值模式下的草图人脸识别

党力，孔凡让

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 699-704.

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目前的草图人脸识别主要集中在人脸照片-草图之间的相互转换，以此减少照片-草图特征之间的差异，从而进行识别。文中提出一种使用基于中心误差扩散局部二值模式的编码方法来获得具有相同模式的人脸形式，减小照片-草图之间的差异。在草图识别实际是单样本人脸识别的背景下，通过小波包分解和局部二值模式编码扩充样本数目。然后使用PCA+LDA来提取特征进行识别。实验结果表明，该算法可有效减小照片-草图之间的模式差异，且识别率和性能要优于之前的基于伪草图合成的方法。

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改进的QGA-BP模型在复杂水质预测中的应用

于王乐，汪家权

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 705-708.

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水质预测是实现非线性水系统的柔性管理、防治水污染的前提工作。机理性水质预测模型的构建往往较复杂并且需要大量运算与数据，预测效果有时不够精确，其进一步推广应用也受到限制。文中以淮河复杂水环境非机理性水质预测为目的，构建改进的量子遗传算法优化BP神经网络模型，采用动态改进策略和灾变策略作为进化操作准则来优化BP模型的权值和阈值，用历史观测数据作为学习范例训练模型。对比实验结果发现，模型改进以后，进化代数、收敛速度和预测结果的准确率有较大提高。该模型用于水质预测的黑箱问题是可行的，拓展水环境管理的思路。

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可变多粒度粗糙集模型

张明，唐振民，徐维艳，杨习贝

模式识别与人工智能. 2012, 25(4): 709-720.

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通过分析乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的不足之处，提出一种可变多粒度粗糙集模型。研究可变多粒度粗糙集、乐观多粒度和悲观多粒度粗糙集的性质，讨论它们之间度量的关系，研究可变多粒度粗糙集决策规则获取的方法。提出一种基于属性重要度的启发式约简的算法。实例分析结果验证该方法的可行性。

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2012年, 第25卷, 第4期　刊出日期：2012-08-25

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