基于多准则特征融合的自适应跟踪算法

针对现有基于多特征融合的跟踪算法在复杂环境下跟踪准确度不高,且大部分采用单一判定方式来实现多特征融合的问题,提出了一种综合判定的自适应多特征融合跟踪方法。首先引入局部背景信息加强对目标的描述,然后在多特征融合过程中利用多种判定准则计算特征权值,最后在均值漂移框架下完成对目标的跟踪。在各种场景下的实验结果比较表明:该融合算法比单种判定融合有更好的稳定性和鲁棒性,有效地提高了复杂环境下跟踪准确性。     

基于Fisher准则的多特征融合

阐述了单个特征向量及其鉴别矢量与模式可分性的关系，最佳鉴别矢量使模式关于该特征具有最大的可分性。给出了多特征融合的一种方法，它综合考查了模式对不同的特征、不同的鉴别矢量的可分性，由多个特征经融合产生的新特征吸收了单个特征的对模式分类的优势。手写体汉字的识别试验验证了所给方法的有效性。     

一种基于多特征融合的博客文章排序算法

随着博客数据的迅速增长,在网络媒体中进行信息检索时的效率问题日益受到人们的关注。该文在针对博客搜索中特有的用户需求以及博客系统自身特点进行分析的基础上,提出一种基于博客文章相关性、时效性、查询类型和博客作者兴趣特征一致性等多特征融合的博客文章排序算法。实验结果证明了该算法性能优于传统算法。     

一种基于多特征融合的直线提取算法

该文研究了一种在图像中提取直线的算法。直线提取需要尽量将那些因噪声影响而断裂的直线连接起来,同时,还要尽量避免过度连接,才能形成正确反映图像事件实质的特征。该文使用了多种特征作为判断直线是否可以连接的证据,因而降低了误判的可能。对仿真图像和真实图像所做的实验显示了该算法的有效性。     

一种基于关系度量融合框架的说话人认证特征级融合算法

探讨了说话人认证特征级融合策略的可行性. 根据关系度量融合框架,构建该策略认证系统. 通过与传统融合、单模态算法比较,本算法性能优于以上算法. 为进一步分析特征级融合算法优于现有融合算法的原因,本文利用最大Kullback-Leibler距离计算融合算法融合信息量. 该距离弥补了传统Kullback-Leibler距离不具有对称性的缺憾, 更加精准地获取信息量. 分析结果验证了本算法实验结论, 说明特征级融合可获取比现有匹配分数级融合更多的信息量,从而取得更优精度.     

一种多特征融合的软件开发者推荐

软件开发者能力评价和协作关系推荐是大数据环境下软件智能化开发领域的一个研究热点.通过分析互联网开发者社区和企业内部开发环境,设计出基于模糊综合评价的开发者能力模型;随后,通过挖掘开发者与任务的动态交互行为、静态匹配度以及开发者能力三个不同维度的特征并结合矩阵分解技术,提出一种能力与行为感知的多特征融合协同过滤开发者推荐方法,最终解决开发者推荐面临的评价矩阵稀疏性和冷启动问题,提升个性化精准推荐效率.从系统层面给出适合大数据环境的多特征融合开发者推荐原型系统实践及对现有开源技术框架的优化改进,实验过程分别基于互联网问答社区StackOverflow和企业内部GitLab环境进行了实验分析.最后,对未来研究可能的问题及思路进行了展望.     

一种基于多尺度最大信息熵和梯度的图像融合算法

提出了一种多尺度最大信息熵(Max Information Entropy,MIE)及梯度的图像融合算法,该算法在对源图像多尺度分解的基础上,根据低频小波系数及高频小波系数的特点,把信息熵引用到小波低频系数的选择中,根据局部信息熵的大小确定小波系数的选择;而高频采用基于最大梯度值的方法,最后对所选小波系数进行重构,即可得到融合图像.二者的结合,对图像的细节处理更加细致,又有效地消除冗余信息.通过实验分析,结果表明该算法与其他基于区域的方法相比,提高了融合效果.     

基于NCT的特征级图像融合

为得到更好的融合效果,将特征级融合与像素级融合相结合,利用Contourlet变换(CT)对源图像进行分解,对于近似图像,利用Canny算子进行边缘检测以得到边缘特征图像,再以边缘特征图像作为交叉视觉皮质模型的输入,根据各神经元的点火次数进行融合;对于细节图像,根据区域能量系数矩阵进行融合.通过多聚焦闹钟图像和CT、M...     

一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。     

基于隔级交叉特征融合的输电线螺栓缺销检测

目的 螺栓销钉是输电线路中至关重要的连接部件,螺栓的销钉缺失会导致输电线路中关键部件解体,甚至造成大规模停电事故。螺栓缺销检测属于小目标检测问题,由于其尺寸较小且背景复杂,现有的目标检测算法针对螺栓缺销的检测效果较差。为了提升输电线路中螺栓缺销的检测效果,本文以SSD(single shot multibox detector)算法为基础,提出了基于隔级交叉自适应特征融合的输电线路螺栓缺销检测方法。方法 在建立了螺栓缺销故障检测数据集后,首先在SSD网络中加入隔级交叉特征金字塔结构,增强特征图的视觉信息和语义信息;其次,引入自适应特征融合机制进行特征图二次融合,不同尺度的特征图以自适应学习到的权重进行加权特征融合,有效提升螺栓缺销的检测效果;最后,对原始的SSD网络中的先验框尺寸进行调整,使其大小和长宽比更加适合螺栓目标。结果 实验结果表明,本文方法在正常螺栓类的检测精度达到87.93%,螺栓缺销类的检测精度达到89.15%。与原始的SSD网络相比,检测精度分别提升了2.71%和3.99%。结论 本文方法针对螺栓缺销故障的检测精度较高,较原始SSD网络的检测精度有明显提升,与其他方法相...     

基于用户特征的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点,本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征,并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度,综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法做对比,基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.     

一种基于博弈论的信息融合特征选择方法

关于研究多源信息问题,为了解决在多源信息融合中当多种来源的特征信息具有冗余性、互补性和不确定性的情况下,如何进行和优化特征选择的问题.采用博弈论的思想,博弈论和多源信息融合结合起来.将多源特征空间中的特征信息抽象为局中人和策略集,对特征信息的不确定性及其冲突与合作的性质,采用互信息熵的方法进行描述,用构造的支付值函数来表示,最后通过对赢得矩阵求取策略均衡求解出特征子集.实验结果表明,选出的特征子集不仪能够提高决策判断系统的性能,而且解决了由于特征维数过高所引起的"特征维数灾难"问题.证明是一种有效的多源信息融合方法.     

基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法

认知无线网络中,现有协作频谱感知技术未考虑根据感知用户的可靠性程度,对其判决结果采用不同的融合策略。针对上述问题,提出了一种新的基于多融合准则的双门限协作频谱感知算法。该算法以双门限协作检测为基础,根据感知用户判决结果的可靠程度不同,采用AND准则和OR准则相结合的判决方法,对参与感知的用户判决结果进行分类融合。理论分析和仿真结果表明,该算法与协作频谱感知算法相比,能够显著改善认知无线网络的频谱感知性能。     

基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法研究

提出基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法。利用知识图谱技术提取异质信息特征,选取多视图机模型;利用协同注意力机制学习融合多特征异质信息的局部信息,通过softmax函数归一化处理融合得到信息的重要性向量;利用全部局部信息整合最终节点,获取分值函数;利用用户与商品间相应元路径交互获取多标签分类的全局信息推荐优化目标函数,结合分值函数与全局信息推荐优化目标函数实现异质信息的搜索推荐。算法测试结果表明,采用该算法可有效为用户推荐所需信息,推荐复杂度较低,搜索推荐异质信息的归一化折扣累计增益均高于0.35,具有较强的推荐性能,可应用于解决实际的信息过载问题。     

信息准则在信息融合中的应用

在图像识别时,如果样本较小,往往会造成识别结果的不准确.采用信息融合的方法可以改善这一问题.在这一过程中,通过引入信任度系数对信息源的质量作出评价,可以提高图像识别的准确性.提出了一种利用信息准则来确定信息源信任度系数的方法,并以此作为衡量信息源质量的依据.其中着重比较了根据两种不同的信息准则所确定的信任度系数对于识别结果的影响.实验结果表明利用BIC准则确定的信任度系数可以得到更好的图像识别结果,同时也证明了该方法应用在信息融合中的可行性.     

基于交叉特征感知融合的多领域虚假新闻检测

各领域虚假新闻的传播对社会造成了严重的影响, 不同领域间新闻的领域偏移问题和跨域关联问题也对模型的预测能力造成了极大的挑战. 针对上述问题, 本文提出了一种基于交叉特征感知融合的多领域虚假新闻检测方法. 该方法可以捕捉不同领域间新闻的多种特征差异, 并挖掘新闻之间的关联关系, 从多个维度控制模型在不同领域的特征融合策略. 此外, 本文还提出了一种联合训练框架. 本方法的模型使用本框架进行训练, 在中英文数据集上的预测F1分数分别达到了92.84%和85.49%, 相较于最先进的模型, 预测效果分别提升了1.16%和1.07%.     

基于多特征融合的人脸活体检测算法

近年来,随着人脸识别系统的不断发展,各种假冒合法用户的欺骗手段不断出现.基于单一差异线索进行的活体检测,已经不能满足当前复杂环境下提高人脸活体检测方法性能的需求.基于此,文中提出多特征融合的方法,使用卷积神经网络从人脸图像的不同线索中学习多个特征来进行活体检测,深度图在空间上能够区分真假人脸之间的深度信息;光流图在时间上能够区分真假人脸之间的动态信息;残差噪声图根据真人脸的一次成像和假冒人脸的二次成像噪声成分的不同进行区分.文中融合3种特征,不仅利用空间、时间多维度线索弥补了单一线索的不足,同时也提高了模型的泛化能力.相比现有的方法,所提方法无论是在同一个数据库还是跨数据库的情况下,均有较好的实验结果.具体而言,所提方法在CASIA数据集、RE-PLAY-ATTACK数据集和NUAA数据集上的错误率分别为0.11％,0.06％和0.45％.     

一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法

针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细化各像素对准确描述目标的重要程度,从而提高目标模板的分辨能力。结合颜色与纹理特征进行目标跟踪,构建基于目标和目标背景区域的特征自适应融合机制,使BWMMS算法能够根据跟踪场景变化自适应调整颜色与纹理特征的权值。实验结果表明,与MS算法、HRBW算法相比,该算法对环境变化的适应性较好,能取得更鲁棒的跟踪结果,且跟踪成功率高达94.84%。     

一种多特征融合的红外目标跟踪算法

针对红外序列图像中各类目标及背景特征动态变化的特性,提出一种基于二值分类技术的多特征融合目标跟踪算法。分别根据灰度、纹理及梯度方向特征将图像分为背景与目标区域,并根据各类特征分类性能的差异,融合特征图像,通过重采样粒子滤波估计目标状态。实验结果表明,该算法对环境光照变化、局部遮挡等均具有较好的鲁棒性。     

基于多特征融合的粒子滤波算法研究

传统的粒子滤波跟踪算法只依靠单一的颜色特征作为跟踪依据。在复杂背景或者遮挡物颜色与跟踪目标接近时传统的粒子滤波算法很容易造成跟踪目标丢失。针对该问题,提出一种基于多特征融合的粒子滤波算法,该算法按一定的权值系数利用目标的颜色特征和边缘特征来构建似然函数作为跟踪目标的跟踪依据,克服了依靠单一颜色特征跟踪目标的跟踪算法的不足。实验结果表明,多特征融合后的跟踪算法有较好的跟踪性能。