王君
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进增广拉格朗日乘子法的鲁棒性主成分分析被引量：6
- 2015年
- 针对增广的拉格朗日乘子法在求解鲁棒性主成分分析,特别是当数据同时受到稀疏噪声和高斯噪声的干扰时,计算精度会降低,数据降维去噪任务不能很好完成的情况,提出改进的增广拉格朗日乘子法来解决上述问题.一是用基于最优乘子初始化的改进增广拉格朗日乘子法来提高算法的计算精度,二是针对鲁棒性主成分分析,提出一个带高斯噪声的凸优化模型.实验结果表明,本文提出的最优乘子初始化改进算法赋予增广的拉格朗日乘子法一个最优的拉格朗日乘子,从而提高算法的计算精度,而凸优化模型能够清晰地将高斯噪声和稀疏噪声从数据矩阵中分离出去,进而提高数据对高斯噪声的鲁棒性.
- 杨剑哲孙巧榆王君程丹松金野石大明
- 关键词：凸优化高斯噪声
- 拓展模板的视频跟踪技术被引量：1
- 2016年
- 在视觉目标跟踪(video tracking)过程中,当跟踪图像存在背景杂波、图像噪声(如图像遮挡、图像快速移动)时,算法往往不能取得很好的图像追踪效果.为解决该问题,在经典L1-tracker追踪算法的基础上,针对目标遮挡、目标消失等严重影响跟踪效果的情况进行研究,提出加入拓展模板(固定模板和近况模板)的策略来提高跟踪精度和抗遮挡能力.固定模板保持追踪目标最初的图像特征,防止错误的追踪结果在模板更新时引入错误的特征,进而导致识别目标偏移.近况模板记录目标的最新跟踪结果,避免由于点模板的大量使用而造成遮挡的误识别.通过对多个标准数据集的实验测试,证明加入新策略的L1-tracker算法,在不破坏原有L1-tracker优势的基础上,显著地提升了L1-tracker算法应对遮挡问题的能力.
- 张永强程丹松王君吴锐陈竟石大明
- 结合KL散度和RSF模型的主动轮廓图像分割方法被引量：5
- 2016年
- 针对主动轮廓模型在进行图像分割时计算复杂度较高的问题,提出一种基于区域的变分水平集主动轮廓模型图像分割方法.新模型将Kullback-Leibler(KL)散度信息加入到RSF(region-scalable fitting)模型中,在新模型的能量项中通过RSF能量项计算区域内某点和该区域"中心"之间的拟合距离来表示目标区域的相似性,同时通过最大化KL能量项使模型能更容易分离图像中的不同灰度区域,进而使图像分割的计算时间显著降低.该模型可以很好地处理图像的模糊边界和图像噪声等问题,并适用于合成图像和实际图像的分割.通过实验结果的对比可以看出,本模型在保证分割精度的前提下,加快了边缘的收敛速度,提高了图像分割的效率.
- 刘琳程丹松何仕文石大明吴锐王君
- 关键词：能量函数图像分割KL散度水平集
- 基于最小交叉熵的相关向量机
- 2014年
- 研究了传统相关向量机(RVM)的性能,分析了传统RVM的性能完全取决于先验假设的连接权值和参数的平滑性,因而其稀疏性实际上仍受核函数或核参数选择的控制,这在某些情况下可能会导致严重的欠拟合或过拟合现象的问题,在此基础上,提出了明确地给出基函数优化过程中的目标数量,并通过最小化训练阶段前向"假定"概率分布和测试阶段反向"真实"概率分布间的交叉熵来构建RVM的方法。实验结果表明,这种方法不但可以构建最小复杂度的基于最小交叉熵的RVM结构,而且构建的RVM能很好地对数据进行拟合,提高预测的准确性,增强其稀疏性。
- 程丹松杨剑哲李思倩石大明王君黄庆成
- 关键词：贝叶斯推理最小交叉熵径向基函数(RBF)网络
