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992.
基于主运动轮廓线的步态表示与识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一个基于步态主运动轮廓线构造特征矩阵, 并进行特征表示和分类识别的算法. 该算法首先从步态轮廓线提取三段代表人体主要运动的部分, 基于它们到质心的横向距离构造描述步态图像序列的三个特征矩阵. 然后, 采用主分量分析(Principal component analysis, PCA)方法去除特征矩阵中的冗余数据, 并利用多元判别分析(Multiple discriminant analysis, MDA)将特征矩阵投影到更易于分类的空间. 最后, 在USF步态数据库上计算测试对象的Rank n识别率, 并与其他三个有代表性的算法进行比较. 实验结果显示, 本文算法的平均识别率更高, 抗干扰性更强. 相似文献
993.
基于级联Adaboost的目标检测融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
单一特征的模型对于颜色纹理变化较大的目标的检测往往存在检测率不高或检测速度慢的缺点. 本文提出了一种基于级联Adaboost的``级联--加和'融合算法. 融合模型由两个独立训练得到的级联Adaboost分类器组成, 分别利用边界片段特征和矩形类Haar小波特征描述整个目标以及目标的一个稳定部件. 级联--加和的融合决策以样本在两个分类器中被拒绝或通过的级数信息为依据. 在多个数据库上的实验证明这种融合检测算法不仅综合了Haar小波特征检测速度快和边界片段特征鲁棒性好的优点, 而且与单一特征的分类器相比, 检测性能也有所提高. 相似文献
994.
基于粒子滤波和点线相合的未知环境地图构建方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对粒子滤波处理未知环境地图构建时存在存储空间负荷高、计算量大的问题, 本文使用线段特征描述环境信息, 将点线相合的增量式地图构建方法引入粒子滤波中. 在每个粒子中保存对已构建线段特征地图的假设; 使用点线相合的位姿估计算法将观测信息引入重要性函数, 确定采样空间; 通过观测信息与已构建线段特征地图之间的相合关系更新粒子权重; 最后通过选择性重采样去除因匹配不当和误差积累产生的错误地图. 分析表明, 该算法的复杂度较低. 在真实传感器数据上的实验结果验证了该算法构建室内环境地图的有效性和鲁棒性. 算法所需存储空间和粒子数远小于现有粒子滤波地图构建方法. 相似文献
995.
996.
Gene subset selection in microarray data using entropic filtering for cancer classification 总被引:1,自引:1,他引:0
Abstract: In this work an entropic filtering algorithm (EFA) for feature selection is described, as a workable method to generate a relevant subset of genes. This is a fast feature selection method based on finding feature subsets that jointly maximize the normalized multivariate conditional entropy with respect to the classification ability of tumours. The EFA is tested in combination with several machine learning algorithms on five public domain microarray data sets. It is found that this combination offers subsets yielding similar or much better accuracies than using the full set of genes. The solutions obtained are of comparable quality to previous results, but they are obtained in a maximum of half an hour computing time and use a very low number of genes. 相似文献
997.
998.
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Donggang Yu Author Vitae Tuan D. Pham Author Vitae Author Vitae Stephen T.C. Wong Author Vitae 《Pattern recognition》2009,42(4):498-508
Automated analysis of molecular images has increasingly become an important research in computational life science. In this paper some new and efficient algorithms for recognizing and analyzing cell phases of high-content screening are presented. The conceptual frameworks are based on the morphological features of cell nuclei. The useful preprocessing includes: smooth following and linearization; extraction of morphological structural points; shape recognition based morphological structure; issue of touching cells for cell separation and reconstruction. Furthermore, the novel detecting and analyzing strategies of feed-forward and feed-back of cell phases are proposed based on gray feature, cell shape, geometrical features and difference information of corresponding neighbor frames. Experiment results tested the efficiency of the new method. 相似文献
1000.