一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

煤矿监控图像中脸肤色和模板检测

煤矿监控图像的对比度低、灰度不均匀,使监控图像的处理和识别难度增大.在巷道环境下采集多角度的矿工监控图像,根据脸部肤色区域像素的统计特征,用上下限阈值的方法在HSV颜色空间分割出各种角度的矿工脸部,用半径为2的圆形结构元素进行数学形态学的开启和闭合操作,去除被误分为脸部区域的背景像素;根据脸部灰度分布特征构造了平均脸模板,用相似度函数作为脸部模板匹配的判别函数,检测矿工脸部位置.结果表明,用肤色分割和平均脸部模板匹配方法,可以快速检测出矿工脸部的精确位置.     

序列模式挖掘研究与发展

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要研究课题,它在很多领域中都有着广泛的应用.首先讨论了序列模式挖掘的相关背景,然后对序列模式挖掘进行分类,并在此基础上对每一类序列模式挖掘算法的特点进行了介绍和比较;最后,对序列模式挖掘未来的研究重点进行展望,以便研究者对序列模式挖掘做进一步的研究.     

多分类孪生支持向量机研究进展

孪生支持向量机因其简单的模型、快速的训练速度和优秀的性能而受到广泛关注.该算法最初是为解决二分类问题而提出的,不能直接用于解决现实生活中普遍存在的多分类问题.近来,学者们致力于将二分类孪生支持向量机扩展为多分类方法并提出了多种多分类孪生支持向量机.多分类孪生支持向量机的研究已经取得了一定的进展.本文主要工作是回顾多分类孪生支持向量机的发展,对多分类孪生支持向量机进行合理归类,分析各个类型的多分类孪生支持向量机的理论和几何意义.本文以多分类孪生支持向量机的子分类器组织结构为依据,将多分类孪生支持向量机分为：基于“一对多”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一对余”策略的多分类孪生支持向量机、基于二叉树结构的多分类孪生支持向量机和基于“多对一”策略的多分类孪生支持向量机.基于有向无环图的多分类孪生支持向量机训练过程与基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机类似,但是其决策方式有其特殊的优缺点,因此本文将其也独立为一类.本文分析和总结了这六种类型的多分类孪生支持向量机的算法思想、理论基础.此外,还通过实验对比了分类性能.本文工作为各种多分类孪生支持向量机之间建立了联系比较,使得初学者能够快速理解不同多分类孪生支持向量机之间的本质区别,也对实际应用中选取合适的多分类孪生支持向量机起到一定的指导作用.     

基于权值不确定性的玻尔兹曼机算法

受限制的玻尔兹曼机（RBM）是一种无向图模型.基于RBM的深度学习模型包括深度置信网（DBN）和深度玻尔兹曼机（DBM）等.在神经网络和RBM的训练过程中,过拟合问题是一个比较常见的问题.针对神经网络的训练,权值随机变量（weight random variables）、Dropout方法和早期停止方法已被用于缓解过拟合问题.首先,改变RBM模型中的训练参数,使用随机变量代替传统的实值变量,构建了基于随机权值的受限的波尔兹曼机（weight uncertainty RBM,简称WRBM）,接下来,在WRBM基础上构建了相应的深度模型：Weight uncertainty Deep Belief Network（WDBN）和Weight uncertainty Deep Boltzmann Machine（WDBM）,并且通过实验验证了WDBN和WDBM的有效性.最后,为了更好地建模输入图像,引入基于条件高斯分布的RBM模型,构建了基于spike-and-slab RBM（ssRBM）的深度模型,并通过实验验证了模型的有效性.     

图像分割的新理论和新方法

图像分割是是计算机视觉研究中的一个经典难题,已成为图像理解领域关注的一个热点.本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了归纳总结.首先,简单介绍了图像分割的传统方法,包括基于区域的、基于边缘的和两者结合的图像分割方法.然后,分别从数学形态学、模糊集、神经网络、支持向量机、免疫算法、图论和粒度计算等方面对图像分割方法进行了重点讨论,并对应用每一种理论的最新研究进展作了评述.最后,对图像分割方法的发展趋势进行了展望.     

基于PLS的Elman神经网络算法研究

针对特征变量多的小样本,结合偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)法则原理与Elman神经网络结构性质,提出基于PLS的Elman神经网络算法(PLS-Elman).新算法通过PLS对高维小样本进行特征降维时,顾及了与因变量的相关程度,所得到的数据进行网络训练和仿真,明显的简化了网络结构,且可得较精确的网络模型.通过实例分析,结果表明新算法提高了网络的收敛速度、预测的精准率,证明新算法提高网络处理问题的效率.同时为便于验证新算法的有效性,与基于主成分分析(Principal Component Analys,PCA)的Elman神经网络算法(PCA-Elman)进行了比较,PLS-Elman算法有明显的优越性.     

基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究

密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类.DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性.针对上述问题,提出基于二阶k近邻...     

一种粒子群优化的SVM-ELM模型

极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络(single hidden layer feedforward neural networks,SLFNs)学习算法,近几年来已成为机器学习研究的热门领域之一。但是ELM单个隐层节点的判断能力不足,分类正确率的高低在一定程度上取决于隐层节点数。为了提高ELM单个隐层节点的判断能力,将支持向量机(support vector machine,SVM)和ELM结合,建立一种精简的SVM-ELM模型。同时,该模型为了避免人为选择参数的主观性,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的全局搜索最优解对参数进行自动优化选取,建立了PSO-SVM-ELM模型。实验证明,该模型较SVMELM和ELM分类精度有较大的提高,具有很好的稳健性和泛化性。