【摘 要】
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传统的模式识别方法认为特征是相互独立的,容易忽略多模态特征之间多元的关联性,从而造成识别的误差。为此,基于超图模型,提出一种新的特征整合方法。定义共享熵的计算方法用
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学软件工程国家重点实验室
【基金项目】
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国际科技合作项目(2013DFA12460)
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传统的模式识别方法认为特征是相互独立的,容易忽略多模态特征之间多元的关联性,从而造成识别的误差。为此,基于超图模型,提出一种新的特征整合方法。定义共享熵的计算方法用以表示多个特征之间的关联程度,以每个特征作为顶点,特征之间的多元关系作为超边。对形成的超图,定义模块度函数取代传统的切边数,作为衡量子超图的社团特性强弱的指标,应用超图分割算法,对原始的多模态特征进行聚类划分。在划分集合上采用多分类Boosting方法,形成最终的强分类器。实验结果表明,与线性支持向量机、多核学习等当前流行的特征融合方法相比,该方法能有效提高识别准确率。
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