一种基于置信函数的分类器自优化雷达点迹识别算法

雷达组网协同探测中,受不同探测精度、观测维度及环境噪声影响,信息系统获取的传感数据包含一定不精确、不确定信息,导致无法对目标点迹准确分类识别。为此提出了一种基于置信函数的分类器自优化雷达点迹识别算法。首先,基于置信函数理论创建目标、杂波、不确定数据的证据识别框架,并设计可实时给定目标数据类别隶属度的深度神经网络模型分类器。然后,依托当前迭代轮次分类结果进行辅助决策证据构建,并根据点迹分布特性进行证据修正融合。最后,基于全局融合结果进行点迹类别标签更新,并重新驱动网络模型分类器进行在线学习与更新,如此迭代循环直至所有的雷达点迹数据类别标签不再发生改变。基于雷达实测数据集对算法性能进行验证分析,结果表明与传统算法相比新算法能够有效提升雷达点迹的分类正确率,而且随着样本数据的丰富算法收敛时间可急速减少,便于在后续工程中推广应用。     

1-范数软间隔分类器的风险

运用Rademacher复杂度估计1-范数软间隔分类器的错分风险,所得到风险的界因与具体的数据有关,故分类器能针对不同的数据提供更确切的界.     

基于双目视觉的部分遮挡行人检测算法

针对行人被障碍物部分遮挡导致的检测准确率降低问题,本文提出了基于多特征融合的树形路径半全局立体匹配的部分遮挡行人检测算法。本方法使用SLIC算法进行超像素分割,提升行人的轮廓信息,并使用多特征融合的树形路径半全局立体匹配算法生成深度图;对行人信息和背景信息及障碍物信息使用自适应分割算法进行分离,获取感兴趣区域;将感兴趣区域放置在行人特征明显且稳定的头肩部,进行感兴趣区域的约束;使用降维HOG进行特征提取并生成样本集,训练SVM分类器,最终实现部分遮挡的行人检测。实验表明,本文算法与其它行人检测算法相比,在行人部分遮挡场景下,有着更高的行人检测准确率,证明本文算法的有效性。     

结合类属特征及因果发现的序列优化分类器链

分类器链是利用标签间相关性实现挖掘特定对象多维标记信息的重要多标签分类方法.面向现有分类器链算法，针对各标签的基学习器均在完整特征空间中训练导致学习特征冗余，以及因标签学习顺序随机且分类器链训练过程单向无反馈导致的标签间相关信息利用不充分等问题，本文提出一种结合类属特征及因果发现的序列优化分类器链.该方法采用类内仿射传播聚类为每个基学习器构建高级结构化特征，减少冗余信息；利用条件熵准则挖掘标签间因果关系，优化学习序列提高对标签间相关信息的利用程度.在多个公开数据集的实验结果表明，序列优化分类器链有效增强了单节点学习效果以及对多标签间关联信息的利用，有效提升了多标签分类效果，实用价值高.      

一种优化FCN的视频异常行为检测定位方法

在视频异常行为检测过程中,为了提取出可分辨性更好的特征,同时兼顾运行速度,提出一种基于优化的全卷积网络(full convolution network,FCN)的异常行为检测与定位方法.对FCN进行优化,使用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的数个初始卷积层和一个额外卷积层,生成同时描述运动和形状的区域向量集;使用高斯分类器对特征向量集进行验证,将存在显著差异的分块标记为异常,将低拟合置信度的可疑区域输入到稀疏自动编码器中;对异常行为进行定位,并将异常行为的位置传回FCN.所提方法在UCSD和Subway这2个公开数据集上进行验证分析.实验结果表明,所提方法在受试者操作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线、等错误率(equal error rate,EER)和曲线下面积(area under curve,AUC)性能方面表现优秀,且运行速度达到60 frame/s,实时性较为优秀.     

基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器

将小波函数和模糊推理相结合，提出一种基于小波函数的模糊大脑情感学习分类器（WFBELC）。采用小波函数的时频局部化特性反应输入信号的突变信息，快速精确地逼近信号，并去除噪声；利用参数自学习规则更新WFBELC结构参数。将该分类器应用于3个公开数据集，并与BP算法模型、模糊小脑模型(FCMAC)和模糊大脑情感学习模型（FBEL）进行对比。仿真结果显示，分类器在3个数据集上的分类准确率平均值均为最高，其中，在Wine数据集上的准确率最大值达到100%，平均值为9756%，表明WFBELC对数据集的学习能力更强，能获得更好的分类效果。