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半监督增强线性近邻传递算法

南阳理工学院学报 2012年第6期4卷 1-5,55页

作者：黄传波西南科技大学国防科技学院四川绵阳621010

本文将先验鉴别信息引入到降维过程中,融合线性近邻传递模型,提出了半监督增强线性近邻传递算法S-ILNP(Semi-supervised Incremental Linear Neighborhoods Propagation)。该方法首先利用先验标签信息构建类间和类内图,再依据拉普拉斯... 详细信息

本文将先验鉴别信息引入到降维过程中,融合线性近邻传递模型,提出了半监督增强线性近邻传递算法S-ILNP(Semi-supervised Incremental Linear Neighborhoods Propagation)。该方法首先利用先验标签信息构建类间和类内图,再依据拉普拉斯映射原理实现维数约减,运用线性近邻传递实现半监督学习,标签信息由全局一致性假设,通过局部最近临,从有标签数据点进行全局传递标注。该算法充分利用先验鉴别信息,显著提高了图像检索的准确度。

关键词：近邻传递半监督学习相关反馈图像检索

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PG数字式保护测控装置的设计

计算机工程与设计 2011年第10期32卷 3356-3359,3441页

作者：吴海涛唐振民南京工程学院通信工程学院江苏南京211167 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

为了保障低压电网及厂用电系统的安全稳定运行,提出了基于网络版图形化保护测控装置的设计方案。结合PG系列保护测控装置的设计需求,详细分析了其关键技术和主要功能模块,设计并完成了该装置的图形化上位机软件和基于MPC8247 CPU及Vxwo... 详细信息

为了保障低压电网及厂用电系统的安全稳定运行,提出了基于网络版图形化保护测控装置的设计方案。结合PG系列保护测控装置的设计需求,详细分析了其关键技术和主要功能模块,设计并完成了该装置的图形化上位机软件和基于MPC8247 CPU及Vxworks相结合的下位机程序,它定时地采集测控现场的保护数据,直观地展现了装置的各种软硬件配置信息及各器件的实时运行状态。实际应用结果表明,该系统运行稳定,有效地发挥了其安全防护作用。

关键词：保护测控装置上位机软件网络编程设计流程图形化界面

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融合李群理论与特征子空间基的图像目标跟踪

控制理论与应用 2012年第10期29卷 1272-1276页

作者：吴刚唐振民杨静宇南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 南京工程学院车辆工程系江苏南京211167

针对复杂背景下目标跟踪窗口易受噪声干扰从而产生形变与漂移的问题,本文利用群空间中仿射群组受扰动后的形不变属性,将系统状态变量映射到李群空间进行处理,同时采用增量主元分析法(IPCA)算法实时学习并更新目标特征子空间数据.所提方... 详细信息

针对复杂背景下目标跟踪窗口易受噪声干扰从而产生形变与漂移的问题,本文利用群空间中仿射群组受扰动后的形不变属性,将系统状态变量映射到李群空间进行处理,同时采用增量主元分析法(IPCA)算法实时学习并更新目标特征子空间数据.所提方法在利用粒子滤波算法采样粒子时,通过引入测量向量以提高权值计算的准确性.在基于Car11等4个测试集的实验中,结果优于IVT跟踪器,本文跟踪器窗口在噪声干扰下不会产生形变,跟踪成功率达到96%,结果优于IVT跟踪器.对比Kwon跟踪器,本文跟踪方法显著降低了算法复杂度,平均执行时间有效地控制在0.32s/帧.

关键词：目标识别群空间学习特征

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改进的Online EM背景减除算法

计算机工程 2011年第4期37卷 201-202页

作者：王炜钱徽陈鹏金卓军浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法。改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结... 详细信息

为有效提取复杂场景中的运动前景,提出基于贝叶斯理论的Dirichlet共轭先验,结合在线最大似然估计(Online EM)改进基于高斯混合模型参数的背景减除算法。改进算法避免了陷入局部最值,在线自适应地调整高斯个数,并生成运动全景图,实验结果表明,该算法能有效提高前景检测率。

关键词：背景减除 Dirichlet共轭先验在线最大似然估计贝叶斯理论高斯混合模型全景图

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基于压缩策略的安全XML关键字查询

计算机工程与应用 2011年第36期47卷 5-8,15页

作者：吴海涛唐振民南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 南京工程学院通信工程学院南京211167

当含有敏感信息的XML文档在网络上传输或交换时,需要用户执行受限查询,如何提高查询效率,同时又保证敏感信息的安全一直是安全领域的研究热点。以带访问权限的实例信息树为主体,优先抽取主干信息策略,再反向作用于实例信息树存储特殊节... 详细信息

当含有敏感信息的XML文档在网络上传输或交换时,需要用户执行受限查询,如何提高查询效率,同时又保证敏感信息的安全一直是安全领域的研究热点。以带访问权限的实例信息树为主体,优先抽取主干信息策略,再反向作用于实例信息树存储特殊节点的压缩方法,为安全且高效的XML关键字查询奠定了基础,而且采用扩展的Dewey编码方式,为安全查询提供了方便。实验结果表明,这种基于压缩策略的安全查询方式减轻了存储负担,提高了查询效率。

关键词： XML文档扩展的Dewey编码关键字查询压缩安全

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基于超图正则化受限的概念分解算法

电子与信息学报 2015年第3期37卷 509-515页

作者：李雪赵春霞舒振球郭剑辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

针对概念分解(Concept Factorization,CF)算法没有同时考虑样本中存在的类别信息及数据间多元几何结构信息的问题,该文提出一种基于超图正则化受限的概念分解(Hyper-graph regularized Constrained Concept Factorization,HCCF)算法。H... 详细信息

针对概念分解(Concept Factorization,CF)算法没有同时考虑样本中存在的类别信息及数据间多元几何结构信息的问题,该文提出一种基于超图正则化受限的概念分解(Hyper-graph regularized Constrained Concept Factorization,HCCF)算法。HCCF算法通过构建一个无向加权的拉普拉斯超图正则项,提取数据间的多元几何结构信息,克服了传统图模型只能表达数据间成对关系的缺陷;同时采用硬约束的方式使样本的类别信息在低维空间中保持一致,充分利用了标记样本的类别信息。该文采用乘性迭代的方法求解HCCF算法的目标函数并证明了其收敛性。在TDT2库、Reuters库和PIE库上的实验结果表明,HCCF算法提高了聚类的准确率和归一化互信息,验证了算法的有效性。

关键词：信息处理概念分解聚类硬约束超图流形学习

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基于多特征融合的行人检测

图学学报 2013年第4期34卷 29-34页

作者：胡彬赵春霞孙玲南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 北方导航控制技术股份有限公司北京100176

研究了3种不同类型的特征算子:梯度直方图(HOG),基于Gabor变换的局部二值特征直方图(LGBPHS)和基于剪切波变换的直方图(HSC)在基于图像的行人检测中的应用。提出了基于多特征融合的检测算子,对单一特征进行L1范式规格化之后,将3个特征... 详细信息

研究了3种不同类型的特征算子:梯度直方图(HOG),基于Gabor变换的局部二值特征直方图(LGBPHS)和基于剪切波变换的直方图(HSC)在基于图像的行人检测中的应用。提出了基于多特征融合的检测算子,对单一特征进行L1范式规格化之后,将3个特征融合为一个高维的拥有大量信息的新特征,之后引入偏最小二乘法(PLS)进行特征降维,得到最终的人体特征。利用线性SVM作为分类器,在INRIA人体库上进行了实验,结果表明,融合后的特征极大的提高了检测率,在FPPW=10-5时,检测率达到了95.6%。

关键词：行人检测梯度直方图(HOG) LGBPHS HSC 偏最小二乘法 SVM

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基于自适应距离半监督LE的图像检索

商丘职业技术学院学报 2013年第2期12卷 27-31页

作者：黄传波周子平西南科技大学国防科技学院四川绵阳621010 商丘职业技术学院河南商丘476000

Laplacian特征映射是基于欧氏距离的近邻数据点的保持,高维数据点的近邻选取最终将影响全局低维坐标.本文将鉴别信息引入到近邻数据点中,使用有鉴别信息的距离测度来代替欧式距离测度,提出了一种基于自适应测度的半监督拉普拉斯特征映... 详细信息

Laplacian特征映射是基于欧氏距离的近邻数据点的保持,高维数据点的近邻选取最终将影响全局低维坐标.本文将鉴别信息引入到近邻数据点中,使用有鉴别信息的距离测度来代替欧式距离测度,提出了一种基于自适应测度的半监督拉普拉斯特征映射相关反馈算法FAD-SSLE(feedback on adaptive distance semi-supervisedlaplacian eigenmaps).在图像检索上的实验结果表明,该方法能够有效地利用少量的监督信息来提高分类和检索性能.

关键词：流形学习自适应距离测度半监督学习 Laplacian特征映射

基于超图正则化的概念分解及在数据表示中的应用

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控制与决策 2015年第8期30卷 1399-1404页

作者：李雪赵春霞舒振球郭剑辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

针对传统图模型的流形学习无法准确表达数据间多元几何结构信息的问题,提出一种基于超图正则化的概念分解(HRCF)算法.该算法用一组具有相似属性的数据子集构建超边,建立数据间高阶关系的超图模型.通过在概念分解算法中增加超图正则项,... 详细信息

针对传统图模型的流形学习无法准确表达数据间多元几何结构信息的问题,提出一种基于超图正则化的概念分解(HRCF)算法.该算法用一组具有相似属性的数据子集构建超边,建立数据间高阶关系的超图模型.通过在概念分解算法中增加超图正则项,保持数据间多元几何流形结构,提高了算法的鉴别性.在Yale库、USPS库和TDT2库上的实验表明,HRCF算法明显提高了聚类的准确率和归一化互信息,验证了算法的有效性.

关键词：概念分解流形正则项非负矩阵分解聚类