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低质量文档图像中图标的定位

计算机研究与发展 2004年第7期41卷 1226-1231页

作者：燕继坤席建民周密郑辉西南电子电信技术研究所现代信号处理国家重点实验室成都610041

针对二值图像提出了基于金字塔模型的目标定位方法 ,该方法适合于构成目标的连通区互相之间距离较小 ,而与其他连通区之间距离较大的情形首先生成图像的金字塔模型 ,构成目标的连通区会在金字塔模型的某一层合并为一个连通区 ,根据金... 详细信息

针对二值图像提出了基于金字塔模型的目标定位方法 ,该方法适合于构成目标的连通区互相之间距离较小 ,而与其他连通区之间距离较大的情形首先生成图像的金字塔模型 ,构成目标的连通区会在金字塔模型的某一层合并为一个连通区 ,根据金字塔模型各层中连通区的指示在原始图像中确定一块区域 ,用C4 5作粗分类 ,再用模板匹配判定是否含有目标把这种方法应用于低质量文档图像中图标的定位用含 30 0个图标的图标库进行实验 ,得到 88 7%的定位查全率 ,70 4 2

关键词：目标定位图标定位金字塔模型 C4.5

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少数类的集成学习

南京航空航天大学学报 2009年第4期41卷 520-526页

作者：潘志松燕继坤解放军理工大学指挥自动化学院南京210007 西南电子电信技术研究所现代信号处理国家重点实验室成都610041

传统机器学习中研究的分类问题通常假定各类别是平衡的,但在很多场合各类别的出现概率相差很大,而且很多应用中需要区分重要而稀少的少数类。本文比较了3种基于AdaBoost集成学习方法,并推导出他们的精度几何平均(GMA)的下界。分析表明:... 详细信息

传统机器学习中研究的分类问题通常假定各类别是平衡的,但在很多场合各类别的出现概率相差很大,而且很多应用中需要区分重要而稀少的少数类。本文比较了3种基于AdaBoost集成学习方法,并推导出他们的精度几何平均(GMA)的下界。分析表明:类别越不平衡,这3种方法越难以通过提高基分类器准确率来提高GMA。在此结论的基础上,以Bagging为基础提出了单边Bagging算法,该算法只对多数类抽样,而保留所有少数类,因而每轮的训练集是类别平衡的,并通过UC I数据集验证了其有效性。

关键词：集成学习不平衡类别单边Bagging

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样本错误加权的支持向量数据描述

计算机工程 2005年第2期31卷 24-26页

作者：燕继坤王勇曹春霞郑辉西南电子电信技术研究所国家级重点实验室成都610041

数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述(SVDD)是一种有效的数据描述方法。样本错误加权的SVDD(WSVDD)推广了SVDD,对每个训练样本的错误赋予不同的权值,可以精细地控制训练样本对超球面边界的影响。用UCI... 详细信息

数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述(SVDD)是一种有效的数据描述方法。样本错误加权的SVDD(WSVDD)推广了SVDD,对每个训练样本的错误赋予不同的权值,可以精细地控制训练样本对超球面边界的影响。用UCI机器学习数据集的两个数据和图标分类的实验验证了WSVDD的有效性。

关键词：训练样本支持向量数据描述机器学习图标加权数据集错误集训个数

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基于单边抽样的LPU

计算机工程 2006年第23期32卷 216-217,223页

作者：沈蕾石盛平燕继坤西南电子电信技术研究所信号盲处理国家重点实验室成都610041

提出结合单边抽样Bagging与LPU的基本思想对不平衡数据进行分类。主要步骤是:将未标注实例全标为反类,和正例一起训练单边抽样Bagging学习器,将得到的学习器对未标注实例分类得到可靠的反例(RN),再用正例和RN训练SSBagging学习器。使用R... 详细信息

提出结合单边抽样Bagging与LPU的基本思想对不平衡数据进行分类。主要步骤是:将未标注实例全标为反类,和正例一起训练单边抽样Bagging学习器,将得到的学习器对未标注实例分类得到可靠的反例(RN),再用正例和RN训练SSBagging学习器。使用Rocchio和EM进行分类是Liu等提出的一种有代表性的LPU。比较了这种LPU和该文提出的方法,发现当数据的不平衡性很明显时,后者要优于前者。

关键词：不平衡分类未标注数据 Bagging EM

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基于可信度的投票法

计算机学报 2005年第8期28卷 1308-1313页

作者：燕继坤郑辉王艳曾立君西南电子电信技术研究所信号盲处理国家重点实验室

可信度投票法不仅使用了基分类器输出的类别,还使用了输出的可信度.推导了该方法训练错误率的界以及期望错误率的界.发现为了最小化期望错误率的界,应该使用错误独立的基分类器,如果基分类器的错误率不是很高,这个界以指数级速度随着基... 详细信息

可信度投票法不仅使用了基分类器输出的类别,还使用了输出的可信度.推导了该方法训练错误率的界以及期望错误率的界.发现为了最小化期望错误率的界,应该使用错误独立的基分类器,如果基分类器的错误率不是很高,这个界以指数级速度随着基分类器错误率的降低而降低,而且这个界随着投票次数的增加也会下降.在最小化训练错误率的界的意义下,得到了一种权值分配方法.把这个方法应用于一种Bagging算法:AB,得到了综合分类算法CAB.使用UCI机器学习数据集中的数据,通过实验验证了CAB的有效性.

关键词：机器学习综合分类可信度投票法错误率的界 Bagging

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一种自适应的视频帧中字幕检测定位方法

计算机应用 2004年第1期24卷 134-135,139页

作者：王勇燕继坤郑辉西南电子电信技术研究所国家级重点实验室

视频帧中的字幕往往包含当前视频的高层语意内容 ,对视频内容的自动理解、索引和检索有重要意义。文中提出了一种视频帧中字幕的自适应检测定位方法 ,与以往根据经验设定阈值的方法相比 ,该方法简单 ,对视频帧的复杂变化的适应能力更强 ... 详细信息

视频帧中的字幕往往包含当前视频的高层语意内容 ,对视频内容的自动理解、索引和检索有重要意义。文中提出了一种视频帧中字幕的自适应检测定位方法 ,与以往根据经验设定阈值的方法相比 ,该方法简单 ,对视频帧的复杂变化的适应能力更强 ,检测定位更快速、准确。大量实验结果显示该方法是有效的。

关键词：视频字幕文字检测文字定位边缘检测

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基于AdaBoost的文本隐写分析

通信学报 2007年第12期28卷 136-140,146页

作者：眭新光沈蕾燕继坤朱中梁信号盲处理国家重点实验室四川成都610041

通过对自然文本统计模型和特性的分析,指出隐藏消息后可能对文本统计特性带来的变化,并提出了基于AdaBoost的通用检测算法。抽取文本的5个基本统计特征量为分类特征,对自然文本和载密文本进行有效分类检测。实验证明该算法具有较好的适... 详细信息

通过对自然文本统计模型和特性的分析,指出隐藏消息后可能对文本统计特性带来的变化,并提出了基于AdaBoost的通用检测算法。抽取文本的5个基本统计特征量为分类特征,对自然文本和载密文本进行有效分类检测。实验证明该算法具有较好的适用性和可靠性。

关键词：隐写分析文本统计特征量 AdaBoost

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相似文本的快速搜索

计算机工程 2004年第15期30卷 22-23,71页

作者：燕继坤郑辉席建民西南电子电信技术研究所国家重点实验室成都610041

相似文本的快速搜索是大规模文本处理需要解决的基本问题。从两方面改进了Udi的相似文本搜索方法,通过Hash把集合映射成ID,从而得到更快的集合比较算法,重新定义了相似关系,能够减少误判,同时对有固定格式的文本也有更好的效果。

关键词：大规模文本处理相似文本搜索复制检测

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单实例分类算法研究

南京理工大学学报 2009年第4期33卷 444-449页

作者：潘志松燕继坤杨绪兵缪志敏陈斌解放军理工大学指挥自动化学院江苏南京210007 西南电子研究所四川成都610041 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

针对不平衡分类问题的极端情况,即用于训练的样本极少甚至只有一个实例,该文提出了一种单实例分类算法,这种方法使用球面作为分类面,在目标类的单实例在球内和反类尽量位于球面外的约束条件下,最大化该分类球面的半径,该方法能够有效地... 详细信息

针对不平衡分类问题的极端情况,即用于训练的样本极少甚至只有一个实例,该文提出了一种单实例分类算法,这种方法使用球面作为分类面,在目标类的单实例在球内和反类尽量位于球面外的约束条件下,最大化该分类球面的半径,该方法能够有效地处理线性可分的数据分布。当输入样本分布结构呈高度非线性时,该算法通过核映射将低维输入空间中的非线性可分问题变换为高维特征空间中可能的线性可分问题,并以内积形式刻画,最终在特征空间上通过核技巧获得原问题的解决。通过对标准数据集和实际数据集的实验,验证了单实例分类算法在处理数据不平衡问题上的有效性。

关键词：单实例核方法分类支持向量