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991.
992.
993.
依据基因表达数据的特点,提出一种基于弹簧模型的基因表达数据可视化聚类方法,将多维空间的基因表达数据映射到二维空间中,较好地保持了原始多维数据间的时空相似性。实验结果表明,该方法能发现基因表达数据集中隐含的类簇结构以及共表达基因模式。 相似文献
994.
提出一种结合差图像和Gabor小波变换的人脸特征提取方法,并使用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行人脸表情识别。对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,将眼睛和嘴巴等表情子区域从人脸中切割出来,求出其差图像,然后提取差图像的Gabor特征,使用下采样降维减少特征向量的维数并进行归一化,最后使用SVM进行分类。与只从表情子区域提取Ga-bor特征的识别方法进行了比较,结果显示识别效果更好。 相似文献
995.
针对角色描述能力较弱的问题,在现有描述逻辑SHIQ中增加角色表达式对角色进行描述,形成描述逻辑SHIQb。给出SHIQb的相关定义,并证明若SHIQb知识库中所有角色表达式都是安全的,那么该知识库在现有的推理机KAON2上的推理仍然是Polynomia Time这一定理。在此基础上,提出一种能够判断角色表达式是否安全的算法。 相似文献
996.
基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别* 总被引:2,自引:1,他引:1
针对于静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征,并通过Fisher脸法提取统计特征,利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类,最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验,证明本文方法同单个特征相比较,具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性 相似文献
997.
针对中国地鼠基因表达谱数据维数高和样本小的特点,提出一种基于支持向量机(SVM)的分类特征基因选取方法。该方法利用改进的Fisher判别(FDR)基因特征计分准则剔除分类无关基因,提出由空间距离和功能距离组成的新距离作为相似性度量的标准进行冗余基因的剔除,采用SVM作为分类器检验特征基因的分类性能。实验结果表明,该方法有效地剔除了分类无关基因和冗余基因,选取的特征基因满足对中国地鼠正确分类的最小基因数。 相似文献
998.
We consider the determinism checking of XML Schema content models, as required by the W3C Recommendation. We argue that currently applied solutions have flaws and make processors vulnerable to exponential resource needs by pathological schemas, and we help to eliminate this potential vulnerability of XML Schema based systems. XML Schema content models are essentially regular expressions extended with numeric occurrence indicators. A previously published polynomial-time solution to check the determinism of such expressions is improved to run in linear time, and the improved algorithm is implemented and evaluated experimentally. When compared to the corresponding method of a popular production-quality XML Schema processor, the new implementation runs orders of magnitude faster. Enhancing the solution to take further extensions of XML Schema into account without compromising its linear scalability is also discussed. 相似文献
999.
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
1000.
Shiro Kumano Kazuhiro Otsuka Junji Yamato Eisaku Maeda Yoichi Sato 《International Journal of Computer Vision》2009,83(2):178-194
In this paper, we propose a method for pose-invariant facial expression recognition from monocular video sequences. The advantage
of our method is that, unlike existing methods, our method uses a simple model, called the variable-intensity template, for
describing different facial expressions. This makes it possible to prepare a model for each person with very little time and
effort. Variable-intensity templates describe how the intensities of multiple points, defined in the vicinity of facial parts,
vary with different facial expressions. By using this model in the framework of a particle filter, our method is capable of
estimating facial poses and expressions simultaneously. Experiments demonstrate the effectiveness of our method. A recognition
rate of over 90% is achieved for all facial orientations, horizontal, vertical, and in-plane, in the range of ±40 degrees,
±20 degrees, and ±40 degrees from the frontal view, respectively.
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