检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2008年第1期20卷 79-84页

作者：姚伟孙正兴张岩南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京10093

针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行AdaBoost特征选择,以挑选出最具区分度的特... 详细信息

针对人脸表情识别中Gabor特征向量的高维度信息冗余问题,提出了一个2层Gabor特征选择方法.该方法首先利用改进方差比率作为评估特征的区分能力对高维向量进行过滤,然后对过滤得到的特征子集进行AdaBoost特征选择,以挑选出最具区分度的特征,从而降低了Gabor特征的表示维度.实验结果验证了所提方法的有效性,在训练时间和识别性能两者之间取得了较好的平衡.

关键词：表情识别 Gabor特征特征选择方差率 AdaBoost 支持向量机

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一种基于正则化的半监督多标记学习方法

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计算机研究与发展 2012年第6期49卷 1272-1278页

作者：李宇峰黄圣君周志华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题.传统的多标记学习通常假设训练数据集含有大量有标记的训练样本.然而在许多实际问题中,大量训练样本中通常只有少量有标记的训练样本.为了更好地利用丰富的未标记训练样本以提高... 详细信息

多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题.传统的多标记学习通常假设训练数据集含有大量有标记的训练样本.然而在许多实际问题中,大量训练样本中通常只有少量有标记的训练样本.为了更好地利用丰富的未标记训练样本以提高分类性能,提出了一种基于正则化的归纳式半监督多标记学习方法——MASS.具体而言,MASS首先在最小化经验风险的基础上,引入两种正则项分别用于约束分类器的复杂度及要求相似样本拥有相似结构化多标记输出,然后通过交替优化技术给出快速解法.在网页分类和基因功能分析问题上的实验结果验证了MASS方法的有效性.

关键词：机器学习多标记学习半监督学习网页分类基因功能分析

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基于逆强化学习的示教学习方法综述

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计算机研究与发展 2019年第2期56卷 254-261页

作者：张凯峰俞扬计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

随着强化学习在自动机器人控制、复杂决策问题上的广泛应用,强化学习逐渐成为机器学习领域中的一大研究热点.传统强化学习算法是一种通过不断与所处环境进行自主交互并从中得到策略的学习方式.然而,大多数多步决策问题难以给出传统强化... 详细信息

随着强化学习在自动机器人控制、复杂决策问题上的广泛应用,强化学习逐渐成为机器学习领域中的一大研究热点.传统强化学习算法是一种通过不断与所处环境进行自主交互并从中得到策略的学习方式.然而,大多数多步决策问题难以给出传统强化学习所需要的反馈信号.这逐渐成为强化学习在更多复杂问题中实现应用的瓶颈.逆强化学习是基于专家决策轨迹最优的假设,在马尔可夫决策过程中逆向求解反馈函数的一类算法.目前,通过将逆强化学习和传统正向强化学习相结合设计的一类示教学习算法已经在机器人控制等领域取得了一系列成果.对强化学习、逆强化学习以及示教学习方法做一定介绍,此外还介绍了逆强化学习在应用过程中所需要解决的问题以及基于逆强化学习的示教学习方法.

关键词：强化学习示教学习逆强化学习马尔可夫决策过程多步决策问题

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基于阴影图的阴影生成算法研究现状

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计算机辅助设计与图形学学报 2010年第4期22卷 579-591页

作者：过洁徐晓旸潘金贵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

阴影效果在计算机图形的真实感显示中非常重要,而阴影图算法又是阴影算法的主流.文中对阴影图算法展开了系统的研究,特别是对该领域近几年的发展进行综述,从阴影图数量、参数化和内容三个方面总结归纳了各类阴影图算法的基本思想、特点... 详细信息

阴影效果在计算机图形的真实感显示中非常重要,而阴影图算法又是阴影算法的主流.文中对阴影图算法展开了系统的研究,特别是对该领域近几年的发展进行综述,从阴影图数量、参数化和内容三个方面总结归纳了各类阴影图算法的基本思想、特点及其应用环境.综合考虑以上三个方面后对特定的场景选择合适的阴影图算法,除了选择场景外,还包括光源类型、内存消耗、实时性要求、硬件支持及特殊阴影要求等.最后结合当前的技术发展和应用需求展望了阴影图领域未来的研究方向.

关键词：阴影图反走样三维图形学真实感绘制 GPU

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Web结构分析算法HITS的改进及应用

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计算机工程 2005年第6期31卷 40-42,83页

作者：李昕朱永胜武港山南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

在网络环境下,传统检索技术不可避免地存在种种不足,而超链分析技术可以直接或间接地解决这些问题。该文在介绍网络结构的基础上,描述了已有的HITS算法及其改进策略,并提出了该算法的简单实现架构。HITS算法着眼于挖掘超链间的潜在语义... 详细信息

在网络环境下,传统检索技术不可避免地存在种种不足,而超链分析技术可以直接或间接地解决这些问题。该文在介绍网络结构的基础上,描述了已有的HITS算法及其改进策略,并提出了该算法的简单实现架构。HITS算法着眼于挖掘超链间的潜在语义关系,有助于在更深层次上挖掘Web中蕴含的语义信息。

关键词： Web 超链 HITS

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基于深度特征的无监督图像检索研究综述

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计算机研究与发展 2018年第9期55卷 1829-1842页

作者：张皓吴建鑫计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)是一项极具挑战的计算机视觉任务.其目标是从数据库图像中找到和查询图像包含相同实例的图像.一个典型的图像检索流程包括2步:设法从图像中提取一个合适的图像的表示向量和对这... 详细信息

基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)是一项极具挑战的计算机视觉任务.其目标是从数据库图像中找到和查询图像包含相同实例的图像.一个典型的图像检索流程包括2步:设法从图像中提取一个合适的图像的表示向量和对这些表示向量进行最近邻搜索以找到相似的图像.其中,决定图像检索算法性能的关键在于其提取的图像表示的好坏.图像检索中使用的图像表示经历了基于手工特征和基于深度特征两大时期,每个时期又有全局特征和局部特征2个阶段.由于手工特征的表示能力有限,近年来图像检索的研究主要集中在如何利用深度特征.将以提取图像表示的不同思路为线索,回顾无监督图像检索领域的发展历程,介绍该领域的一些代表性算法,并比较这些算法在常用数据集上的性能表现,最后探讨未来的研究方向.

关键词：图像检索深度学习卷积神经网络计算机视觉无监督学习

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一种针对弱标记的直推式多标记分类方法

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计算机研究与发展 2010年第8期47卷 1392-1399页

作者：孔祥南黎铭姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获... 详细信息

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获得少量标记不完整的训练样本.为了更好地利用这些弱标记训练样本,提出一种针对弱标记的直推式多标记分类方法,它可以通过标记误差加权来补全样本标记,同时也能更好地利用弱标记样本提高分类性能.实验结果表明,该方法在弱标记情况下的图像场景分类任务上具有较好的性能提高.

关键词：机器学习多标记学习弱标记图像场景分类直推式学习

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基于事件约束的分布式程序正确性测试

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软件学报 2000年第8期11卷 1035-1040页

作者：顾庆陈道蓄于勐谢立孙钟秀南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于并发的存在和不确定性 ,在以规约为基础来测试分布式程序的正确性时 ,必须考虑程序执行时的内部状态 .这些内部状态通过端口显示为事件序列 ,程序规约需要对序列中各事件间的依赖关系作约定 ,即定义事件约束集 .该文提出了 E- CSPE(... 详细信息

由于并发的存在和不确定性 ,在以规约为基础来测试分布式程序的正确性时 ,必须考虑程序执行时的内部状态 .这些内部状态通过端口显示为事件序列 ,程序规约需要对序列中各事件间的依赖关系作约定 ,即定义事件约束集 .该文提出了 E- CSPE(extended- constraints on succeeding and preceding events) ,以形式化描述这类事件约束 ,它由 3个基本描述规则组成 ,分别对应于 3种不同类型的事件约束 .通过判断程序执行时所产生的事件序列集同这些事件约束集的一致性以及对约束集覆盖程度可以检测被测程序的正确性 .

关键词：分布式程序测试自动机模型事件约束

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一种基于多示例学习的图像检索方法

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模式识别与人工智能 2006年第2期19卷 179-185页

作者：戴宏斌张敏灵周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区... 详细信息

由于多示例学习能够有效处理图像的歧义性,因此被应用于基于内容的图像检索(CBIR).本文提出一种基于多示例学习的CBIR方法.该方法将图像作为多示例包,使用基于自组织特征映射网络聚类的方法分割图像,并将由颜色和纹理特征描述的图像区域作为包中示例.根据用户选择的实例图像生成正包和反包,使用多示例学习算法进行学习,实现图像检索和相关反馈.实验结果表明这种方法与已有方法检索效果相当,但检索效率更高.

关键词：机器学习多示例学习基于内容的图像检索(CBIR)

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Mogent系统迁移机制的设计和实现

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计算机研究与发展 2001年第9期38卷 1035-1041页

作者：张冠群陶先平李新冯新宇吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

移动 agent计算模式将成为未来网络计算的主流模式 .迁移技术是移动 agent的核心技术之一 ,受到了广泛的关注 .在分析现有 agent系统迁移机制的基础上 ,提出了一种结构化的 agent迁移机制 ,该机制提供了任务级迁移 ,采用结构化旅行计划... 详细信息

移动 agent计算模式将成为未来网络计算的主流模式 .迁移技术是移动 agent的核心技术之一 ,受到了广泛的关注 .在分析现有 agent系统迁移机制的基础上 ,提出了一种结构化的 agent迁移机制 ,该机制提供了任务级迁移 ,采用结构化旅行计划表分离移动信息和 agent功能体 ,在降低 agent开发复杂度的同时保证了较高的灵活性和表达能力 .最后 ,结合自行研制的移动 agent系统—— Mogent系统 ,讨论了该机制的实现工作 .

关键词：移动agent Mogent系统迁移机制人工智能 Internet

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