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国家自然科学基金(61101202)

作品数:7 被引量:25H指数:3
相关作者:谢钧俞璐刘剑吴彩芳吴小燕更多>>
相关机构:解放军理工大学南京航空航天大学长春医学高等专科学校更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省“青蓝工程”基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...

主题

  • 2篇图像
  • 1篇等价
  • 1篇等价类
  • 1篇多模
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感图像
  • 1篇隐马尔科夫模...
  • 1篇手势
  • 1篇手势识别
  • 1篇手型
  • 1篇数据融合
  • 1篇特征选择算法
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像分割算法
  • 1篇图像分类
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇文档
  • 1篇文档分类
  • 1篇线性判别分析

机构

  • 4篇解放军理工大...
  • 2篇南京航空航天...
  • 1篇长春医学高等...

作者

  • 4篇谢钧
  • 3篇俞璐
  • 1篇刘剑
  • 1篇陈松灿
  • 1篇吴小燕
  • 1篇吴彩芳
  • 1篇王琳

传媒

  • 1篇电视技术
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机系统应...
  • 1篇Journa...
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2011
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
一种新的局部判别投影方法被引量:15
2011年
为解决多模数据的分类问题,局部化思想被引入到判别分析中,称为局部判别分析.该文以人工数据为例深入分析了近年来提出的较为成功的两种局部线性判别分析方法:LFDA(Local Fisher Discriminant Analysis)和MFA(Marginal Fisher Analysis)的不足.为克服这两种方法中没有充分考虑异类样本近邻关系的缺点,文中提出了一种新的局部判别投影方法.该方法采用与LFDA和MFA不同的局部化方法,其基本思想是寻找投影方向使同类近邻样本在投影后尽量紧凑,而异类近邻样本在投影后尽量分开.针对该思想,文中提出了两种优化目标(一种用样本间距离平方和来表示,另一种用样本类内与类间散度来表示)并做了分析和比较.实验结果表明,该文方法有效地克服了LFDA和MFA存在的固有问题,在人工数据集、UCI、USPS手写数字标准数据集和IDA标准数据集上均取得较好效果.
谢钧刘剑
关键词:降维线性判别分析多模
连续隐马尔科夫的静态手势识别法被引量:3
2016年
首次将连续型隐马尔科夫模型应用于静态手势识别中,根据该方法的特点,选用手型轮廓像素点坐标值序列作为静态手势的数据特征.采用微软公司的Kinect体感设备提取并追踪手势,为几种常用的静态手势训练HMM模型库,并使用该模型库进行静态手势识别实验.实验将该方法与使用SVM方法进行对比,结果表明这种方法的识别率高,训练模型所需样本少,简单灵活.
吴彩芳谢钧俞璐周开店
关键词:静态手势识别隐马尔科夫模型KINECT
一种基于分形编码的图像分割算法
2015年
提出了一种新的基于分形编码的图像分割算法,其工作原理和实现方法与现有的基于分形编码的图像分割方法完全不同。新算法利用不同尺度间图像块的自相似性,根据编码的结果为不同像素之间定义生成关系,通过选择合适的误差度量使满足生成关系的各像素灰度值足够接近。同时用生成关系导出相似关系,并把图像分割问题转化为求解像素相似关系的等价类问题。在实现中通过求解相似关系图的连通分量来求解相似关系的等价类。实验结果表明,该算法可较有效地分割图像,为基于分形编码的图像分割体系提供了新的方法。
谢钧王琳俞璐
关键词:图像分割等价类
一种多特征结合的遥感图像分类方法
2014年
遥感图像分类是遥感图像分析和理解的基础,是遥感图像研究中的重要内容之一。为提高分类效果,遥感图像分类中通常需要综合运用多种特征。提出一个新的基于特征级融合的遥感图像分类方法。将多种图像空间特征和光谱特征分别作为分类器的输入,将各分类器的概率输出拼接起来作为中间层特征再进行分类。该方法有效避免了多特征直接拼接存在的尺度问题。在Indian93和Flightline C1两个数据集上的实验结果表明该方法具有一定优势。
俞璐谢钧
关键词:数据融合遥感图像图像分类
联机局部自适应模糊C均值聚类算法被引量:3
2013年
基于模糊C均值(FCM)和局部自适应聚类(LAC)提出一种针对高维数据的联机局部自适应模糊C均值聚类算法(OLAFCM).OLAFCM通过为各类属性分别赋以相应的局部权重,使各类属性分布在不同属性组合的张量子空间内,从而有效降低采用全局降维方法造成的信息损失,同时适合聚类数据流.最后,在人工模拟和真实数据集上验证OLAFCM比之现有基于全局降维的划分联机聚类算法具有更好的性能.
吴小燕陈松灿
Web文档分类中TFIDF特征选择算法的改进被引量:4
2019年
随着海量数据资源在网络中的出现,Web文档分类技术越来越受到重视。在Web文档分类的研究中,特征选择算法有着重要的研究意义。特征选择能有效降低文本向量空间模型的维度,从而构造出更快,消耗更低的预测模型。传统的TFIDF算法仅仅依靠文档中所包含特征词的词频和逆文档频率来判断该特征词对于文档分类的重要性,忽略了特征项在类内和类间的分布以及数据集不均衡现象,从而效果受到制约。针对存在的不足进行改进,提出了类内分布因子以及类间分布因子。基于类内以及类间因子,替代逆文档频率,可以使得改进的表达式能够选择出更加高效的特征词。通过使用SVM分类器进行文本分类对比实验,与改进前的方法相比,该方法能使F_1值得到一定程度的提高,在不均衡数据集上同样具有较好的分类效果。
段国仑谢钧郭蕾蕾王晓莹
关键词:WEB文档分类TFIDF算法SVM
Using Neural Networks to Combine Multiple Features in Remote Sensing Image Classification
2015年
Remote sensing image classification is the basis of remote sensing image analysis and understanding.It aims to assign each pixel an object class label.To achieve satisfactory classification accuracy,single feature is not enough.Multiple features are usually integrated in remote sensing image classification.In this paper,a method based on neural network to combine multiple features was proposed.A single network was used to perform the task instead of ensemble of neural networks.A special architecture of network was designed to fit the task.The method effectively avoids the problems in direct conjunction of multiple features.Experiments on Indian93 data set show that the method has obvious advantages over conjunction of features on both recognition rate and training time.
俞璐谢钧张艳艳
共1页<1>
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