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基于t分布混合模型的抗差关联算法
被引量:
11
1
作者
李保珠
董云龙
+1 位作者
李秀友
关键
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期1774-1778,共5页
针对传感器系统误差和观测目标不完全一致的情况下目标航迹关联中鲁棒性问题,该文提出一种基于t分布混合模型的抗差关联算法。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,针对非共同观测目标影响关联性能的问题,将非共同观测...
针对传感器系统误差和观测目标不完全一致的情况下目标航迹关联中鲁棒性问题,该文提出一种基于t分布混合模型的抗差关联算法。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,针对非共同观测目标影响关联性能的问题,将非共同观测目标的航迹视为图像匹配中的异常点,建立了对异常点具有更好鲁棒性的重拖尾t分布混合模型,利用期望最大化(EM)算法求解t分布混合模型的闭合解,在求解中为了确保航迹点间的运动一致性(CPD),加入Tikhonov正则项。最后通过实验仿真验证,所提算法在系统误差和观测目标不完全一致情况下的鲁棒性和有效性。
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关键词
航迹关联
系统误差
t分布混合模型
期望最大化算法
运动一致性
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职称材料
基于t分布混合模型的半监督网络流分类方法
被引量:
2
2
作者
董育宁
朱善胜
赵家杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第10期31-38,共8页
针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响,改用t分布替代原有的高斯混合模型,并使用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数,对t分布混合模...
针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响,改用t分布替代原有的高斯混合模型,并使用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数,对t分布混合模型进行了改进,用理论和实验验证了算法的有效性,并对网络多媒体业务流进行了分类研究。实验表明,提出的算法有较高的分类准确率,拟合的模型要优于传统的K-Means算法和传统的高斯混合模型的EM算法。
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关键词
网络流分类
t分布混合模型
期望最大化算法
半监督分类
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职称材料
基于t分布混合模型的点集非刚性配准算法
被引量:
5
3
作者
周志勇
薛维琴
+3 位作者
郑健
蒯多杰
张涛
胡粟
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期2405-2420,共16页
考虑高斯混合模型(TMM)的点集非刚性配准算法易受异常点和重尾点的影响,提出了基于t分布混合模型的运动一致性非刚性配准算法。通过期望最大化(EM)框架的完整数据定义将高斯混合模型推广为t分布混合模型,使用EM算法最小化参数的条件期...
考虑高斯混合模型(TMM)的点集非刚性配准算法易受异常点和重尾点的影响,提出了基于t分布混合模型的运动一致性非刚性配准算法。通过期望最大化(EM)框架的完整数据定义将高斯混合模型推广为t分布混合模型,使用EM算法最小化参数的条件期望获得非刚性配准参数的闭合解。在EM算法中计算浮动点集各个点的先验权重,减小异常点和重尾点对配准结果的影响;计算浮动点集各个点的自由度,自适应地改变每个点的概率密度分布模型,提高算法的鲁棒性,并避免了异常点水平估计误差对配准结果的影响。在t分布混合模型的条件期望函数中加入点集位移的正则项,使邻近点具有运动一致性(CPD)。仿真数据表明,当噪声水平很高时,TMM-CPD仍可以精确配准点集,且误差仅为对比算法的1/10。真实图像的近似椭圆状分布、管状分布和三维点云状分布的点集配准结果表明,TMM-CPD的配准误差仅为对比算法的42.0%、80.1%和77.5%。实验表明,TMM-CPD配准含有重尾点和异常点的点集,具有精度高、鲁棒性好和受重尾点与异常点干扰小等优点。
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关键词
T分布混合模型
特征点配准
非刚性配准
期望最大化算法
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职称材料
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
4
作者
王文倩
李敏
+1 位作者
黄宇
邓小于
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期925-934,共10页
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方...
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短.
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关键词
脑部MRI图像
超分辨重建
差分曲率
学生t分布混合模型
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职称材料
基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法
被引量:
2
5
作者
卢印举
段明义
+1 位作者
李祖照
苏玉
《公路》
北大核心
2021年第4期40-47,共8页
为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Student\s t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首...
为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Student\s t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首先利用K-Means算法来进行初次图像分割。为克服K-Means算法的缺点,以烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)运行结果作为K-Means算法初始聚类中心。然后,运行K-Means算法进行初次分割,以此结果作为TMM参数求解的初始值,执行最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),通过交替运行E步和M步,获得模型最终参数值,借助于贝叶斯公式,完成最终图像分割。最后,通过仿真图像和实际图像验证,结果表明该方法分割精度更高、稳定性更好。
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关键词
道路工程
裂缝图像
K-MEANS
学生t分布混合模型
烟花算法
原文传递
基于改进t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法研究
6
作者
段明义
李祖照
崔奥杰
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期23-29,共7页
公路投入运行后,根据车流量以及车型的不同,随时间的发展会产生各种损害,为及时了解掌握公路健康状态,需对其进行监测。路面裂缝是一个重要的监测指标,根据裂缝的类型,可以判断成因并采取相应的补救措施。使用计算机技术进行裂缝检测具...
公路投入运行后,根据车流量以及车型的不同,随时间的发展会产生各种损害,为及时了解掌握公路健康状态,需对其进行监测。路面裂缝是一个重要的监测指标,根据裂缝的类型,可以判断成因并采取相应的补救措施。使用计算机技术进行裂缝检测具有高效、非接触、精度高等优点,常用的是图像分割技术。为增加图像分割的准确性同时提高其抗噪性,首先,利用学生t分布本身固有的特性以及与柯西分布、高斯分布的关系来改进群智能花粉算法。其次,利用该改进后的花粉算法来优化K-means聚类。最后,根据裂缝图像的特点,在模型采用方面,通过对常用概率模型特征的分析,选用t分布而不是高斯模型来构建有限混合模型,以此为基础,提出更适应于公路裂缝图像的分割方法。该方法在局部寻优以及全局寻优方面都有较好的表现,用来快速求解模型参数初始状态值。参数求解采用常用的EM算法,最终实现图像分割。试验部分构造了软硬件环境以验证本研究所提方法的性能,试验数据图像主要来自于人工仿真合成图像以及道路养护人员拍摄到的实际路面裂缝图像。算法运行结果也表明了本改进方法的正确性,本算法分割结果图像具有更高的精度,同时抗噪性更强,具有一定的应用价值。
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关键词
道路工程
图像分割
K-MEANS
学生t分布混合模型
花粉算法
EM算法
原文传递
题名
基于t分布混合模型的抗差关联算法
被引量:
11
1
作者
李保珠
董云龙
李秀友
关键
机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期1774-1778,共5页
基金
国家自然科学基金(61471382
61401495
+2 种基金
61501487
61531020)
山东省自然科学基金(2015ZRA06052)~~
文摘
针对传感器系统误差和观测目标不完全一致的情况下目标航迹关联中鲁棒性问题,该文提出一种基于t分布混合模型的抗差关联算法。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,针对非共同观测目标影响关联性能的问题,将非共同观测目标的航迹视为图像匹配中的异常点,建立了对异常点具有更好鲁棒性的重拖尾t分布混合模型,利用期望最大化(EM)算法求解t分布混合模型的闭合解,在求解中为了确保航迹点间的运动一致性(CPD),加入Tikhonov正则项。最后通过实验仿真验证,所提算法在系统误差和观测目标不完全一致情况下的鲁棒性和有效性。
关键词
航迹关联
系统误差
t分布混合模型
期望最大化算法
运动一致性
Keywords
Track
association
Sensor
biases
t-distribution
mixture model
Expectation
Maximization
(EM)
algorithm
Coherent
Point
Drift
(CPD)
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于t分布混合模型的半监督网络流分类方法
被引量:
2
2
作者
董育宁
朱善胜
赵家杰
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第10期31-38,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61271233)
华为HIRP创新项目
文摘
针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响,改用t分布替代原有的高斯混合模型,并使用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数,对t分布混合模型进行了改进,用理论和实验验证了算法的有效性,并对网络多媒体业务流进行了分类研究。实验表明,提出的算法有较高的分类准确率,拟合的模型要优于传统的K-Means算法和传统的高斯混合模型的EM算法。
关键词
网络流分类
t分布混合模型
期望最大化算法
半监督分类
Keywords
internet
traffic
classification
t-distribution
mixture model
Expectation
Maximization(EM)algorithm
semisupervised
learning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于t分布混合模型的点集非刚性配准算法
被引量:
5
3
作者
周志勇
薛维琴
郑健
蒯多杰
张涛
胡粟
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院大学
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
苏州大学附属第一医院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期2405-2420,共16页
基金
三维成像和诊断关键技术研究计划资助项目(KGCX-YW-909-1)
中科院知识创新工程资助项目
+1 种基金
江苏省基础研究计划资助项目(No.BK2011331)
苏州医工所二期建设重大项目(No.Y053011305)
文摘
考虑高斯混合模型(TMM)的点集非刚性配准算法易受异常点和重尾点的影响,提出了基于t分布混合模型的运动一致性非刚性配准算法。通过期望最大化(EM)框架的完整数据定义将高斯混合模型推广为t分布混合模型,使用EM算法最小化参数的条件期望获得非刚性配准参数的闭合解。在EM算法中计算浮动点集各个点的先验权重,减小异常点和重尾点对配准结果的影响;计算浮动点集各个点的自由度,自适应地改变每个点的概率密度分布模型,提高算法的鲁棒性,并避免了异常点水平估计误差对配准结果的影响。在t分布混合模型的条件期望函数中加入点集位移的正则项,使邻近点具有运动一致性(CPD)。仿真数据表明,当噪声水平很高时,TMM-CPD仍可以精确配准点集,且误差仅为对比算法的1/10。真实图像的近似椭圆状分布、管状分布和三维点云状分布的点集配准结果表明,TMM-CPD的配准误差仅为对比算法的42.0%、80.1%和77.5%。实验表明,TMM-CPD配准含有重尾点和异常点的点集,具有精度高、鲁棒性好和受重尾点与异常点干扰小等优点。
关键词
T分布混合模型
特征点配准
非刚性配准
期望最大化算法
Keywords
t-distribution
mixture model
(TMM)
feature
point
registration
non-rigid
registration
Expectation
Maximazation(EM)
algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
4
作者
王文倩
李敏
黄宇
邓小于
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
重庆大学生物流变科学与技术教育部重点实验室
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期925-934,共10页
基金
国家自然科学基金(61501241)
江苏省自然科学基金(BK20150792)
+2 种基金
生物流变科学与技术教育部重点实验室开放基金(CQKLBST-2018-011)
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室开放基金(SDKL-DMCAS-2018-04)
江苏省交通运输科技项目(2021Y).
文摘
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短.
关键词
脑部MRI图像
超分辨重建
差分曲率
学生t分布混合模型
Keywords
brain
MRI
image
super-resolution
reconstruction
differential
curvature
student
t-distribution
mixture model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法
被引量:
2
5
作者
卢印举
段明义
李祖照
苏玉
机构
郑州工程技术学院信息工程学院
广西交通科学研究院有限公司
出处
《公路》
北大核心
2021年第4期40-47,共8页
基金
河南省科技攻关计划项目,项目编号192102210120、202102210369
河南省高等学校重点科研项目,项目编号20B520036。
文摘
为提高路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性,以学生t分布混合模型(Student\s t-distribution Mixture Model,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首先利用K-Means算法来进行初次图像分割。为克服K-Means算法的缺点,以烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)运行结果作为K-Means算法初始聚类中心。然后,运行K-Means算法进行初次分割,以此结果作为TMM参数求解的初始值,执行最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),通过交替运行E步和M步,获得模型最终参数值,借助于贝叶斯公式,完成最终图像分割。最后,通过仿真图像和实际图像验证,结果表明该方法分割精度更高、稳定性更好。
关键词
道路工程
裂缝图像
K-MEANS
学生t分布混合模型
烟花算法
Keywords
road
engineering
crack
image
K-means
Student’s
t-distribution
mixture model
fireworks
algorithm
分类号
U418.66 [交通运输工程—道路与铁道工程]
原文传递
题名
基于改进t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法研究
6
作者
段明义
李祖照
崔奥杰
机构
郑州工程技术学院信息工程学院
广西交科集团有限公司
出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期23-29,共7页
基金
河南省科技攻关计划项目(212102210398,222102210222)
郑州工程技术学院2020年大创项目(202011068024)。
文摘
公路投入运行后,根据车流量以及车型的不同,随时间的发展会产生各种损害,为及时了解掌握公路健康状态,需对其进行监测。路面裂缝是一个重要的监测指标,根据裂缝的类型,可以判断成因并采取相应的补救措施。使用计算机技术进行裂缝检测具有高效、非接触、精度高等优点,常用的是图像分割技术。为增加图像分割的准确性同时提高其抗噪性,首先,利用学生t分布本身固有的特性以及与柯西分布、高斯分布的关系来改进群智能花粉算法。其次,利用该改进后的花粉算法来优化K-means聚类。最后,根据裂缝图像的特点,在模型采用方面,通过对常用概率模型特征的分析,选用t分布而不是高斯模型来构建有限混合模型,以此为基础,提出更适应于公路裂缝图像的分割方法。该方法在局部寻优以及全局寻优方面都有较好的表现,用来快速求解模型参数初始状态值。参数求解采用常用的EM算法,最终实现图像分割。试验部分构造了软硬件环境以验证本研究所提方法的性能,试验数据图像主要来自于人工仿真合成图像以及道路养护人员拍摄到的实际路面裂缝图像。算法运行结果也表明了本改进方法的正确性,本算法分割结果图像具有更高的精度,同时抗噪性更强,具有一定的应用价值。
关键词
道路工程
图像分割
K-MEANS
学生t分布混合模型
花粉算法
EM算法
Keywords
road
engineering
image
segmentation
K-means
student’s
t-distribution
mixture model
flower
pollination
algorithm
EM
algorithm
分类号
U416.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于t分布混合模型的抗差关联算法
李保珠
董云龙
李秀友
关键
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
11
下载PDF
职称材料
2
基于t分布混合模型的半监督网络流分类方法
董育宁
朱善胜
赵家杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
3
基于t分布混合模型的点集非刚性配准算法
周志勇
薛维琴
郑健
蒯多杰
张涛
胡粟
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
下载PDF
职称材料
4
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
王文倩
李敏
黄宇
邓小于
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
5
基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法
卢印举
段明义
李祖照
苏玉
《公路》
北大核心
2021
2
原文传递
6
基于改进t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法研究
段明义
李祖照
崔奥杰
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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