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fisher准则下面向判别性特征的字典学习方法及其组织病理图像分类研究

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自动化学报 2018年第10期44卷 1842-1853页

作者：汤红忠李骁张小刚张东波王翔毛丽珍湘潭大学信息工程学院湘潭411105 湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105

针对当前面向组织病理图像特征提取的字典学习方法中存在着学习的无病字典与有病字典相似程度高,判别性弱的问题,本文提出一种新的面向判别性特征字典学习方法 (Discriminative feature-oriented dictionary learning based on fisher c... 详细信息

针对当前面向组织病理图像特征提取的字典学习方法中存在着学习的无病字典与有病字典相似程度高,判别性弱的问题,本文提出一种新的面向判别性特征字典学习方法 (Discriminative feature-oriented dictionary learning based on fisher criterion, FCDFDL).该方法基于fisher准则构造目标函数的惩罚项,最小化学习字典的类内距离与最大化学习字典的类间距离,大大降低无病字典与有病字典间的相似性.同时,优化学习字典对同类样本的重构性能,并约束学习字典对非同类样本的重构性能.然后,利用本文学习的无病与有病字典对测试样本进行稀疏表示,采用重构误差向量的统计量构造分类器.最后,分别在ADL数据集与BreaKHis数据集上验证了本文方法的有效性.实验结果表明,本文学习字典的判别性更强,获得了更优的分类性能.

关键词：组织病理图像 fisher准则字典学习判别性特征

fisher准则和正则化水平集方法分割噪声图像

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计算机研究与发展 2012年第6期49卷 1339-1347页

作者：文乔农万遂人徐双东南大学医学电子学实验室南京210096 东南大学计算机科学与工程学院南京210096

随着活动轮廓模型的不断成熟和发展,模型的抗噪能力又成为重要的研究课题.为了精确地分割图像的同时去除图像的噪声,针对噪声图像用非负稳健函数作为边缘保持函数,从而保证图像在去噪的过程中边缘和纹理信息不被模糊.首先创造性地将分... 详细信息

随着活动轮廓模型的不断成熟和发展,模型的抗噪能力又成为重要的研究课题.为了精确地分割图像的同时去除图像的噪声,针对噪声图像用非负稳健函数作为边缘保持函数,从而保证图像在去噪的过程中边缘和纹理信息不被模糊.首先创造性地将分类器中的fisher准则函数引入到图像分割中,从分类的角度对C-V模型给出了fisher解释.把fisher准则作为分割的标准来建立一个基于区域和边缘相结合的同时完成去噪和分割变分水平集分割模型.其次详细讨论了该模型的数值求解方法.最后实验验证了用fisher值来衡量分割标准的理论的正确性和可靠性以及模型中正则项约束在去噪过程中的边缘保持功能.通过3组实验检验了提出的模型对噪声图像的去噪和分割比聚类算法、松弛迭代算法、Mean Shift算法有更好的效果.

关键词： fisher准则稳健函数变分水平集图像分割去噪

基于多特征融合与fisher准则的遥感场景图像分类

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兰州大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 90-97页

作者：高翔侯宇超程蓉续婷王李祺白艳萍中北大学数学学院太原030051

提出一种基于多特征融合的fisher准则分类方法,将提取到的卷积神经网络特征、图像纹理的局部二值模式、方向梯度直方图特征及颜色特征、颜色矩进行有效融合,使其在高维空间上线性可分,利用线性分类器fisher对特征模型的参数进行微调获... 详细信息

提出一种基于多特征融合的fisher准则分类方法,将提取到的卷积神经网络特征、图像纹理的局部二值模式、方向梯度直方图特征及颜色特征、颜色矩进行有效融合,使其在高维空间上线性可分,利用线性分类器fisher对特征模型的参数进行微调获得分类结果.将该模型应用于数据集UCM进行测试,与其他分类方法相比,准确率均有所提升;与深度卷积网络GoogLeNet相比准确率提升1.5%.为保证该模型的泛用性,于AID数据集上进行进一步实验,结果验证了该模型的有效性.

关键词：多特征融合 fisher准则图像分类

fisher准则K-L变换和SVM在分类中的应用

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计算机工程与应用 2006年第19期42卷 147-150,157页

作者：李国齐赵广社孙照莹西安交通大学自动控制研究所西安710049

在模式分类问题中,利用fisher准则及K-L变换将样本数据从高维特征空间映射到低维特征空间以提取特征;而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类。文章利用三种方法对鸢尾属植物数... 详细信息

在模式分类问题中,利用fisher准则及K-L变换将样本数据从高维特征空间映射到低维特征空间以提取特征;而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类。文章利用三种方法对鸢尾属植物数据集的分类进行仿真试验,并对仿真结果进行分析比较,给出了三种方法在模式分类应用中的异同以及他们之间的内在联系和区别。

关键词： fisher准则 K-L变换 SVM(支持向量机) 分类映射投影

基于混淆矩阵和fisher准则构造层次化分类器

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软件学报 2005年第9期16卷 1560-1567页

作者：张静宋锐郁文贤夏胜平胡卫东国防科学技术大学ATR重点实验室湖南长沙410073

构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度... 详细信息

构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循fisher准则,设计并实现了模式相似关系分析机(patterns’similarityrelationshipanalyzingmachine,简称PSRAM),将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合起来,自适应地产生层次化分类器结构.大量测试证实,该方法有效、实用,可以显著地提高分类器的识别性能和稳健性.

关键词：层次化分类器相似性度量模式相似关系分析机 fisher准则自适应模式组合

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基于模糊fisher准则的半模糊聚类算法

电子与信息学报 2008年第9期30卷 2162-2165页

作者：曹苏群王士同陈晓峰谢振平邓赵红江南大学信息学院

该文针对线性可分数据提出一种鲁棒的基于模糊fisher准则的半模糊聚类算法FFC-SFCA。FFC-SFCA通过模糊化散布矩阵,将模糊理论引入fisher判别方法,通过对模糊fisher准则函数迭代优化实现聚类。FFC-SFCA的优势在于具有很好的鲁棒性且可以... 详细信息

该文针对线性可分数据提出一种鲁棒的基于模糊fisher准则的半模糊聚类算法FFC-SFCA。FFC-SFCA通过模糊化散布矩阵,将模糊理论引入fisher判别方法,通过对模糊fisher准则函数迭代优化实现聚类。FFC-SFCA的优势在于具有很好的鲁棒性且可以获得可分性好的聚类结果,同时,可以求得最优鉴别矢量和分类阈值。实验证实了FFC-SFCA的有效性以及对两个常规聚类算法的优越性。

关键词： fisher准则半模糊聚类最优鉴别矢量

基于图像边缘信息和fisher准则的钢板表面缺陷分割研究

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光学技术 2007年第3期33卷 382-385页

作者：孟祥迪陈升来郭静寰中国科学院长春光学精密机械与物理研究所大连海事大学计算机科学与技术学院辽宁大连160263

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然... 详细信息

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然后利用fisher准则寻找最佳阈值,分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声,实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明,该方法不仅能够识别出弱小的缺陷,而且实现了在线实时检测。

关键词：边缘检测灰度拉伸 fisher准则图像分割数学形态学

基于fisher准则和最大熵原理的SVM核参数选择方法

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控制与决策 2014年第11期29卷 1991-1996页

作者：周绍磊廖剑史贤俊海军航空工程学院控制工程系中国人民解放军91550部队

针对支持向量机(SVM)核参数选择困难的问题,提出一种基于fisher准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法.首先,从SVM分类器原理出发,提出SVM核参数优劣的衡量标准;然后,根据此标准利用fisher准则来优选SVM核参数,并引入最大熵原理进一步调... 详细信息

针对支持向量机(SVM)核参数选择困难的问题,提出一种基于fisher准则和最大熵原理的SVM核参数优选方法.首先,从SVM分类器原理出发,提出SVM核参数优劣的衡量标准;然后,根据此标准利用fisher准则来优选SVM核参数,并引入最大熵原理进一步调整算法的优选性能.整个模型采用粒子群优化算法(PSO)进行参数寻优.UCI标准数据集实验表明了所提方法具有良好的参数选择效果,优选出的核参数能够使SVM具有较高的泛化性能.

关键词：支持向量机核函数参数选择 fisher准则最大熵原理粒子群优化算法

基于改进的fisher准则的多示例学习视频人脸识别算法

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自动化学报 2018年第12期44卷 2179-2187页

作者：王玉申铉京陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学应用技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

视频环境下目标的姿态变化使得人脸关键帧难以准确定位,导致基于关键帧标识的视频人脸识别方法的识别率偏低.为解决上述问题,本文提出一种基于fisher加权准则的多示例学习视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为一个多示例问题,将... 详细信息

视频环境下目标的姿态变化使得人脸关键帧难以准确定位,导致基于关键帧标识的视频人脸识别方法的识别率偏低.为解决上述问题,本文提出一种基于fisher加权准则的多示例学习视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为一个多示例问题,将视频中归一化后的人脸帧图像作为视频包中的示例,采用分块TPLBP级联直方图作为示例纹理特征,示例特征的权值通过改进的fisher准则获得.在训练集合的示例特征空间中,采用多示例学习算法生成分类器,进而实现对测试视频的分类及预测.通过在Honda/UCSD视频库和Youtube Face数据库中的相关实验,该算法达到了较高的识别精度,从而验证了算法的有效性.同时,该方法对均匀光照变化、姿态变化等具有良好的鲁棒性.

关键词：视频人脸识别局部二值模式多示例学习 fisher准则