稀疏表示分类中遮挡字典构造方法的改进

针对稀疏表示分类算法中遮挡字典维数高且无冗余的问题,提出一种遮挡字典构造方法.首先通过图像分块得到各级的遮挡基图像;然后将所有互不相同的遮挡基图像按字典顺序转化为向量,并用这些向量作为遮挡字典的列,从而构造出维数相对较低且具有一定冗余度的遮挡字典.实验结果表明,该方法不仅明显提高了稀疏表示分类算法对遮挡人脸的识别率,而且还能通过减少图像的分块级数降低稀疏分解的耗时量,提高运算效率.     

基于Fisher字典学习稀疏表示的高光谱图像分类

近年基于稀疏表示的分类框架(Sparse Representation based Classification,SRC)在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大成功,高光谱图像解译也逐渐引入稀疏表示方法。针对基于SRC的高光谱图像分类算法随机抽取训练样本构成字典较难捕获相似类别的相对差异性信息问题,提出采用Fisher字典学习方法增强相似类训练样本的可区分性。此外,考虑到高光谱图像具有较强空间相关性的特点,设计一种简单有效的投票策略进行类别判决。大量实验表明:基于Fisher字典学习的联合投票分类方法能够较好地改善高光谱分类精度。     

基于稀疏表征多分类器融合的遮挡人脸识别

为了同时利用人脸局部信息, 提出一种基于稀疏表征多分类器融合的遮挡人脸识别方法。先对人脸进行多分辨率分块, 求取并根据各子块稀疏表征分类器的识别率确定其权重, 计算其后验概率估值, 最终利用加权融合准则进行多分类器融合识别。在AR和YaleA库的实验结果表明, 该算法结果比稀疏表征遮挡人脸识别的效果更好, 鲁棒性更高。     

时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述

分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。     

An XML-based approach to represent generic bill of materials

To solve the difficulty in describing the generic bill of material (GBOM) with the conventional tabular structure in a relational database system,a novel XML-based approach is presented to represent GBOM. It can represent and maintain one generic structure that encompasses all variants of a product. With the combination of product-oriented notation,this approach further gives a high degree of flexibility to support the user in the product variant specification task. The generic BOM system is then introduced for the particular product variant,and a prototype system has been developed. It is indicated that the presented approach is feasible.     

可拓集合论在专家系统知识表示中的应用

引入了可拓集合论来优化专家系统的设计过程,阐述了可拓集合论应用于专家系统的可行性,在分析知识表示的集合与分类特征的基础上,探讨了可拓集合论在知识表示中的应用,结合人工智能技术的发展趋势,对专家系统在可拓学中的应用前景做出了展望.     

3D Object Recognition Based on Linear Lie Algebra Model

A surface model called the fibre bundle model and a 3D object model based on linear Lie algebra model are proposed.Then an algorithm of 3D object recognition using the linear Lie algebra models is presented.It is a convenient recognition method for the objects which are symmetric about some axis.By using the presented algorithm,the representation matrices of the fibre or the base curve from only finite points of the linear Lie algebra model can be obtained.At last some recognition results of practicalities are given.     

态势估计本体的知识表示

本体作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,能够准确地描述态势估计领域的态势要素及其相互关系,便于利用计算机实现知识共享.为在一体化信息作战中实现态势信息的共享,基于本体和态势估计基础理论,探讨了将本体应用到态势估计领域的方法.对态势估计过程进行分析,以具体战场场景为实例,建立了态势估计的本体体系结构和基于UML的本体模型,并运用protégé工具进行本体编辑,实现对态势的OWL本体语言描述.     

基于关键点的时间序列模式表示

时间序列包含的数据量大、维数高、数据更新快,很难直接在原始时间序列上进行数据挖掘.借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种基于关键点的分段线性表示法,用关键点组成的直线段近似描述时间序列.将关键点作为时间序列的分割点,反映时间序列的主要特征,降低时间序列的维数,使整体误差达到最小.     

结合稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价

目的 图像的模糊度评价是客观图像质量评价的一种,主要用来衡量图像信号经过成像系统或处理算法后的降质程度,其在图像获取、传输、分析以及图像处理系统或算法评价等领域有着广泛的应用。针对目前图像模糊度评价方法没有考虑人类视觉系统的无监督学习和层次化特征提取的特性,本文将图像稀疏表示和利用概率潜在语义提取图像主题相结合,提出基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价算法。方法 该算法在图像稀疏表示的基础上,通过概率潜在语义方法分别提取清晰训练图像和待测图像的主题,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据。主要过程分为3个阶段:词典构建阶段、训练学习阶段和模糊度评价阶段。词典构建阶段的目的是通过样本学习获得图像稀疏表示的词典;训练学习阶段的目的是采用概率潜在语义的方法获得训练图像的平均主题;模糊度评价阶段的目的是通过待测图像的潜在主题与训练图像的平均潜在主题的相关系数来计算图像的模糊程度。结果 在仿真图和公共测试数据库上与典型算法的比较实验表明:本文算法在单调性、抗噪性以及视频质量专家组制定的5个评价指标上都取得了较好的效果,其中Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.995 6和0.993 4。结论 本文根据人类视觉系统具有无监督学习和层次化特征提取的特点,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据,提出了一种新的基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价方法。实验结果表明该方法能够对图像的模糊度进行较准确的评价,并且结果与人的主观评价结果一致。