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1.
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巴氏距离和K-L交换结合的特征选择 被引次数：1
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郑俊翔 宣国荣 柴佩琪《微型电脑应用》,2004年第20卷第12期
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巴氏距离(Bhattacharyya Distance)特征选择给出了样本最小错误率上界进的特征．但计算量大。为了减少迭代算法计算时间．文本提出巴氏距离和K-L变换结合的特征选择。首先．对整体样本进行K-L变换．去除变化不大的特征．以降低空间雏数。然后．用迭代方法．进行巴氏距离特征选择。本文中用MNIST手写体数字库的计算表明，该方法能够取得好的效果．比单纯使用K-L变换进行特征选择的最小错误率上界要小得多．同时计算时间大大减少。
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2.
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基于基因表达谱的小圆蓝细胞瘤亚型识别
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朱云华 李颖新 阮晓钢《计算机应用》,2004年第24卷第11期
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基于基因表达谱提出了一种依据类加权Bhattacharyya距离提取特征基因并使用人工神经网络(ANN)进行肿瘤亚型识别的方法。分析了儿童小圆蓝细胞瘤(SRBCTs)的基因表达数据后，在训练样本集上计算出各个基因的类加权Bhattacharyya距离，并据此选择特征基因构造若干ANN模型，利用独立测试集验证其分类能力，且依据分类错误率最小的原则确定了含40个基因的特征基因组合。基于该特征基因组合的ANN模型不仅正确地识别了所有的患病样本的亚型，还能鉴别非患病样本。
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3.
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改进的均值移位红外目标跟踪 被引次数：2
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侯晴宇 张伟 武春风 逯力红《光学精密工程》,2010年第18卷第3期
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提出了一种改进的均值移位红外目标跟踪算法,该算法融合了基于均值移位的梯度匹配搜索策略与基于特征分类的跟踪算法。以目标与局部背景灰度特征的似然比作为目标区域核直方图的权值,建立了改进的目标表征模型。以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导了应用该目标模型下移位向量的表达形式。同时,提出了基于跟踪复杂度估计的目标遮挡情况下的模型更新判别准则。实验结果表明,该算法能够提高目标像素灰度的移位权重,抑制背景干扰,对于低对比度红外目标的跟踪具有稳健的性能,在正确跟踪情况下平均Bhattacharyya系数保持在0.97以上。
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4.
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中英文混合孤立词识别系统声学建模方法研究
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吴鹏飞 刘加《电声技术》,2009年第33卷第11期
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研究了中英文混合识别系统声学建模的方法，为改善识别效果及降低混合系统的模型参数规模，提出了一种基于状态时间对准的模型距离测度和声学知识相结合的中英文音素模型聚类算法，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，在模型参数规模等同的条件下，该算法较之于模型直接合并有了显著的提高，比基于Bhattacharyya距离和似然度距离的做法也有了不同程度的改进。
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5.
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遥感图象分类中的极大似然率法(MLCC)及其改进
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连石柱《计算机工程与设计》,1986年第6期
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遥感图象分类算法分为监督分类和无监督分类两大种。本文重点讨论无监督算法。该方法包含趋势分析、判别分析、特征分析和Maximum likelihood Caussion classification即极大似然率分类法。极大似然率法是监督分类的代表性方法,它以高精度的、可靠的分类结果被广泛应用于遥感的各个领域。本文较详细地叙述了极大似然率法的算法原理和计算方法,并针对其运算复杂、要求样本正态分布等缺陷提出改进的算法,当然这也是一种尝试。
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6.
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基于Log似然比的特征选择算法 被引次数：2
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林森 唐发根《计算机工程》,2009年第35卷第19期
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针对基于向量空间模型文本分类系统中特征选择算法存在的问题，提出一种基于Log似然比的特征选择算法，引进Log似然比统计量，在考虑稀有事件对分类结果产生正面影响的同时，较好地控制其对分类产生的负面影响。采用KNN分类方法，将Log似然比特征选择算法与典型特征算法进行比较，实验结果表明，该算法能够获得良好的性能。
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7.
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视频目标跟踪中的提升分类算法
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卞志国 金立左 费树岷《数据采集与处理》,2010年第25卷第6期
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针对目标跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的动态变化,提出一种基于协同训练框架的在线提升分类特征选择算法.该算法采用两组特征描述目标与背景区域各像素,并分别训练一在线提升分类器对特征组进行选择,然后综合分类结果,得到最优似然图像,基于该似然图像,采用粒子滤波对目标进行琅踪并通过图像处理方法获得最佳前景分割图.该方法的主要优点是仅需对首帧图像进行训练,并在跟踪过程中通过协同训练在线更新提升分类器.同时,实验表明该算法运算速度快,并能适应环境光照变化、遮挡等恶劣条件.
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8.
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基于Bhattacharyya距离准则的核空间特征提取算法 被引次数：1
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夏建涛 何明一《计算机学报》,2004年第27卷第5期
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提出了一种新的以Bhattacharyya距离为准则的核空间特征提取算法．该算法的核心思想是把样本非线性映射到高维核空间．在核空间中寻找一组最优特征向量，然后把样本线性映射到低维特征空间，使类别间的Bhattacharyya距离最大。从而保证Bayes分类误差上界最小．采用核函数技术，把特征提取问题转化为一个QP(Quadratic Programming)优化问题．保证了算法的全局收敛性和快速性．此算法具有两个优点：(1)该算法提取的特征对数据分类来说更有效；(2)对于给定的模式分类问题，算法可以预测出在不损失分类精度情况下所必须的特征向量数目的上界，并能够提取出分类有效特征．实验结果表明，该算法的性能与理论分析的结论相吻合，优于目前常用的特征提取算法．
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9.
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一种修正最大似然调制分类算法
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冯祥 元洪波《电子信息对抗技术》,2010年第25卷第4期
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通过对观测样本进行非线形变换,对最大似然调制分类算法进行了修正,提出了一种最大似然数字调制分类算法。该算法有效消除了载波相位对最大似然算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。
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10.
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基于LSVM分类鉴定器的脱机签名鉴定研究 被引次数：1
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朱浩悦 耿国华 周明全 李佳《计算机应用与软件》,2009年第26卷第7期
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针对脱机中文签名鉴定,主要对脱机签名鉴定的特征抽取和比较决策做进一步的研究.在特征提取与选择上,在参考国内外一些成熟方法的基础上做相应的改进和尝试,使用静态形状特征和伪动态特征相结合的方法,提出一种新的高灰度稳定区特征,在特征选择上采用一种把概率距离法中的Bhattacharyya距离和特征本身综合起来考虑的方法;在比较决策上,采用比标准SVM算法速度更快,更易于实现的LSVM算法作为分类鉴定的方法,取得了较好的效果.
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11.
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基于全极化SAR非监督分类的迭代分类方法 被引次数：5
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陈杰 周荫清 李春升《电子学报》,2004年第32卷第12期
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本文在全极化合成孔径雷达(SAR)特征分解和最大似然估计(ML)分类的基础上,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法.这种方法灵活性好、精度高.本文提出了迭代分类方法的几种方案.针对特征分解和ML分类的各自特点,进行了分析比较,可以根据实际需要选择适合的迭代方法.并利用NASA JPL实验室的实测数据对该迭代分类算法进行了实验研究,得到了很好的实验结果.实验结果证明这种迭代算法有很好的适应性和很强的鲁棒性.
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12.
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巴氏距离与PCA结合的人脸识别
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熊建斌 王钦若 邓九英 刘奇 叶宝玉《计算机工程与应用》,2012年第48卷第3期
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利用巴氏距离(Bhattacharyya Distance)和PCA(Principal Component Analysis)相结合进行人脸识别研究,提出了使用巴氏距离和PCA相合的算法对特征进行提取。当特征向量维数高时,首先对样本K-L(Karhunen-Loeve)变换进行降维,然后采用巴氏距离特征的迭代算法,得到最小错误率上界。基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于LDA、HPCA、HLDA,采用文中的算法可以有效地提高识别率,减少巴氏距离特征计算时间,具有较强的实用性。
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13.
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基于改进最大似然方法的多光谱遥感图像分类方法 被引次数：1
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樊利恒 吕俊伟 于振涛 毕波《电光与控制》,2014年第21卷第10期
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最大似然(ML)分类方法是一种典型的基于统计分析的监督分类方法, 从理论上讲,具有最小出错率与最高分类精度的特点。但最大似然分类方法是以数据的正态分布假设为前提的, 这在真实遥感数据中很难满足, 从而导致分类精度下降。根据数据分布可以以任意精度由多个正态分布的线性组合表示, 对最大似然分布的数据分布进行修正, 既提高了数据模型的正确性, 又充分利用正态分布的优点。最大似然分类方法的训练样本挑选也具有一定的随意性和主观性, 先验概率直接影响分类结果, 而且对整幅图像采用同样的先验概率会导致分类精度下降。针对训练样本的选择问题, 先用ISODATA聚类算法对数据进行聚类, 对比参考分类图像选择训练区域, 一方面利用聚类结果可以选择性质均匀的区域, 另一方面使得样本的选择变得简单, 最后进行了遥感数据的分类实验。实验结果证明了该方法不仅可以实现遥感数据的分类, 而且具有较高的总体分类精度和Kappa系数。
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14.
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基于最大类可分离性新颜色空间的肤色检测 被引次数：1
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王聪 周激流 李晓华 郎方年 付翔飞《计算机应用》,2008年第28卷第12期
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针对肤色检测, 基于Bhattacharyya距离构建了4个新空间模型，并通过计算新空间模型中各特征的Bhattacharyya距离测度，选择其最具鉴别力的分量构成用于肤色分割的联合模型。通过实验比较了肤色、非肤色两类样本在常用的彩色空间和4个新构建空间中的Bhattacharyya距离度量以及肤色正检率，结果表明，基于最大类可分离性判据构建的新彩色空间具有更好的分类性能。 在实际彩色图片上的肤色分割实验也证明了提出的新空间模型和联合模型的有效性。
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15.
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雷达低角跟踪环境下的最大似然波达方向估计方法 被引次数：15
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赵永波 张守宏《电子学报》,2004年第32卷第9期
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在时空级联最大似然算法的基础上,本文结合雷达低角跟踪的特点,提出一种新的目标仰角估计算法.该算法利用事先得到的目标距离信息和天线高度信息来得到目标直达波信号和多径信号之间的仰角关系,然后再对时空级联最大似然算法的似然函数进行一维搜索.与时空级联最大似然算法相比,新算法不仅运算量大大下降,而且还具有较好的性能.理论分析和计算机仿真结果都证实了新算法的优越性.
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16.
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基于自适应特征的地标跟踪算法
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周超 韩波 李平 任沁源《计算机工程》,2011年第37卷第24期
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为实现无人直升机的地标跟踪，将在线特征选择过程嵌入粒子滤波算法，采用自适应的状态转移模型，在跟踪过程中利用R、G、B值的线性组合作为候选特征集，对特征的目标区域和背景区域的颜色直方图分布进行统计，根据获得的对数似然比，选择区分度最好的特征计算似然图像，并通过2种途径获得2组粒子，用于估计目标位置。实验结果表明，该算法跟踪精度较高，鲁棒性较强。
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17.
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视频序列的多特征粒子滤波跟踪方法
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刘亚辉 贾庆轩 孙汉旭 高欣《北京邮电大学学报》,2011年第34卷第Z1期
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提出了一种应用于视频序列的多特征粒子滤波（PF）跟踪算法，该方法在重采样后，对每一粒子应用CamShift算法，使所有粒子都趋于一个局部稳定的位置附近. 其中，权重中的似然函数根据颜色与边缘直方图分布的Bhattacharyya系数更新．该方法结合了CamShift计算量小的特点，使PF用较少的粒子能够对目标较准确的跟踪. 实验结果表明，该方法对遮挡具有一定的鲁棒性．
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18.
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一种改进的基于模糊似然函数的特征选择算法
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李炜 黄心汉 陈曦 王敏《信号处理》,2005年第21卷第5期
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本文在Shang模糊似然函数的基础上,提出了基于特征空间的可信度函数和特征分量影响函数以改进Shang模糊似然函数的可靠性,采用改进的模糊似然函数评价任意特征子集的有效性,可更真实地描述模式在特征空间的分布,是一种有效的特征选择算法。论文将改进算法与原算法进行了测试比较,结果表明改进的特征选择算法具有更好的可靠性和实用性。
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19.
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基于分层粒子滤波的地标检测与跟踪 被引次数：2
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谷雨 李平 韩波《浙江大学学报(工学版)》,2010年第44卷第4期
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针对直升机运动平台获得的地标图像序列高噪声且帧间位移大等难点,提出一种改进的局部二值模式向量,利用集成学习算法训练分类器区分地标模式和背景模式.采用分层粒子滤波算法有效地结合纹理和颜色2种特征,将地标检测与跟踪有机地融为一体.该算法首先选择似然值均值作为观测值,并利用均值漂移算法将粒子移到高似然值区域,然后选择颜色直方图作为观测,逐步将粒子移向高权重区域,最后通过聚类算法估计地标数目与位置.实验验证了该算法的有效性和鲁棒性.
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20.
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多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法
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杨宜进 赵春明 周鹏 巩晓群《电子与信息学报》,2007年第29卷第6期
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该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法.该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除.理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能.
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