分类器组合相关论文
该文主要从统计模式识别的角度出发,来研究人脸图像的特征提取问题.它可以分为4部分:基于统计表征的特征提取;基于统计辨别的特征......
人脸的自动识别技术在近几十年来成为图像处理与模式识别领域的一个研究热点,其不但在理论研究上具有较大的挑战性,而且在现实生活......
软件无线电是近年来随着微电子及计算机技术高速发展而产生的一种新的无线通信技术。其基本思想是构造一个具有开放性、标准化、模......
人脸图象的定位与校准是人脸识别研究的第一步.该文利用模板匹配思想提出了基于眼睛位置估计的人脸图象的定位与校准方法,对由18人......
本文把多分类器组合的方法应用于心电信号波形的分类中.多分类器组合系统的设计可以分为两个部分:分类器集的设计和组合器的设计.......
随着Internet的迅速普及，挖掘分布的数据已经成为数据挖掘领域面临的一个主要挑战。由于节点是物理分布的，处理的是海量数据，同时还要......
随着Internet的快速扩展,网络安全已经成为现代计算机系统面临的最重要的问题。由于互联网络在设计、实现和使用中存在着种种安全......
舌诊是中医学中最有临床应用价值的诊法之一。近年来,中医舌诊因其简单有效等特点,在国内外得到了越来越多的认可和应用,同时,随着......
近年来,随着智能电视市场的快速发展,智能电视安全问题也变得日益突出。智能电视允许用户自由安装应用程序,这一机制在为用户带来......
随着信息处理技术和计算机网络的普及，Internet上的Web页面数量呈指数增长，为了快速、方便地处理这些信息，Web文本自动分类技术应运而......
人脸的检测与定位是人脸识别研究第一步要解决的问题.该文利用多角度模板匹配结合基于眼睛位置估计的方法进行了人脸的检测与定位......
据统计,在我国每年被盗汽车大约有10万辆,平均每天大约有300多辆汽车被盗。据以往公安机关侦破被盗车辆案件发现,犯罪分子在成功盗......
基于土地利用/覆盖信息提取的快速、自动化和高精度的现实需求,遥感影像计算机自动分类研究成为提高遥感应用性的一个重要方向。多......
在语音识别方面,基于隐马尔可夫模型的识别方法有着非常重要的地位,并且在实际应用中得到了较好的识别结果.该文提出了基于最小误......
多分类器组合的目的是希望能够充分发挥每个分类器在各自分类器性能上的长处，以获得比任何单独分类器都要高的识别率。多分类器组合......
在分析了不同的多样性定义的基础上,给出了多样性度量应该考虑的三种因素.结合边际概念,提出了一种新的多样性度量标准.实验结果表......
将多个分类器进行组合能提高分类精度.基于模糊测度的Sugeno和Choquet积分具有理想的特性,因此该文利用其进行分类器组合.然而在实......
基于决策论中信息源合并规则,提出了基于支持向量机的并行学习方法(B-SVMs).在训练阶段,B-SVMs将一个大规模问题随机分解成若干规......
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主曲线是一种新的基于非线性变换的特征抽取方法,它是一种通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线来进行特征提取的方法。为......
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分类器组合技术可以提高模式识别的性能，受到了模式识别领域研究人员的广泛关注。实现成员分类器的多样性是提高分类器组合泛化能力......
半监督算法作为一种能有效利用大量的未标签数据来改善少量的标签数据训练出来的分类器性能的算法,无论在理论上还是实践上都很有......
本文讨论了分类器组合的叠加法以及相应的叠加策略，提出了一种新的基于叠加法的元学习策略。该策略对基分类器的预测结果进行投票表......
根据基于类的特征向量方法的原理，提出了一种基于投票的叠加泛化方法，对0-层分类器的预测结果“投而不决”，由1-层分类算法来归纳投票......
对传统的串行、并行组合方式的分析基础上 ,该文提出一种基于层次的分类器组合方式 ,并以手写体数字识别为例 ,选取了 8个不同信息......
提出了一种基于Borda规则的分类器组合方法。该方法将分类器组合问题看成多目标多人决策问题,是一种基于类别排序的方法。在标准手......
提出一种新的基于模糊聚类的组合分类器算法,该算法利用模糊聚类技术产生训练样本的分布特征,据此为每一个样本赋予一个权值,来确......
后验概率估计是模式识别多分类器组合方法研究的基础 ,该文提出了最近邻距离分类器后验概率估计的类条件置信变换方法 .后验概率被......
单一神经网络分类器的性能很大程度上取决于网络参数的选择 ,设计一个性能最优的神经网络分类器是非常困难的。针对这一问题 ,本文......
针对集成学习算法研究中多个分类器的最佳组合问题,改进了传统的AdaBoost集成学习算法。用于组合的各个分类器通常是基于样本集通......
为提高数据分类的性能,提出了一种基于信息熵[1]的多分类器动态组合方法(EMDA)。此方法在多个UCI标准数据集上进行了测试,并与由集......
在多标签分类问题中,标签之间往往是相关的,为了提高分类性能,利用标签之间的相关性,提出AdaBoost.MLR算法和标签相关性分析方法。......
在数据挖掘领域中,分类是一种非常重要的技术。现在有很多种分类技术,如贝叶斯,决策树等,这些分类器都是单分类器。人们为了提高分......
遥感图像分类是遥感应用系统中的关键技术,提高遥感图像的分类精度是发展遥感技术重点,采用多分类器组合的算法对黑龙江塔河县森林......
先通过PCA特征脸或插值降维,并利用Fisher鉴别矢量集,获得人脸鉴别特征;然后采用常见距离分类器及其组合形式进行识别分析,分类器......
针对单传感器地形分类效果不佳的问题,提出一种基于可见光与红外数据融合的地形分类方法。分别对可见光图像与红外图像提取特征,使......
随着模式识别技术中遇到的实际问题的复杂化,单独分类器的性能已经难以满足许多实际应用的要求,分类器组合技术成为提高模式识别系......
针对多类分类问题，研究支持向量机集成中的分类器组合架构与方法．分析已有的多类级和两类级支持向量机集成架构的不足后，提出两层的集......
内蒙古矿产资源富集,存在着大量露天开采煤矿,不仅其占地面积大,而且对土地资源和生态资源的破坏严重,因此,本论文以“内蒙区矿山......
针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路。基于改进思路构造出了改进的多标......
本文研究了多传感器信息融合与智能信息处理领域中的若干个问题。 首先研究多传感器融合在移动机器人导航中的应用。包括移动机......
利用神经网络分类器组合 ,对手写体数字识别问题进行了研究 .通过对同一训练样本集抽取不同特征集合 ,从而获得不同的神经网络分类......
由于多分类器系统能够达到比个体分类器更好的分类性能和鲁棒性,该技术受到了越来越多的关注并取得了较大的进展,同时也带来了巨大......
针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法。算法基于Real AdaBoost算法的核心......
