国家自然科学基金(61171138)
- 作品数：6 被引量：30H指数：3
- 相关作者：马尽文周亚同董永生更多>>
- 相关机构：北京大学河北工业大学教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 文本检测算法的发展与挑战被引量：8
- 2017年
- 对自然场景中的文字进行识别和理解是大量计算机视觉应用的基础。自然场景下的文本检测算法旨在检测出自然图像中的文字区域,现已经成为计算机视觉和智能信息处理领域研究的一个热点。本文首先对文本检测算法的目标、技术路线及其所面对的挑战进行了分析与介绍。然后回顾了几种经典的文本检测算法,并介绍了两种代表最新研究趋势的深度学习型文本检测算法。进一步,本文阐述了几个主流的文本检测数据集并总结了一些代表性文本检测算法在这些数据集上的检测结果。最后,本文讨论了文本检测的研究现状、面临的挑战和发展的趋势。
- 李翌昕马尽文
- 关键词：文本检测文本定位文字识别计算机视觉
- 基于方向多尺度变换和统计建模的纹理分类方法被引量：3
- 2013年
- 纹理是图像分析和识别中经常使用的关键特征,而小波变换则是图像纹理表示和分类中的常用工具.然而,基于小波变换的纹理分类方法常常忽略了小波低频子带信息,并且无法提取图像纹理的块状奇异信息.本文提出小波子带系数的局部能量直方图建模方法、轮廓波特征的Poisson混合模型建模方法和基于轮廓波子带系数聚类的特征提取方法,并将其应用于图像纹理分类上.基于局部能量直方图的纹理分类方法解决了小波低频子带的建模难题,基于Poisson混合模型的纹理分类方法则首次将Poisson混合模型用于轮廓子带特征的建模,而基于轮廓波域聚类的纹理分类方法是一种快速的分类方法.实验结果显示,本文所提出的三类方法都超过了当前典型的纹理分类方法.
- 董永生
- 关键词：统计建模纹理分类纹理检索
- 基于高斯过程混合模型的国债收益率预测被引量：2
- 2019年
- 债券分析的核心问题是发现偿还期限与到期收益率之间的关系,即利率期限结构,而实际上国债利率期限结构是最为重要和基本的模式。目前人们对于利率期限结构的分析主要采用经济理论模型和数量模型进行,但是这两种方法都难于对国债收益率进行有效的预测。基于高斯过程混合模型强大的数据拟合和分析能力,本文将其应用于国债收益率的建模和预测。本文采用国债收益率数据作为输出变量,筛选出对国债收益率影响最强的一组作用因子作为驱动或输入变量,然后利用高斯过程混合模型对数据进行学习和建模,并依此对国债收益率进行建模和分析。实验结果表明高斯过程混合模型能够更好的描述国债利率期限结构。相比于其他机器学习模型和算法,高斯过程混合模型在国债收益率的测试数据上获得了更好准确的预测结果。
- 曾鑫赵龙波马尽文
- 关键词：利率期限结构国债收益率
- 从高斯过程到高斯过程混合模型:研究与展望被引量：13
- 2016年
- 高斯过程(GP)模型是核学习方法与贝叶斯推理相结合的典范,现已成为机器学习领域的一个研究热点。作为对GP模型的拓展,高斯过程混合(MGP)模型具有更强大的学习能力和适应性。然而,目前关于GP和MGP模型的研究较为零散,尚缺少系统的分析与总结。本文首先对于GP模型的基本原理及其研究进展进行了深入地分析和讨论;然后将GP模型拓展至MGP模型,从多方面对MGP模型的研究现状和进展进行了深入地分析和讨论,并指出未来值得探索的研究方向和应用问题。
- 周亚同陈子一马尽文
- 关键词：高斯过程聚类分析
- GPFR混合模型的动态模型选择算法被引量：1
- 2019年
- 作为一种有效的数据建模和分析工具,高斯过程混合(MGP)模型被广泛地应用于时间序列的分析与预测,并成为一种新的机器学习模型。在传统的MGP模型中,高斯过程(GP)的均值被假设为零,这给其应用带来了很大的局限性,因此人们提出了可进行均值函数学习的高斯过程函数回归(GPFR)模型及其混合模型(MGPFR)进行更为精细的数据建模。与MGP模型一样,MGPFR模型同样存在着模型选择的问题。为了解决MGPFR模型的模型选择问题,本文将同步平衡准则进行了推广,并提出了相应的模型选择和动态模型选择算法,并通过实验发现了惩罚项系数的合理区间。实验表明,这些算法在模型选择和预测上均有很好表现,并且能够有效地应用于曲线聚类。
- 赵龙波马尽文
- 基于改进粒子群算法的压缩感知被引量：4
- 2017年
- 在稀疏信号处理中,压缩感知能够用较低的采样频率对稀疏信号进行压缩采样,而信号重建的问题则可归结为一个最优化问题,并可采用粒子群算法进行求解。针对压缩感知问题,本文对传统的粒子群算法进行了深入的分析和改进,得到了粒子数目的下界,并提出了三维环形邻域结构和多群协作机制,依此建立了有效的压缩感知重建方法,且将其应用于二维稀疏信号的重建。最后,本文通过在模拟和真实数据上实验结果验证了这种新型压缩感知方法的有效性和优越性。
- 陈江琦马尽文
- 关键词：信号采样压缩感知稀疏信号粒子群算法
