吉林省科技发展计划基金(20050703-1)
- 作品数：5 被引量：2H指数：1
- 相关作者：崔荣一金小峰马志伟芦世丹相林更多>>
- 相关机构：延边大学哈尔滨工业大学淮阴工学院更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 利用独立分量分析的运动模糊图像检索
- 2010年
- 研究了独立分量分析(ICA)算法在运动模糊图像检索中的应用。首先,对图片库中的图像进行ICA处理,构造由相互独立的基向量构成的子空间,将图片库中的图像及运动模糊图像分别向该空间投影,获得各自的特征。其次,利用特征向量间的余弦距离作为相似度度量标准,根据最近邻准则进行特征匹配与图像检索。最后,对人为加入高斯噪声、进行45°和90°旋转的运动模糊以及缺损图像进行了匹配检索实验。实验结果表明,利用ICA算法提取出的特征可以准确地检索出运动模糊图像的原图像,并且对噪声污染、旋转变换和图像缺损具有良好的鲁棒性。
- 相林崔荣一
- 关键词：独立分量分析运动模糊图像图像检索特征提取
- 基于半监督学习的行人检测方法研究被引量：1
- 2012年
- 本文提出了基于半监督学习的行人检测方法,用以解决大量的无标记样本问题。在集成分类器的训练过程中,选择BP神经网络分类器、SVM分类器和KNN分类器作为3个子分类器,利用协同训练机制对各个子分类器进行协同训练。针对半监督学习中误标记样本问题,引入富信息策略和辅助学习策略消除训练过程引入的噪声,同时充分利用无标记样例,进而提高分类器的分类精度。通过对测试集和实时视频进行的行人检测实验,证明了本文方法的可行性和有效性。
- 马志伟崔荣一金小峰
- 关键词：行人检测BP神经网络支持向量机
- 基于主动学习策略的半监督聚类算法研究被引量：1
- 2013年
- 提出一种选择最富信息数据并予以标记的基于主动学习策略的半监督聚类算法。首先,采用传统K-均值聚类算法对数据集进行粗聚类;其次,根据粗聚类结果计算出每个数据隶属于每个类簇的隶属度,筛选出满足最大与次大隶属度差值小于阈值的候选数据,并从中选择差值较小的数据作为最富信息的数据进行标记;最后,将候选数据集合中未标记数据分组到与每类已被标记数据平均距离最小的类簇中。实验表明,提出的主动学习策略能够很好地学习到最富信息数据,基于该学习策略的半监督聚类算法在测试不同数据集时均获得了较高的准确率。
- 芦世丹崔荣一
- 关键词：K-均值算法主动学习策略半监督学习聚类
- 一种大容量文本集的智能检索方法
- 2011年
- 分析了潜在语义模型,研究了潜在语义空间中文本的表示方法,提出了一种大容量文本集的检索策略。检索过程由粗粒度非相关剔除和相关文本的精确检索两个步骤组成。使用潜在语义空间模型对文本集进行初步的筛选,剔除非相关文本;使用大规模文本检索方法对相关文本在段落一级进行精确检索,其中为了提高检索的执行效率,在检索算法中引入了遗传算法;输出这些候选的段落序号。实验结果证明了这种方法的有效性和高效性。
- 金小峰
- 关键词：向量空间模型潜在语义索引奇异值分解文本信息检索
- 语音特征匹配的图像配准方法
- 2008年
- 为了解决传统DTW算法准确度和效率不高的问题,提出了一种基于图像配准方法的语音特征匹配算法.该方法将MFCC参数映射为二值图像,并通过引入图像配准的方法进行模板匹配,达到了语音特征匹配的目的.实验结果表明,与传统的DTW算法相比,该方法的准确率、召回率和算法执行效率有了明显的提高.
- 金小峰崔荣一洪炳镕
- 关键词：DTW图像配准语音识别
