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关于统计学习理论与支持向量机 被引量：2264
1
作者 张学工 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期32-42,共11页
模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样... 模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状。 展开更多
关键词 统计学理论 支持向量机 机器学习 模式识别
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人脸检测研究综述 被引量：353
2
作者 梁路宏 艾海舟 +1 位作者 徐光祐 张钹 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期449-458,共10页
人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出 ,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值 ,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视 .该文从人脸检测问题的分类、人脸模... 人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出 ,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值 ,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视 .该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度 ,系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献 ,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法 。 展开更多
关键词 人脸检测 人脸识别 模式识别 计算机视觉
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电气设备局部放电检测技术述评 被引量：396
3
作者 李军浩 韩旭涛 +1 位作者 刘泽辉 李彦明 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2583-2601,共19页
局部放电检测被认为是电气设备最为重要和有效的绝缘状态评估方法,在电气设备绝缘状态的诊断和评估中得到了大量的研究和应用。从局部放电的检测方法、缺陷类型的模式识别及局部放电源的定位等几个方面进行归纳,综述了这些方面近年来的... 局部放电检测被认为是电气设备最为重要和有效的绝缘状态评估方法,在电气设备绝缘状态的诊断和评估中得到了大量的研究和应用。从局部放电的检测方法、缺陷类型的模式识别及局部放电源的定位等几个方面进行归纳,综述了这些方面近年来的重要研究成果。讨论了带电检测和在线监测、不同检测方法的局限性、局部放电源的危险程度评估方法及不同类型电压作用下局部放电的检测等目前局部放电研究及实践中存在的问题,提出了今后研究和应用中可能的发展方向。认为应加强在线监测系统的可靠性和准确性,研究不同检测方法对不同缺陷检出的有效性,研究对局部放电检测结果更为合理和科学的评估方法,并进一步深入研究不同类型电压作用下的局部放电特性和检测方法。 展开更多
关键词 局部放电:放电特性 检测方法 模式识别 局放定位 电压波形 绝缘状态评估
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人脸自动识别方法综述 被引量：156
4
作者 周杰 卢春雨 +1 位作者 张长水 李衍达 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期102-106,共5页
人脸自动识别是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点 ,近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进展 .本文重点对近三、四年来人脸识别的研究进行综述并对各种方法加以评论 .
关键词 人脸自动识别 图像处理 模式识别
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基于内容的图像检索技术与系统 被引量：153
5
作者 李向阳 庄越挺 潘云鹤 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期344-354,共11页
对图像检索的过去、现在和未来进行了分析 ,论述了每个阶段的研究特点 ,对基于内容的图像检索的主要研究技术进行详细和全面的论述 ,介绍了典型的基于内容的图像检索系统 .通过综述指出了目前研究中存在的主要问题并指出了今后的研究方向 .
关键词 图像检索 图像数据库 图像索引 图像处理 模式识别 计算机
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核聚类算法 被引量：195
6
作者 张莉 周伟达 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期587-590,共4页
该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法 .通过利用 Mercer核 ,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后 ,在特征空间中进行聚类 .由于经过了核函数的映射 ,使原来没有显现的特征突现出来 ,从而能够更好地聚类 .该核聚类方法在性能... 该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法 .通过利用 Mercer核 ,作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后 ,在特征空间中进行聚类 .由于经过了核函数的映射 ,使原来没有显现的特征突现出来 ,从而能够更好地聚类 .该核聚类方法在性能上比经典的聚类算法有较大的改进 ,具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类 . 展开更多
关键词 核聚类算法 聚类分析 核函数 特征空间 模式识别
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基于颜色和纹理分析的车牌定位方法 被引量：145
7
作者 郭捷 施鹏飞 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2002年第5期472-476,共5页
针对复杂背景的车牌定位问题 ,提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法 .该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的 HSV颜色模型 ,首先在颜色空间进行距离和相似度计算 ;然后对输入图象进行颜色分割 ,只有满足车牌颜色特性的区域 ... 针对复杂背景的车牌定位问题 ,提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法 .该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的 HSV颜色模型 ,首先在颜色空间进行距离和相似度计算 ;然后对输入图象进行颜色分割 ,只有满足车牌颜色特性的区域 ,才进入下一步的处理 ;最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断 ,并确定车牌区域 .该方法不同于大多数的车牌定位方法 ,它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少 ,而且 ,综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求 ,因而定位效果更好 ,应用范围更广 . 展开更多
关键词 颜色特征 纹理分析 车牌 定位 模式识别 交通管理 计算机视觉 智能化
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彩色汽车图象牌照定位新方法 被引量：124
8
作者 张引 潘云鹤 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第4期374-377,共4页
汽车牌照定位是一个公认的较难解决的图象分割问题 .目前已经实现的分割主要局限于灰度图象 ,且定位效果仍易受阴影和光照等条件的影响 .为解决彩色汽车图象牌照定位问题 ,提出了彩色图象边缘检测算子 Col-or Prewitt和彩色边缘检测与... 汽车牌照定位是一个公认的较难解决的图象分割问题 .目前已经实现的分割主要局限于灰度图象 ,且定位效果仍易受阴影和光照等条件的影响 .为解决彩色汽车图象牌照定位问题 ,提出了彩色图象边缘检测算子 Col-or Prewitt和彩色边缘检测与区域生长相结合的牌照定位算法 Color L P,其充分利用了颜色信息和牌照特点 .Color-Prewitt算法简单 ,全面作用在颜色空间的 3个分量上 ,在彩色牌照定位的边缘检测中具有传统算子无法比拟的优势 .实验表明 ,检测出的牌照区域完整 ,且与背景易于进一步剥离 ,由此可见 ,Color L P定位牌照区域准确率高 ,适用于任意背景、位置和光照下的牌照定位 ,且通用性较好 . 展开更多
关键词 彩色边缘检测 牌照识别 智能交通系统 汽车牌照定位 模式识别 计算机视觉 彩色图象 图象分割
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基于步态的身份识别 被引量：158
9
作者 王亮 胡卫明 谭铁牛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期353-360,共8页
提出了一种简单有效的自动步态识别算法 .对于每个序列而言 ,一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓 ;然后 ,这些时变的 2D轮廓形状被转换为对应的 1D距离信号 ,同时通过特征空间变换来提取低维步态特征 ;基于时空相关或归一化... 提出了一种简单有效的自动步态识别算法 .对于每个序列而言 ,一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓 ;然后 ,这些时变的 2D轮廓形状被转换为对应的 1D距离信号 ,同时通过特征空间变换来提取低维步态特征 ;基于时空相关或归一化欧氏距离度量 ,标准的模式分类技术用于最终的识别 .实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能 ,而且拥有相对较低的计算代价 . 展开更多
关键词 身份识别 计算机视觉 图像序列 生物特征识别 主元分析 时空相关 自动步态识别算法 模式识别
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支持向量机训练算法综述 被引量：97
10
作者 刘江华 程君实 陈佳品 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第1期45-50,共6页
本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法 ,主要有三大类 :以 SVM-light为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法 ,比较了各自的优缺点 ,并介绍了其它几种算法及多类分类算法 .最后指出了支持向量机具体实现的... 本文介绍统计学习理论中最年轻的分支——支持向量机的训练算法 ,主要有三大类 :以 SVM-light为代表的分解算法、序贯分类方法和在线训练法 ,比较了各自的优缺点 ,并介绍了其它几种算法及多类分类算法 .最后指出了支持向量机具体实现的方向及其在模式识别、数据挖掘。 展开更多
关键词 支持向量机 训练算法 统计学习理论 神经网络 模式识别
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一种基于小波与形态学的车牌图象分割方法 被引量：110
11
作者 戴青云 余英林 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 2000年第5期411-415,共5页
针对汽车车牌号与车身背景的分割问题 ,给出了一种基于小波分析和数学形态学的图象分割方法 .该方法是通过小波多尺度分解提取出纹理清晰 ,具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图象 .其水平方向低频、垂直方向高频的这一细节分量 ,主... 针对汽车车牌号与车身背景的分割问题 ,给出了一种基于小波分析和数学形态学的图象分割方法 .该方法是通过小波多尺度分解提取出纹理清晰 ,具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图象 .其水平方向低频、垂直方向高频的这一细节分量 ,主要代表车牌的目标区域 .然后 ,用数学形态学方法对小波分解后的细节图象进行一系列的形态运算 ,进一步消除无用信息和噪声 ,以找准车牌位置 .用该方法对在不同照明条件下所采集到的一系列车头、车尾图象进行了大量的实验 .实验结果表明 ,该方法定位效果好 ,分割精度高 。 展开更多
关键词 车牌图象分割 小波变换 数学形态学 模式识别
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模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究 被引量：157
12
作者 高新波 裴继红 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期80-83,共4页
加权指数m是模糊c 均值 (FCM)聚类算法中的一个重要参数 .本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响 ,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题 .实验结果表明 :m不合适的取值将严重影响算法的性能 ;在实际应用中m的最佳取值... 加权指数m是模糊c 均值 (FCM)聚类算法中的一个重要参数 .本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响 ,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题 .实验结果表明 :m不合适的取值将严重影响算法的性能 ;在实际应用中m的最佳取值范围为 [1 5 ,2 5 ],这与Pal的实验结论相一致 ;另外基于最优加权指数m 展开更多
关键词 加权指数 模糊聚类 模式识别
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仿生模式识别(拓扑模式识别)——一种模式识别新模型的理论与应用 被引量：151
13
作者 王守觉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1417-1420,共4页
本文提出了一种模式识别理论的新模型 ,它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的 .与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比 ,它更接近于人类“认识”事物的特性 ,故称为“仿生模式识别” .它的数学方法在于研究特征空... 本文提出了一种模式识别理论的新模型 ,它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的 .与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比 ,它更接近于人类“认识”事物的特性 ,故称为“仿生模式识别” .它的数学方法在于研究特征空间中样本集合的拓扑性质 ,故亦称作“拓扑模式识别” .“拓扑模式识别”的理论基点在于它确认了特征空间中同类样本的连续性 (不能分裂成两个彼此不邻接的部分 )特性 .文中用“仿生模式识别”理论及其“高维空间复杂几何形体覆盖神经网络”识别方法 ,对地平面刚体目标全方位识别问题作了实验 .对各种形状相像的动物及车辆模型作全方位 880 0次识别 ,结果正确识别率为 99 75 % ,错误识别率与拒识率分别为 0与 0 2 5 % . 展开更多
关键词 模式识别 神经网络 仿生学 高维几何 仿生模式识别 拓扑模式识别
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模式识别中的支持向量机方法 被引量：118
14
作者 杜树新 吴铁军 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期521-527,共7页
针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一... 针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一鉴别法、一一区分法、M-ary分类法、一次性求解等多类别分类方法.最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例.作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力. 展开更多
关键词 模式识别 支持向量机 泛化能力 分类方法 海量样本数据训练算法分块法 分解法 模型选择方法
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模糊聚类理论发展及应用的研究进展 被引量：100
15
作者 高新波 谢维信 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第21期2241-2251,共11页
从模糊聚类准则函数的演化、算法实现的途径、有效性度量方式以及在模式识别与图像处理中的应用等 4个方面对模糊聚类理论的研究进展做了综述和评价 。
关键词 聚类分析 模糊聚类 模式识别 图像处理
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人工智能及其发展应用 被引量：202
16
作者 邹蕾 张先锋 《信息网络安全》 2012年第2期11-13,共3页
人工智能是人类进入信息产业革命时代,达到认识和改造客观世界能力的高峰。文章从理论的角度介绍了人工智能的概念和发展沿革,并对现阶段人工智能研究领域的主要研究方向进行了介绍,最后分析了研究所取得的主要成果。
关键词 人工智能 专家系统 神经网络 模式识别
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基于支持向量机的入侵检测系统 被引量：135
17
作者 饶鲜 董春曦 杨绍全 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期798-803,共6页
目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法... 目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短. 展开更多
关键词 支持向量机 入侵检测系统 网络安全 统计学习 模式识别 计算机网络
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支持向量机理论及算法研究综述 被引量：200
18
作者 汪海燕 黎建辉 杨风雷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第5期1281-1286,共6页
介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的... 介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状,并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处,指出了其研究方向及前景,并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的研究。 展开更多
关键词 支持向量机 统计学习理论 训练算法 模糊支持向量机 多分类支持向量机 模式识别
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处理非线性分类和回归问题的一种新方法(I)——支持向量机方法简介 被引量：180
19
作者 陈永义 俞小鼎 +1 位作者 高学浩 冯汉中 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2004年第3期345-354,共10页
简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法———支持向量机 (SVM)方法 ;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本... 简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法———支持向量机 (SVM)方法 ;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等 ,因此不同于现有的统计方法。从本质上看 ,它避开了从归纳到演绎的传统过程 ,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductiveinference) ,大大简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定 ,计算的复杂性取决于支持向量的数目 ,而不是样本空间的维数 ,这在某种意义上避免了“维数灾”。 展开更多
关键词 支持向量机 模式识别 回归分析 密度估计 天气预报
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数学形态学在图象处理中的应用进展 被引量：111
20
作者 戴青云 余英林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期478-482,共5页
数学形态学是一种非线性滤波方法 .形态和差运算 ,即膨胀与腐蚀是数学形态学的基础 .数学形态学已由二值形态学、灰度形态学、软数学形态学、模糊形态学发展到模糊软形态学 ,可用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图象分割、形状识别、... 数学形态学是一种非线性滤波方法 .形态和差运算 ,即膨胀与腐蚀是数学形态学的基础 .数学形态学已由二值形态学、灰度形态学、软数学形态学、模糊形态学发展到模糊软形态学 ,可用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图象分割、形状识别、纹理分析、图象恢复与重建等图象处理问题 ,在图象处理领域得到了越来越广泛的应用 .本文结合目前的研究进展 ,对数学形态学的理论研究及其应用进展进行综合性阐述 . 展开更多
关键词 图象处理 模式识别 计算机 数学形态学
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