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Aggregated Conformal Prediction is used as an effective alternative to other, more complicated and/or ambiguous methods involving various balancing measures when modelling severely imbalanced datasets. Additional explicit balancing measures other than those already apart of the Conformal Prediction framework are shown not to be required. The Aggregated Conformal Prediction procedure appears to be a promising approach for severely imbalanced datasets in order to retrieve a large majority of active minority class compounds while avoiding information loss or distortion. 相似文献
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Multiple visual target tracking is a challenging problem due to various uncertainties including occlusion, miss-detection and noisy measurement. Most tracking approaches utilize an object-specific detector, pre-trained on many labeled images, to provide suitable measurements for their tracking system. In this paper, we use a simple background subtraction detector which only needs the background image to localize targets independent of their shape or type. In order to cope with the uncertainties resulted by the detector, we propose an adaptive appearance model and develop an incremental appearance learning algorithm to learn the target appearances in time. The proposed method employs the background information and our defined keypoints’ miss-matched history to adapt the target appearances within different frames. Furthermore, we combine Refined Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (RGM-PHD) tracker with the detectors to keep target trajectories and handle uncertainties. The experiments conducted on several video datasets show the effectiveness of our proposed method. 相似文献
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过去几十年以来,各种图像标注算法相继提出。这些方法要么需要很大的计算量,要么标注效果不理想。论文提出了一种基于异构描述子的新型高斯混合模型图像语义自动标注方法。本文的高斯混合模型是采用异构空间来构建的,不同于其他的高斯混合模型。对于每个标注词,在多个特征空间下分别用高斯模型来描述,形成对应子空间的“标注词分描述子”。由于各个分描述子描述不同标注词的能力有很大差别,因此通过机器学习的方法来融合这些分描述子,形成更加有效的“标注词描述子”,从而提高标注的准确率。论文提出的“标注词描述子”可以有效地建立图像高层语义概念与底层视觉特征之间的对应关系,准确地描述标注词的语义内容,从而提高图像的标注性能。通过在COREL数据集上的测试表明了方法的有效性。 相似文献