马志伟
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：延边大学更多>>
- 发文基金：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 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
- 基于场景复杂度的移动机器人目标搜索方法的研究被引量：1
- 2012年
- 借鉴人类搜索经验,将场景复杂度概念应用到移动机器人目标搜索过程,提出了一种基于场景复杂度的移动机器人目标搜索方法.首先,通过分析影响场景复杂度的主要因素,给出了融合图像和激光深度信息的场景复杂度形式化定义;其次,结合视觉目标检测过程,描述了基于场景复杂度的目标搜索方法,该方法通过对各个场景按复杂度进行筛选来确定待搜索场景,并根据场景深度信息确定该场景的待搜索点.实验结果表明:本文提出的场景复杂度计算方法符合人的复杂度主观感受,较好地反映了场景的内在特征;基于场景复杂度的目标搜索方法可以有效地搜索目标,具有较好的鲁棒性.
- 马志伟金小峰
- 关键词：移动机器人目标搜索环境探索
- 未知环境中移动机器人目标搜索方法的研究
- 机器人技术体现了当代科学技术的发展程度，被誉为“当代最高意义的自动化”,其研究涉及多门学科，涵盖了众多的研究领域。随着应用领域的不断深入，对移动机器人的智能性要求也越来越高，因此，移动机器人必须能够面对复杂的、动态的、未...
- 马志伟
- 关键词：移动机器人目标搜索
