基于K近邻字典的协同表示高光谱图像分类方法

近年来基于协同表示的分类方法在高光谱图像分类领域取得很大的成功.但在重建测试样本时,由于用全部训练样本充当字典,导致一些差别较大的样本参与表示,不仅影响分类的精确度,还浪费分类时间.在实施空-谱联合后,用K近邻对重构字典做出二次选择,并参照最近正则子空间的做法提出基于K近邻字典的协同表示分类器.通过在两个基准HSI数据集上的实验证明,所提分类器既提高了分类精度,还节省了分类时间,特别对小样本类别的分类效果改善更明显.     

基于K-S检验和邻域粗糙集的特征选择方法

传统的肿瘤基因选择算法挑选出的特征基因中存在大量噪声基因和冗余基因,从而对基因算法的准确性和分类精度产生影响.针对这一问题,将K-S检验与邻域粗糙集融合成为一种新的特征选择方法.首先,采用累积分布函数计算正负类样本的累积函数值和K-S检验统计量,对照显著性水平下的样本统计量,从而去除冗余基因和噪声基因;然后,使用邻域粗糙集进行约简,对比条件属性重要度得出最优约简结果;最后,对比K-S检验和两种基于K-S检验的特征选择方法得到的冗余度和分类精度,通过实验验证这种方法不仅能准确挑选出具有显著区分能力的肿瘤基因,且效率高具有可行性.     

基于邻接谱主分量分析的肿瘤分类方法

基于谱图理论展开针对基因表达谱数据的分类研究,将反映图结构的特征表示引入到基因表达谱数据分类中,从而高维空间离散点分布问题便可以转化成为具有结构信息的图问题.文中对基因表达谱数据样本点构造高斯权邻接矩阵,SVD分解后,采用特征记分准则进行筛选,找出最大限度区分肿瘤样本与正常样本的主分量作为样本特征,输入KNN分类器进行分类,通过对白血病两个亚型(ALL与AML)与结肠癌表达谱数据进行实验,证明了文中方法的可行性与有效性.     

基于空谱融合与协同表示的高光谱图像分类算法

高光谱图像光谱带间相似度高且存在大量高维非线性样本,传统的基于表示的分类方法无法对同一波段下的不同样本做出有效区分且会造成维数灾难,最终影响分类性能.提出一种空谱融合与协同表示的高光谱分类算法.通过交替学习空间和光谱特征构建具有判别性的特征字典,并用于空间感知协同表示.在分类过程中,计算特征字典与测试样本之间的相关系数...     

用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

采用ACGAN及多特征融合的 高光谱遥感图像分类

为解决标记样本缺乏、提升分类精度及增强模型容错性等问题,提出一种基于辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的分类方法.首先,将预训练的ACGAN模型作为光谱特征提取器,采用局部二值模式(LBP)算法提取图像的纹理特征;然后,融合光谱特征和纹理特征,由卷积神经网络(CNN)进行分类.在2个广泛使用的数据集上进行实验,结果表明:相较于其他方法,文中方法可显著提高分类精度.     

基于图像色彩特征融合的绝缘子污秽等级检测

针对绝缘子污秽状态非接触检测问题,提出基于可见光图像RGB(red green blue)和HSI(hue saturation intensity)空间信息特征级融合的污秽等级检测方法.利用最佳熵阈值分割法(OET)提取绝缘子盘面区域,分别在RGB和HSI色彩空间进行特征计算,根据Fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,利用核主元分析(KPCA)对两个色彩空间特征的组合进行降维融合,得到三维融合特征向量,结合概率神经网络(PNN)实现污秽等级识别.实验分析表明,基于核主元分析的图像信息特征级融合能够全面地反映绝缘子污秽状态,与单独利用RGB或HSI特征进行识别相比,其准确率有显著提高,可以实现绝缘子污秽等级的有效识别,为绝缘子污闪防治提供了新的方法.     

基于卫星云图的DBSCAN聚类云团分类方法

针对云分类问题提出一种新的云团分类方法.该方法先利用风云二号静止气象卫星实时云图图像资料建立多种云和地表类型的样本库,提取分析已知样本的光谱特征和纹理特征;再使用中值滤波器对云图进行预处理,并采用具有噪声的基于密度的聚类算法对云区聚类;最后对聚类得到的云团光谱特征和纹理特征进行匹配,确定云团所属的云类别.实验结果表明,该方法以云团为单位进行划分,易实现云团分类自动化.     

基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法

针对肿瘤基因数据因维度高和冗余基因较多而导致分类精度低的问题,提出一种基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法.该方法首先使用PCA算法剔除冗余基因,获得预选特征基因子集;然后利用信息增益算法对预选特征基因子集进行优化选取,得到特征基因子集;最后采用不同分类模型对特征基因子集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法提高了基因表达谱的分类精度,从而表明致病基因被有效地选取出来.     

基于多特征的AdaBoost行人检测算法

针对单特征辨识度较低问题,基于多特征的AdaBoost行人检测算法,提出一种融合灰度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法.该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模型,并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布,从而基于多特征联合概率更精准地描述行人,提高行人检测的鲁棒性.实验结果表明,改进后的基于多特征行人检测算法提高了行人检测精度、降低了误检率,目标识别的置信度明显提高,在多变的自然背景下可以取得较好的效果.     

基于两步特征加权的模糊支持向量机算法

提出一种基于两步特征加权的模糊支持向量机算法.首先，利用信息增益算法获取样本的特征权重.然后，计算最大权重的特征与其他特征间的斯皮尔曼相关系数，并将二者相乘后再与原有的特征权重相加，得到新的特征权重，减少弱相关和不相关特征对分类造成的影响.最后，在设计样本模糊隶属度时，不仅考虑样本与类中心的距离，还引入了样本间的亲和度，并将二者进行融合，以此减弱样本分布不均对分类精度的影响.在UCI数据集上的实验表明，与现有流行的几种模糊支持向量机算法相比，所提算法在准确率和F₁值上得到了提升.     

一种有效的算法在胃癌特征基因选取中的应用研究

基于基因表达谱运用信息科学的方法和技术建立胃癌的分类模型,关键在于准确找出决定样本类别的一组特征基因。针对该问题在分析胃癌的基因表达谱基础上研究了胃癌特征基因选取问题。本文在借鉴递归特征排除策略的基础上,将RFE_Relief方法应用到胃癌特征基因选取上,并用支持向量机作为分类器,以分类错误率为标准进行了胃癌的分类预测实验,实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

网络入侵检测中一种新型SVM特征加权分类方法

在SVM的网络入侵检测中,发现不同的网络数据特征对分类结果的影响程度不同,针对这一问题,提出了一种新型SVM特征加权分类方法,以获得更好的最优分类面.该方法对分类影响较大的数值特征的值进行指数加权变换,使得原来处于分类面附近被错分的样本得到了纠正.实验表明该方法明显增加了分类正确的样本数,并有效提高了检测精度.     

基于模糊粗糙集的半监督影像分类算法

针对影像分类中少量标记样本问题,提出了基于模糊粗糙集的影像半监督分类算法.首先,通过模糊粗糙集对数据的粗糙性与模糊性进行建模,采用归一化的模糊互信息来度量特征与类别信息的相关性,并利用模糊上下近似度量样本的类别隶属度;然后,结合归一化的模糊互信息改进正则化框架下的特征评价方法,在谱图分析的半监督特征选择框架下实现特征优选;其次,结合近邻约束提高模糊上下近似预测样本类别的准确性,设计基于模糊粗糙集的约束自学习,选择信息量大的未标记样本更新训练样本集;最后,利用新的样本集训练分类器,完成影像分类任务.多组实验表明所提算法能够在少量标记样本的条件下有效提高影像的分类精度.     

Forstner特征点分类和精确定位方法探讨

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Forstner点特征提取算子探讨一种Forstner特征点分类和精确定位方法。首先利用一定的方法判定Forstner特征点的类别(即角点、圆点、中间点中的一种),然后根据该特征点的类别进行精确定位。通过对一组无人机数据进行实验,试验表明:相比Forstner算子的初步定位,精确定位的特征点精度显著提高。     

一种基于局部特征融合的表情识别方法

表情识别是人工智能和模式识别的研究热点,而特征融合方法则是表情识别中重要的技术方法之一.基于嘴部的Gabor小波特征和几何特征对表情识别有重要作用,提出一种仅用嘴部不同特征进行特征融合的表情识别方法.该方法将嘴部的Gabor小波特征和几何特征进行特征融合后再使用最近邻分类器分类.根据不同样本库、不同识别方法的对比实验结...     

基于时空特征自适应融合网络的加密流量分类方法

加密流量数据包之间具有明显的时序特征,现有方法很难提取出流量数据中隐含的时序特征,未能将时序特征与空间特征有效地融合,公开数据集大都存在类间样本不平衡的问题,给加密流量的准确分类带来巨大挑战.针对上述问题,提出了一种包含时空特征提取模块和难样本学习模块的卷积神经网络模型.时空特征提取模块先利用不同维度的卷积核来同步学习流量数据包序列中的时序和空间特征,再利用自适应加权融合策略将提取到的时空特征进行有效融合;难样本学习模块使用焦点函数让模型在训练过程中更偏向对困难样本的学习,进一步均衡不同类别的分类效果.实验结果表明：上述方法在ISCX VPN-nonVPN2016数据集和USTC-TFC2016数据集上的分类准确率分别达到了99.38%和99.46%,对不同类别流量分类结果的F1评价指标分别为99.04%和99.31%,与当前同类方法相比具有更优秀的识别性能.     

基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类

随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。     

融合特征增强模块的小样本农业害虫识别

基于深度学习的图像识别技术在具体应用前必须先经过大量带标签样本的训练,然而在实际场景中目标域样本可能非常稀缺,小样本图像识别技术应运而生.为了提升小样本场景下的图像识别准确率,本文提出一个通用的两阶段训练模型以融合现行主流方法并增强其表现.首先,针对训练时不同害虫种类背景相似度过高的问题提出融合双注意力机制的特征加强模块;其次,针对小样本情况下预测可能产生的过拟合问题提出基于高斯分布的特征生成模块以提高泛化能力;最后,将三种典型小样本识别方法统一成两阶段训练模型以融入提出的方法.将该思路及改进首次应用于传统害虫分类数据集IP102,识别准确率可以在基准方法上取得2.11%到6.87%的提升.为了进一步验证本文方法的有效性,在小样本领域公开数据集Mini Imagenet也进行了相应的实验,提升效果同样显著.     

基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法

在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核无法提取尺寸大小各异的地物特征,导致分类精度降低.为了提取不同尺寸的地物特征,提高分类精度,本文提出一种基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法.对传统的卷积神经网络进行改进以适应中分辨率遥感数据集,并在其基础上添加多尺度池化,将连接多层次的特征图谱输入到全连接层进行分类.实验表明,多层特征融合方法提取的特征信息比单层多尺度池化方法提取的特征信息更全面,分类效果更优.与其他的传统分类方法相比,本文方法获得更好的分类结果.