检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2004年第13期30卷 107-109,127页

作者：宋枫溪高林炮兵学院1系合肥230031 南京理工大学计算机系南京210094

讨论了用传统性能评估指标(精度和错误率)评估文本分类器时面临的困难,分析了目前几种常用的文本分类器性能评估指标:查全率-查准率曲线、AUROC、F1值以及BEP值的优点与不足,并提出了两种新的可用于文本分类器的性能评估指标。

关键词：文本分类性能评估 BEP值 ROC曲线

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自动文本分类中两种文本表示方式的比较

计算机工程 2004年第18期30卷 124-126页

作者：宋枫溪郑如冰王积忠炮兵学院一系南京理工大学计算机系南京210094

以路透社财经新闻语料库为实验数据集,比较了主流文本表示方式BOW和独立于语言的字符串表示方式n-Gram,在k近邻和支持向量机分类器下的分类效果,得出了上述两种不同文本表示方式的分类结果之间不存在显著差异的结论。

关键词：文本分类文本表示支持向量机 k近邻秩和检验

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最大散度差和大间距线性投影与支持向量机

自动化学报 2004年第6期30卷 890-896页

作者：宋枫溪程科杨静宇刘树海南京理工大学计算机系

首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是... 详细信息

首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下，线性支持向量机的一种特殊情况．在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明，最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美，优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法．

关键词：最大散度差大间距线性投影支持向量机 Fisher鉴别准则线性鉴别分析人脸识别

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正交化Fisher鉴别向量集及其应用

数据采集与处理 2006年第1期21卷 16-21页

作者：高林宋枫溪杨静宇南京理工大学计算机系南京210094 炮兵学院自动化与仿真系合肥230031

在正交化F isher鉴别分析的基础上提出了正交化核F isher鉴别分析方法。该方法具有理论简单、计算方便、特征表示能力强等优点。在CENPARM I手写体阿拉伯数字数据库、NU ST 603HW手写体汉字样本库和FERET人脸图像数据库上的仿真实验结... 详细信息

在正交化F isher鉴别分析的基础上提出了正交化核F isher鉴别分析方法。该方法具有理论简单、计算方便、特征表示能力强等优点。在CENPARM I手写体阿拉伯数字数据库、NU ST 603HW手写体汉字样本库和FERET人脸图像数据库上的仿真实验结果表明,正交化F isher鉴别和正交化核F isher鉴别方法在特征抽取能力和特征抽取效率方面均分别优于Fo ley-Samm on鉴别和核Fo ley-Samm on鉴别方法。

关键词：人脸识别字符识别正交化Fisher鉴别正交化核Fisher鉴别

文本表示方式对线性支持向量机分类性能的影响

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模式识别与人工智能 2004年第2期17卷 161-166页

作者：宋枫溪陈才扣刘树海杨静宇炮兵学院一系合肥230031 南京理工大学计算机系南京210094

二十世纪九十年代以来自动文本分类技术受到人们的广泛重视,取得了大量的研究成果,但这些研究大多集中在机器学习算法本身的创新或改进上面,涉及文本表示的理论或实验研究都相对较少,通过在语料库Reuters-21578上进行大量对比实验,本文... 详细信息

二十世纪九十年代以来自动文本分类技术受到人们的广泛重视,取得了大量的研究成果,但这些研究大多集中在机器学习算法本身的创新或改进上面,涉及文本表示的理论或实验研究都相对较少,通过在语料库Reuters-21578上进行大量对比实验,本文着重考查了影响文本表示的五个主要因素:"功能词"、"词根"、"取值方式"、"权方式"和"规范化",对线性支持向量机分类性能的影响以及这些因素之间的交互作用,找到了能显著提高文本分类效果的最佳文本表示方式.

关键词：文本分类文本表示支持向量机实验设计线性分类

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基于多类最大散度差的人脸表示方法

自动化学报 2006年第3期32卷 378-385页

作者：宋枫溪杨静宇刘树海张大鹏哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055 南京理工大学南京210094 炮兵学院合肥230031 香港理工大学

将用于两类分类的最大散度差鉴别准则推广为多类最大散度差鉴别准则,并建立了基于该准则的一种新的人脸表示方法．基于多类最大散度差鉴别准则的人脸表示方法有效避免了传统鉴别分析方法在人脸特征提取时通常面临的小样本模式识别问题... 详细信息

将用于两类分类的最大散度差鉴别准则推广为多类最大散度差鉴别准则,并建立了基于该准则的一种新的人脸表示方法．基于多类最大散度差鉴别准则的人脸表示方法有效避免了传统鉴别分析方法在人脸特征提取时通常面临的小样本模式识别问题．在国际标准人脸图像数据库ORL、Yale以及FERET上的实验结果表明,与Fisherfaces、Eigenfaces、正交补空间、零空间等人脸特征提取方法相比,新的人脸表示方法具有一定的优势．

关键词：最大散度差 Fisher鉴别准则特征向量特征提取人脸识别

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基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法

自动化学报 2006年第4期32卷 541-549页

作者：宋枫溪张大鹏杨静宇高秀梅哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055 香港理工大学南京理工大学南京210094 淮阴师范学院淮阴223001

首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c_0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向；其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线．该曲线通常为一脉冲曲线．随着参数C的增大,识别率也逐渐增大．当参... 详细信息

首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c_0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向；其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线．该曲线通常为一脉冲曲线．随着参数C的增大,识别率也逐渐增大．当参数C增大到c_0时,识别率达到最大值．另外,以往的研究成果表明：当类内散布矩阵奇异时,最大散度差鉴别准则逐步逼近大间距线性投影准则．而且,随着参数C的不断增大,最大散度差分类算法的识别率也单调增大并最终稳定到大间距线性投影分类算法的识别率上．为此,我们提出了基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法．新算法可以根据训练样本的特性(类内散布矩阵是否奇异)自动选择恰当的参数C．在UCI机器学习数据库上的6个数据集以及AR人脸图像数据库上的测试结果表明,自适应最大散度差分类算法具有良好的分类性能．

关键词：最大散度差大间距线性投影 Fisher鉴别准则自适应算法机器学习人脸识别

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最大散度差分类器及其在文本分类中的应用

计算机工程 2005年第5期31卷 8-10,50页

作者：宋枫溪刘树海杨静宇夏赛飞炮兵学院2系合肥230031 南京理工大学计算机系

提出的最大散度差分类器是在修正Fisher线性鉴别准则的基础上建立起来的,它与Rocchio和SVM分类器有着十分密切的联系。在国际标准语料库20Newsgroups上进行的仿真实验结果表明,最大散度差分类器具有良好的文本分类性能,其正确识别率明... 详细信息

提出的最大散度差分类器是在修正Fisher线性鉴别准则的基础上建立起来的,它与Rocchio和SVM分类器有着十分密切的联系。在国际标准语料库20Newsgroups上进行的仿真实验结果表明,最大散度差分类器具有良好的文本分类性能,其正确识别率明显高于NaiveBayes和Rocchio,与SVM相当。

关键词：最大散度差分类器 Naive Baycs分类器 Rocchio分类器 SVM分类器文本分类

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统计模式识别中的维数削减与低损降维

计算机学报 2005年第11期28卷 1915-1922页

作者：宋枫溪高秀梅刘树海杨静宇哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518000 淮阴师范学院计算机系淮阴223001 炮兵学院二系合肥230031 南京理工大学计算机系南京210094

较为全面地回顾了统计模式识别中常用的一些特征选择、特征提取等主流特征降维方法,介绍了它们各自的特点及其适用范围,在此基础上,提出了一种新的基于最优分类器———贝叶斯分类器的可用于自动文本分类及其它大样本模式分类的特征选... 详细信息

较为全面地回顾了统计模式识别中常用的一些特征选择、特征提取等主流特征降维方法,介绍了它们各自的特点及其适用范围,在此基础上,提出了一种新的基于最优分类器———贝叶斯分类器的可用于自动文本分类及其它大样本模式分类的特征选择方法———低损降维.在标准数据集Reuters-21578上进行的仿真实验结果表明,与互信息、χ2统计量以及文档频率这三种主流文本特征选择方法相比,低损降维的降维效果与互信息、χ2统计量相当,而优于文档频率.

关键词：维数削减特征选择特征抽取低损降维文本分类

一种缩减图像维数的方法及其在人脸图像上的应用

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电子与信息学报 2008年第1期30卷 180-184页

作者：徐勇杨健赵英男宋枫溪杨静宇哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055 香港理工大学计算系生物计算研究中心中国香港吉首大学物理科学与信息工程吉首416000 南京理工大学计算机系南京210094

2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存... 详细信息

2DPCA是一种快速且有效的图像特征抽取方法。不同于传统的主分量分析(PCA)方法,该方法以全新的思路应用主分量分析技术,它直接计算图像矩阵到矢量的投影,并将其看作图像特征。实际上,2DPCA是此种思路下的最优压缩技术。对2DPCA而言,存在两种抽取图像矩阵特征的技术路线,这两种路线将图像变换到不同的空间,且分别突出人脸图像横向和纵向的特质。由于这两种技术路线抽取的特征具有互补性,该文分别设计两种方案对这两类特征加以融合。基于特征融合的识别实验取得了较优的识别正确率。

关键词：主分量分析 2DPCA 特征抽取特征融合