安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2011A008)
- 作品数：8 被引量：19H指数：3
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- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于邻域不定性信息和记分准则相结合的肿瘤特征基因提取方法被引量：2
- 2014年
- 基于基因表达谱的特征基因提取方法已经成为当今研究肿瘤分子诊断的热点,该文中提出了一种基于邻域不定性信息与记分准则相结合的肿瘤特征基因提取方法,该方法首先通过邻域不定性信息确定每个样本的邻域信息量,然后使用记分准则提取特征基因,最后利用KNN对样本进行分类.通过对白血病和弥漫性大B细胞淋巴瘤基因表达谱数据的特征选择,验证了该文方法的有效性和可靠性.
- 阚海俊唐俊苏亮亮
- 关键词：基因表达谱
- 基于线图Q-谱的点模式匹配算法被引量：7
- 2011年
- 针对大多数谱方法不能够较好地处理不同大小点集匹配的问题,提出了一种基于线图Q-谱的点模式匹配算法.首先,对相关点集构造赋权完全图,再对每个点利用与其关联的前k条最短边来构造线图;然后,根据线图构造无符号Laplacian矩阵,对其进行谱分解,并利用谱分解所获得的特征值(Q-谱)来表示点的特征,通过这些特征计算点之间的匹配概率;最后,通过KM算法来寻找点集之间的最优匹配.实验结果表明,文中算法具有较高的匹配精度,可以处理不同大小点集的匹配问题.
- 朱明梁栋唐俊范益政颜普
- 基于近似距离序的重复模式图像匹配算法被引量：3
- 2012年
- 由于重复模式图像局部信息的歧义性,即使在视角变化很小的情况下,仅通过比较局部描述子之间的相似性得到的匹配结果往往并不可靠。为了解决这个问题,该文根据特征点空间的分布特性,给出了一种新颖的几何相容性表示方法——近似距离序;结合利用局部描述子获得的匹配代价,定义了一种混合形式的目标函数,将匹配问题转化为一对一约束下的优化问题;最后,通过概率松弛法求解目标函数的极大值,获得特征点之间的对应关系。在不同类型图像上的比较实验表明,所提出的方法能够有效地解决重复模式图像匹配问题。
- 唐俊周洪伟梁栋王年
- 关键词：图像处理图像匹配
- 一种结合几何相容性分析的谱匹配算法被引量：2
- 2012年
- 为了可靠地实现点模式匹配,提出了一种基于谱图理论与几何相容性分析的点模式匹配算法。利用拉普拉斯矩阵的特征向量获得待匹配点集间谱匹配代价的表示;结合以邻近关系表示的几何相容性,定义了一种混合形式的匹配目标函数;给出了基于松弛迭代的求解算法。仿真数据和真实图像上的比较实验表明所给出的方法具有较好的精度与时间性能。
- 唐俊黄煌梁栋王年
- 关键词：机器视觉谱图理论
- 基于拟Laplace谱的形状表示与聚类被引量：1
- 2011年
- 基于谱图理论的形状表示与聚类是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。针对不同形状的结构特征,通过对形状骨架点所构完全图的拟Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的高维数据投影至低维空间中,进而分析该数据在低维空间中的分布情况实现聚类。针对公共数据集的对比实验验证了该算法的有效性。
- 唐俊梁亮梁栋朱明
- 关键词：聚类
- 点模式匹配——基于谱描述子的算法被引量：4
- 2013年
- 为了提高谱匹配算法对噪声和出格点的鲁棒性,提出一种基于谱图理论的结构描述子,并在此基础上结合几何相容性给出了匹配目标函数的定义及相应求解算法.首先给出一种利用特征谱与谱隙序列的统计量构造的结构描述子,以获得定长的特征点属性表示;然后结合邻近关系表示的几何相容性定义了求解匹配问题的目标函数,将匹配问题转化为一对一约束下的优化问题;最后介绍了利用概率松弛对匹配目标函数的求解方法.在模拟数据与真实图像上的比较实验结果均表明该算法具有相对较高的准确性.
- 唐俊高天梁栋王年
- 关键词：点模式匹配谱隙
- 基于多谱特征表示的点模式匹配算法被引量：2
- 2013年
- 针对单一的谱特征表示的局限性,提出了一种基于多谱特征表示的点模式匹配算法。利用图的不同矩阵的特征值序列作为特征点的描述子;借助多谱嵌入技术求解获得局部结构描述子的相似性;结合几何相容性,使用概率松弛的方法实现点模式匹配问题的求解。模拟数据和真实图像上的比较实验验证了该算法的有效性和稳健性。
- 唐俊刘志忠梁栋王年
- 关键词：机器视觉谱图理论
- 一种基于Laplace谱的形状匹配算法
- 2014年
- 提出一种基于谱图理论的形状匹配算法.首先在表示形状的离散点集上构造待匹配形状的Laplace矩阵,根据此矩阵的特征向量确定初始匹配关系,然后利用Viterbi算法将形状自身的结构特性(邻接性和弯曲能)融入求解过程,获得形状间的匹配关系.比较实验表明该文算法具有更高的匹配精度和鲁棒性.
- 唐俊刘志忠周洪伟阚海俊
- 关键词：LAPLACE矩阵VITERBI算法
