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1.
关于统计学习理论与支持向量机   总被引:955,自引:6,他引:949       下载免费PDF全文
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重 要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计 学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的 统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种 新的通用学习算法--支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和 SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的 基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.  相似文献
2.
人脸检测研究综述   总被引:199,自引:1,他引:198  
人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问控制,视觉监测、基于内容和检索和新一代人机界面等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度,系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法,指出统计学习方法优于启发式验证方法。  相似文献
3.
核聚类算法   总被引:111,自引:0,他引:111  
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法,通过利用Mercer核,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后,在特征空间中进行聚类,由于经过了核函数的映射,使原来没有显现的特征突出来,从而能够更好地聚类,该核聚类方法在性能上比以典的聚类算法有较大的改进,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类,仿真实验的结果证实了核聚类方法的可行性和有效性。  相似文献
4.
基于内容的图像检索技术与系统   总被引:88,自引:0,他引:88  
对图像检索的过去、现在和未来进行了分析,论述了每个阶段的研究特点,对基于内容的图像检索的主要研究技术进行详细和全面的论述,介绍了典型的基于内容的图像检索系统,通过综述指出了目前研究中存在的主要问题并指出了今后的研究方向。  相似文献
5.
基于步态的身份识别   总被引:86,自引:0,他引:86  
提出了一种简单有效的自动步态识别算法,对于每个序列而言,一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓,然后,这些时变的2D轮廓形状被转换为对应的1D距离信号,同时通过特征空间变换来提取低维步态特征,基于时空相关或归一化欧氏距离度量,标准的模式分类技术用于最终的识别,实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。  相似文献
6.
基于颜色和纹理分析的车牌定位方法   总被引:79,自引:1,他引:78  
针对复杂背景的车牌定位问题,提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型,首先在颜色空间进行距离和相似度计算;然后对输入图象进行颜色分割,只有满足车牌颜色特性的区域,才进入下一步的处理;最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断,并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法,它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少,而且,综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求,因而定位效果更好,应用范围更广。  相似文献
7.
基于支持向量机的入侵检测系统   总被引:75,自引:2,他引:73       下载免费PDF全文
饶鲜  董春曦  杨绍全 《软件学报》2003,14(4):798-803
目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短.  相似文献
8.
最优特征子集选择问题   总被引:71,自引:0,他引:71  
陈彬  洪家苯 《计算机学报》1997,20(2):133-138
机器学习和模式识别面临的一个重要问题,就是特征子集的选择问题,即从一个大的已生征特集合,选择一个子集合来一致地描述已知例。特别,最优特征子集选择问题,即最小的特征子集问题的 计算杂性至今学不清楚。  相似文献
9.
支持向量机研究   总被引:68,自引:9,他引:59  
支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念,然后对线性SVMs和非线性SVMs进行介绍,给出一些常用的训练算法,并指出SVMs存在的局限和将来可能的研究内容。  相似文献
10.
支持向量机算法和软件ChemSVM介绍   总被引:53,自引:27,他引:26  
Vladimir N.Vapnik等提出的统计学习理论(statistical learning theory,简称SLT)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法已取得令人鼓舞的研究成果。本文旨在对这一新理论和新算法的原理作一介绍,并展望这一计算机学界的新成果在化学化工领域的应用前景,“ChemSVM”软件提供了通用的支持向量机算法,并将其与数据库,知识库,原子参数及其他数据挖掘方法有机地集成起来。  相似文献
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