检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2007年第2期30卷 168-175页

作者：何劲松中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室

允许经验风险不为0是现代模式分类器构造方法区别于传统模式分类器构造方法的标志.为了进一步研究分类器构造观点的变化对模式分类系统所产生的更深入的影响,拓展模式分类系统的学习空间,作者讨论了限制经验风险必须为0的传统模式分类... 详细信息

允许经验风险不为0是现代模式分类器构造方法区别于传统模式分类器构造方法的标志.为了进一步研究分类器构造观点的变化对模式分类系统所产生的更深入的影响,拓展模式分类系统的学习空间,作者讨论了限制经验风险必须为0的传统模式分类系统在分类性能问题上所受的限制,分析了影响模式分类系统分类性能的关键因素,给出了学习空间可拓展的必要条件,并构造了一种投机学习方法,证明了学习空间可拓展的充分条件.同时,在实验中观察到,分类器评价与测试集上的分类风险是非一致单调的.这一结论对于模式识别及其应用研究是严峻的.

关键词：模式分类机器学习特征选择混合学习经验风险实际风险

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视线跟踪过程中变形瞳孔的定位

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电子与信息学报 2010年第2期32卷 416-421页

作者：张文聪李斌邓宏平谭文明庄镇泉中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室合肥230027

在视线跟踪过程中,变形瞳孔的定位至关重要。针对眼部图像出现干扰情况下的变形瞳孔定位,该文提出了一种基于3点的随机采样一致性定位算法RANSAC_3,即利用随机采样到的2点(以及它们的梯度方向)和搜索获得的1个点来确定椭圆参数。由于该... 详细信息

在视线跟踪过程中,变形瞳孔的定位至关重要。针对眼部图像出现干扰情况下的变形瞳孔定位,该文提出了一种基于3点的随机采样一致性定位算法RANSAC_3,即利用随机采样到的2点(以及它们的梯度方向)和搜索获得的1个点来确定椭圆参数。由于该算法在确定参数时只需随机采样两个点,从而大大降低了采样到干扰点的几率,利用搜索到的第3点来决定是否对当前点进行参数计算,有效地解决了标准随机采样一致性定位算法中的无效采样和误差累积问题,提高了椭圆拟合效率和瞳孔定位精度。实验证明,该算法对变形瞳孔具有很好的定位效果,对光斑、睫毛、头发、眼镜框以及眼球运动模糊的引起的干扰具有较强的鲁棒性,并且定位速度快,可以达到实时要求。

关键词：视线跟踪变形瞳孔定位随机采样一致性最小二乘法

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Laplace核函数的衰减系数研究

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系统仿真学报 2007年第20期19卷 4848-4851页

作者：何劲松中国科学技术大学多媒体与通信教育部-微软重点实验室

核函数的衰减系数是影响核函数方法分类性能的重要因素。分析了信号分析理论中关于采样信号的不失真重建问题与Parzen窗函数方法的关系,讨论了核函数残留边带信息量与指定采样频率条件下特征变量的自信息量之间的关系。推导了Laplace核... 详细信息

核函数的衰减系数是影响核函数方法分类性能的重要因素。分析了信号分析理论中关于采样信号的不失真重建问题与Parzen窗函数方法的关系,讨论了核函数残留边带信息量与指定采样频率条件下特征变量的自信息量之间的关系。推导了Laplace核函数在均匀采样条件下的衰减系数的计算公式,分析并给出了非均匀采样情况下衰减系数计算和处理方法。实验结果表明,与传统的基于Gauss核函数的Parzen窗函数法、经典的KNN方法、BP神经网络以及SVM方法相比,提出的Laplace核函数参数设置方法具有较高的总体分类性能。

关键词：模式分类核函数概率密度估计熵

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姿态和光照可变条件下的仿射最小线性重构误差人脸识别算法

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电子学报 2012年第10期40卷 1965-1970页

作者：平强庄连生俞能海中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室安徽合肥230027

传统人脸识别算法通常把光照处理和姿态校正作为两个相对独立的处理过程,难以取得全局最优识别性能.针对该问题,本文根据人脸的非刚体特性,将仿射变换和分块思想融入线性重构模型中,提出了一种基于仿射最小线性重构误差(Affine Minimum ... 详细信息

传统人脸识别算法通常把光照处理和姿态校正作为两个相对独立的处理过程,难以取得全局最优识别性能.针对该问题,本文根据人脸的非刚体特性,将仿射变换和分块思想融入线性重构模型中,提出了一种基于仿射最小线性重构误差(Affine Minimum Linear Reconstruction Error,AMLRE)的人脸识别算法,在处理光照问题的同时能够补偿姿态变化造成的局部区域对齐误差,以获得更好的全局识别性能.在公共数据集上的实验结果表明,本文提出的算法对光照和姿态有很好的鲁棒性,同时与现有的人脸识别算法相比,本文的算法具有更高的识别率.

关键词：人脸识别线性重构仿射变换 Lucas-Kanade算法

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说话人识别中的因子分析以及空间拼接

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自动化学报 2009年第9期35卷 1193-1198页

作者：郭武李轶杰戴礼荣王仁华中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部一微软重点实验室合肥230027

联合因子分析可以有效拟合混合高斯模型中的说话人和信道差异,在说话人识别中得到广泛应用.一般情况下,该算法在对说话人和信道两个载荷矩阵进行联合估计时,说话人残差矩阵无法发挥作用,信道载荷矩阵的因子数不能提高.本文提出说话人载... 详细信息

联合因子分析可以有效拟合混合高斯模型中的说话人和信道差异,在说话人识别中得到广泛应用.一般情况下,该算法在对说话人和信道两个载荷矩阵进行联合估计时,说话人残差矩阵无法发挥作用,信道载荷矩阵的因子数不能提高.本文提出说话人载荷矩阵、说话人残差载荷矩阵采用串行的训练模式,在信道载荷矩阵训练中采用矩阵拼接的方法,能够有效提高识别率;在NIST SRE 2008年核心测试数据库的五个部分分别达到等错误率3.3%,5.1%,5.0%,5.3%和5.0%.

关键词：说话人识别联合因子分析本征音因子说话人确认期望最大化

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基于零树的视频压缩加密联合编码方案

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通信学报 2007年第6期28卷 111-116页

作者：张荣朱智超尹东刘政凯中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室安微合肥230027

针对可伸缩性视频流的安全性问题,提出了一种与编码相结合的加密方案。该方案以小波变换作为压缩平台,通过在零树生成的过程中对零树符号进行加密来保证视频的安全性,并且采用分级加密来满足不同用户对不同质量服务的需求。实验证明该... 详细信息

针对可伸缩性视频流的安全性问题,提出了一种与编码相结合的加密方案。该方案以小波变换作为压缩平台,通过在零树生成的过程中对零树符号进行加密来保证视频的安全性,并且采用分级加密来满足不同用户对不同质量服务的需求。实验证明该方案一方面保持了编码的可伸缩性,另一方面提高了视频流的安全性,并且加密处理对压缩效率影响小,适用于网络上的视频流服务。

关键词：小波变换零树编码可伸缩性视频加密

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融合先验知识的自适应行人跟踪算法

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模式识别与人工智能 2009年第5期22卷 704-708页

作者：程有龙李斌张文聪庄镇泉中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室合肥230027

在实际监控场合中,行人的运动有着诸多不确定性,这些会对现有的跟踪算法产生干扰,从而造成跟踪丢失.基于此,文中提出一种将行人检测的先验知识融入到跟踪模型自学习过程的行人跟踪算法.首先通过离线训练,得到具有较强区分能力的子分类器... 详细信息

在实际监控场合中,行人的运动有着诸多不确定性,这些会对现有的跟踪算法产生干扰,从而造成跟踪丢失.基于此,文中提出一种将行人检测的先验知识融入到跟踪模型自学习过程的行人跟踪算法.首先通过离线训练,得到具有较强区分能力的子分类器集,这些子分类器蕴含了对于行人的先验知识.在跟踪过程中,使用online boosting算法从离线训练的子分类器集中学习并更新强分类器,对被跟踪行人进行动态建模.实验结果表明,该算法有效缓解算法自适应性与"漂移"之间的矛盾,能够在真实监控场合下跟踪具有复杂运动的行人.

关键词：行人跟踪先验知识在线学习

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基于M-估计的UKF算法及其在运动估计中的应用

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模式识别与人工智能 2007年第6期20卷 849-854页

作者：周露平王智灵陈宗海中国科学技术大学自动化系多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室合肥230027

针对运动模型的非线性和运动估计的鲁棒性问题,提出一种结合 M-估计等价加权原理的鲁棒无迹卡尔曼滤波(UKF)算法(M-UKF).该算法首先利用 UKF 算法获得初步的运动参数的估计,然后利用 M-UKF 算法得到较为准确的估计值.将 M-估计与 UKF ... 详细信息

针对运动模型的非线性和运动估计的鲁棒性问题,提出一种结合 M-估计等价加权原理的鲁棒无迹卡尔曼滤波(UKF)算法(M-UKF).该算法首先利用 UKF 算法获得初步的运动参数的估计,然后利用 M-UKF 算法得到较为准确的估计值.将 M-估计与 UKF 方法相结合,既解决了针对运动模型非线性的估计问题,又能较好地克服离群数据的干扰,大大提高估计的鲁棒性.通过模拟数据的仿真和实际图像序列的测试说明该方法的有效性.

关键词：运动估计卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波(UKF) M-估计鲁棒估计

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基于GMM多维概率输出的SVM话者确认

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模式识别与人工智能 2008年第1期21卷 28-33页

作者：刘明辉戴蓓蒨解焱陆中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室合肥230027 中国科学技术大学电子科学与技术系合肥230027

提出一种结合统计模型与区分性模型优点的说话人确认方法:基于GMM多维概率输出的SVM话者模型的说话人确认.以目标说话人的GMM模型对一条语音的不同特征分量的概率输出作为特征参数,建立目标说话人的SVM模型.在NIST’05 8conv4w-lconv4w... 详细信息

提出一种结合统计模型与区分性模型优点的说话人确认方法:基于GMM多维概率输出的SVM话者模型的说话人确认.以目标说话人的GMM模型对一条语音的不同特征分量的概率输出作为特征参数,建立目标说话人的SVM模型.在NIST’05 8conv4w-lconv4w数据库上的实验表明该方法的有效性.

关键词：说话人确认 GMM多维概率输出支持向量机(SVM) 文本无关

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基于鲁棒统计量的运动检测与目标跟踪策略

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系统仿真学报 2006年第2期18卷 439-443页

作者：胡玉锁陈会勇陈宗海中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室中国科学技术大学自动化系安徽合肥230027

提出了一种基于鲁棒统计量的运动检测方法。该方法通过对全局运动的鲁棒估计和对残差进行假设检验的方法来检测运动物体区域。为了消除遮挡效应的影响,提高算法的精度,在检测过程中,利用双向运动估计的方法来对残差进行归一化。在此基础... 详细信息

提出了一种基于鲁棒统计量的运动检测方法。该方法通过对全局运动的鲁棒估计和对残差进行假设检验的方法来检测运动物体区域。为了消除遮挡效应的影响,提高算法的精度,在检测过程中,利用双向运动估计的方法来对残差进行归一化。在此基础上,提出了一种鲁棒主动轮廓模型,用于跟踪运动物体轮廓,并采用LevelSet方法对该模型进行求解。实际视频的实验结果表明,该方法能够可靠、准确的检测与跟踪运动物体。

关键词：机器视觉运动检测物体跟踪鲁棒估计主动轮廓模型:LevelSet

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