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基于免疫克隆高斯过程隐变量模型的SAR目标特征提取与识别

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红外与毫米波学报 2013年第3期32卷 231-236页

作者：张向荣缑丽敏李阳阳冯婕焦李成西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室陕西西安710071

作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提... 详细信息

作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提取及自动识别方法,其中利用改进的GPLVM进行特征提取,高斯过程分类进行目标识别.传统GPLVM使用共轭梯度法对似然函数进行优化,为避免梯度估值易受噪声干扰、步长对算法影响严重等缺点,提出基于免疫克隆选择算法的GPLVM,利用其具有快速收敛到全局最优的特性提高算法性能.实验结果表明,该算法不仅降低了特征维数,且提高了识别精度,从而验证了算法用于SAR图像目标识别的有效性.

关键词：高斯过程隐变量模型免疫克隆选择算法特征提取 SAR图像目标识别

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压缩感知回顾与展望

电子学报 2011年第7期39卷 1651-1662页

作者：焦李成杨淑媛刘芳侯彪智能感知与图像理解教育部重点实验室西安电子科技大学

压缩感知是建立在矩阵分析、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学、泛函分析等基础上的一种全新的信息获取与处理的理论框架.它基于信号的可压缩性,通过低维空间、低分辨率、欠Nyquist采样数据的非相关观测来实现高维信号的感知.压缩感... 详细信息

压缩感知是建立在矩阵分析、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学、泛函分析等基础上的一种全新的信息获取与处理的理论框架.它基于信号的可压缩性,通过低维空间、低分辨率、欠Nyquist采样数据的非相关观测来实现高维信号的感知.压缩感知不仅让我们重新审视线性问题,而且丰富了关于信号恢复的优化策略,极大的促进了数学理论和工程应用的结合.目前,压缩感知的研究正从早期的概念理解、数值仿真、原理验证、系统初步设计等阶段,转入到理论的进一步深化,以及实际系统的开发与应用阶段.本文分析了压缩感知的原理与应用,综述了压缩感知的最新进展及存在的问题,指出了进一步研究的方向.

关键词：压缩感知稀疏表示压缩观测优化恢复

基于Memetic算法的SAR图像变化检测

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红外与毫米波学报 2012年第1期31卷 67-72页

作者：辛芳芳焦李成王桂婷西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室陕西西安710071

提出了一种无监督SAR图像变化检测算法,利用数据聚类思想,通过进化算法寻找最小均方误差,得到变化检测结果.在原有Memetic算法基础上,针对图像自身特点,提出全新的搜索策略并根据当前检测结果动态调整局部搜索算法,实现了粗细结合的搜... 详细信息

提出了一种无监督SAR图像变化检测算法,利用数据聚类思想,通过进化算法寻找最小均方误差,得到变化检测结果.在原有Memetic算法基础上,针对图像自身特点,提出全新的搜索策略并根据当前检测结果动态调整局部搜索算法,实现了粗细结合的搜索过程.算法不受分布模型限制,不需要先验知识,适用性较强.将改进的算法与GA、ICSA及原MA进行比较,实验证明,该算法可以快速收敛.对真实SAR图像进行检测,可以得到较好的检测结果.

关键词： SAR图像变化检测 Memetic算法

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流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

电子科技大学学报 2014年第5期43卷 742-747页

作者：邓晓政焦李成西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071

聚类算法在对图像进行分割的过程中要面对如何自动确定聚类类别数、如何克服图像特征点分布复杂的流形结构、如何减少算法的运行时间。针对这些问题,提出了流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法。自动免疫克隆聚类算法可以自动确定... 详细信息

聚类算法在对图像进行分割的过程中要面对如何自动确定聚类类别数、如何克服图像特征点分布复杂的流形结构、如何减少算法的运行时间。针对这些问题,提出了流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法。自动免疫克隆聚类算法可以自动确定聚类个数,不需要人为事先给定,并且确保全局收敛;使用流形距离可以反映空间分布复杂的流形数据;使用超像素而非像素来降低图像分割的时间等问题。通过对4组人工数据集和4幅自然图像进行实验,对比k-means算法、GCUK算法,结果表明该方法优势比较明显,具有一定的实用性和先进性。

关键词：聚类图像分割免疫克隆流形

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基于预测策略的动态多目标免疫优化算法

计算机学报 2015年第8期38卷 1544-1560页

作者：刘若辰马亚娟张浪尚荣华西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071

为了有效解决动态多目标优化问题,文中提出了一种新的基于预测策略的动态多目标免疫优化算法.该算法首先采用相似性检测算子较好地检测到环境的变化.同时利用前几个时刻的最优非支配抗体解集建立新的预测模型来预测产生新时刻的初始抗... 详细信息

为了有效解决动态多目标优化问题,文中提出了一种新的基于预测策略的动态多目标免疫优化算法.该算法首先采用相似性检测算子较好地检测到环境的变化.同时利用前几个时刻的最优非支配抗体解集建立新的预测模型来预测产生新时刻的初始抗体种群,进一步提高了算法对环境变化的反应能力.此外,通过引入基于两种不同的父代个体选择策略而改进的差分交叉算子来加快算法的收敛速度.文中采用几个典型的标准测试问题验证算法的有效性,实验结果表明,提出的相似性检测算子的预测模型可以提高算法的跟踪能力,而改进的差分交叉算子能够提高算法的收敛性能.

关键词：预测模型差分进化动态多目标优化免疫优化算法

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半监督谱聚类特征向量选择算法

模式识别与人工智能 2011年第1期24卷 48-56页

作者：赵凤焦李成刘汉强公茂果西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071

对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用数据规范化亲和度矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示.然而,对于某些模式识别问题,这K个特征向量不一定能够体现原始数据的结构.文中提出一种半监督谱聚类... 详细信息

对于一个K类问题,Ng-Jordan-Weiss(NJW)谱聚类算法通常采用数据规范化亲和度矩阵的前K个最大特征值对应的特征向量作为数据的一种表示.然而,对于某些模式识别问题,这K个特征向量不一定能够体现原始数据的结构.文中提出一种半监督谱聚类特征向量选择算法.该算法利用一定量的监督信息寻找能够体现数据结构的特征向量组合,进而获得优于传统谱聚类算法的聚类性能.UCI标准数据集和MNIST手写体数据集上的仿真实验验证该算法的有效性和鲁棒性.

关键词：谱聚类特征向量选择半监督学习免疫克隆选择

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动态多目标优化研究综述

计算机学报 2020年第7期43卷 1246-1278页

作者：刘若辰李建霞刘静焦李成西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安710071

现实生活中,存在许多动态多目标优化问题(Dynamic Multi-objective Optimization Problems,DMOPs),这类问题的目标函数之间相互矛盾,并且目标函数、约束或者参数都可能随着时间的变化而发生变化.这种随时间不断变化的特性,给解决DMOPs... 详细信息

现实生活中,存在许多动态多目标优化问题(Dynamic Multi-objective Optimization Problems,DMOPs),这类问题的目标函数之间相互矛盾,并且目标函数、约束或者参数都可能随着时间的变化而发生变化.这种随时间不断变化的特性,给解决DMOPs带来了挑战,算法不仅要能够追踪到最优解,同时还要求算法能够快速地对发生的变化做出响应.本文对动态多目标优化(Dynamic Multi-objective Optimization,DMO)的研究进行了比较全面的综述,具体内容如下:(1)描述了DMO的相关理论背景;(2)阐述了DMOPs的分类并对现有的基准问题做了分类归纳;(3)详细讨论了DMO研究的发展概况;(4)对DMO算法的性能评价指标进行了归类介绍;(5)通过实验对比了主流DMO算法的性能;(6)总结了DMO算法在一些领域的应用;(7)分析了解决DMOPs存在的挑战以及诸多难题.

关键词：动态多目标优化多目标优化 Pareto最优测试函数性能指标实际应用

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合成孔径雷达影像变化检测研究进展

计算机研究与发展 2016年第1期53卷 123-137页

作者：公茂果苏临之李豪刘嘉智能感知与图像理解教育部重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071

遥感影像变化检测技术用于检测同一地点在一段时间内所发生的变化情况,具有重要的应用价值.而基于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像的变化检测由于其传感器具有不受时段、天气条件影响等优良特性而在近年内受到了广泛的... 详细信息

遥感影像变化检测技术用于检测同一地点在一段时间内所发生的变化情况,具有重要的应用价值.而基于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像的变化检测由于其传感器具有不受时段、天气条件影响等优良特性而在近年内受到了广泛的关注.针对SAR影像变化检测这一核心任务,首先对其经典步骤以及每一步的传统方法进行介绍,然后对在近年来的诸多新兴热点算法加以归纳总结.这些热点算法对差异图的生成以及阈值、聚类、图切和水平集4种常用的差异图分析法进行了不同程度的研究,将传统方法针对变化检测任务进行了相应改善,取得了良好的效果.在由浅入深地介绍了这些算法的同时也进行了理论上的分析对比.为了验证这些方法的有效性,使用了2组数据集对这些方法进行了测试,定量比较了一些方法的性能.最后针对目前SAR影像变化检测技术中需要进一步研究的内容作了展望.

关键词：变化检测合成孔径雷达遥感影像阈值聚类图切水平集

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基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类

计算机研究与发展 2011年第11期48卷 1991-1999页

作者：钟桦杨晓鸣焦李成智能感知与图像理解教育部重点实验室(西安电子科技大学) 西安710071

共生矩阵是描述纹理特征的一种常用方法.首先提出一种新的特征提取算法——多分辨共生矩阵.多分辨共生矩阵是通过同时在非下采样小波变换的逼近子带和细节子带上提取共生矩阵来实现的,能够有机整合传统小波的多分辨特性和频谱信息,以及... 详细信息

共生矩阵是描述纹理特征的一种常用方法.首先提出一种新的特征提取算法——多分辨共生矩阵.多分辨共生矩阵是通过同时在非下采样小波变换的逼近子带和细节子带上提取共生矩阵来实现的,能够有机整合传统小波的多分辨特性和频谱信息,以及空域灰度共生矩阵的纹理结构信息.其次,分析了多分辨共生矩阵、灰度共生矩阵以及小波能量特征的物理意义,并从相关性出发提出了新的特征选择方法,有效地降低了特征维数.对标准纹理库的分类实验结果表明:多分辨共生特征对纹理具有更好的描述能力,其分类正确率超过小波能量特征、空域灰度共生特征:二者融合以及灰度梯度共生特征的结果;所提出的特征选择方法在降低特征维数的同时,能够保持分类正确率.

关键词：纹理分类多分辨共生矩阵非下采样小波变换特征选择