一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法

提出了一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法和阈值改进方法。首先,计算分类器对各个类别的置信度。然后,以各分类器的置信度为先验概率,采用向量求和将各分类器的先验概率向量进行组合,得出最终输出向量,最后通过优化阈值提高综合分类器识别精度。在此后的实验数据表明:该算法具有方法简单、运算速度快、分类精度高等优点。     

一种基于粗糙集合理论的树扩张型贝叶斯网络分类器

在许多实际问题中朴素贝叶斯分类器的属性独立性假设是不成立的,为了进一步提高分类精度,许多研究者提出了一些试图放宽属性独立性假定的方法,其中树扩张型朴素贝叶斯分类器是近来广泛研究的一种有效的方法．基于基本粗糙集合理论中属性不精确或部分依赖关系的定义,提出了一种新的选择性受限树型贝叶斯网络分类器．通过实验表明该分类器在大多数实际问题上比当前两种最新的TAN分类器具有更低的误分类率,并且保持了计算上的高效性．     

一种基于显现模式的懒惰式贝叶斯分类器

本文提出了一种新的基于EP的分类算法,即基于基本显现模式的懒惰式贝叶斯分类算法（Lazy Bayesian Classification based on essential Emerging Patterns,LBCeEP）,该算法使用懒惰式学习技术进行训练数据集的约简,并使用了一种特殊形式的更能有效地反映类标属性的EP,同时采用贝叶斯方法应用这种EP来进行分类.在UCI机器学习库中的14个数据集上的实验表明,本文所提出的算法具有更好的分类效果。     

基于贝叶斯网络的分类器研究

研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器，即朴素(naIve)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(tree augmented Bayesian)分类器；发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的，因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的．     

一种基于AdaBoost方法的树形HNB组合分类器

首先提出一种改造HNB后的新算法树形隐藏朴素贝叶斯(Tree-HNB)分类器,进而将该新算法和AdaBoost方法相结合,最后通过大量实验表明这种新的树形隐藏朴素贝叶斯组合分类器在大多数数据集上能够提高HNB的分类性能。     

一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设使其无法将属性间的依赖关系表达出来,影响了它分类的正确率,加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展.基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC,通过在强弱属性之间添加增强弧以弱化朴素贝叶斯的独立性假设,扩展了朴素贝叶斯分类器的结构;结合加权朴素贝叶斯和基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC的优点,提出一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器WSANBC;实验结果表明,WSANBC分类器具有较高的分类正确率.     

基于Matlab的贝叶斯分类器实验平台MBNC

为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的．现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要．介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC．用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定．在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作．     

一种选择性的加权朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设影响了它分类的正确率.加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展.通过分析属性相关性的度量和属性约简,选择一组最近似独立的属性约简子集,并结合加权朴素贝叶斯和选择性贝叶斯分类器的优点,提出一种选择性的加权贝叶斯分类器SWNBC.实验结果表明,与朴素贝叶斯分类器相比,WSANBC分类器具有较高的分类正确率.     

基于贝叶斯网络的视频监控盲区人群状态推演

公共场所人群具有密度高、流动性大等特点,易发生拥挤踩踏等突发公共事件.由于目前对监控摄像机的布设大都离散无重叠,造成现有基于视频分析的人群监控主要面向独立的监控摄像机,难以监测整个区域的人群状态.将视频监控与GIS技术有机结合,设计了监控盲区人群状态的贝叶斯网络推演模型,并对未布设监控摄像机路段人群状态进行了推演.结果表明：利用本文提出的监控盲区人群状态推演方法,可推测人群运动速率、人群流量及人群密度等人群状态的空间分布,基于此可实现对区域人群状态的实时态感知,可为安防部门的密集人群智能管理提供技术支撑.     

一种基于特征置换的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法是一种广泛使用的分类算法,在独立性假设不完全满足的情况下计算效率和分类效果均较为理想.通过分析全局特征向量中各特征与类别属性之间的联系,提出将组合特征置换多源特征,用组合特征的共现率对多源特征进行概率调整的新方法,在不同数据集的实验中,调整后的朴素贝叶斯分类器(FRNB)的分类精度均好于传统朴素贝叶斯分类器.测试结果表明,改进后的算法是有效可行的.     

基于神经网络多分类器融合系统的人脸识别方法

在主成分分析方法（PCA）的基础上,采用3种神经网络（BP、RBF、LVQ）分类器进行人脸识别实验研究.实验中引入多数投票法（MVS）,构建了多分类器组合决策体系,对分类结果进行决策融合.最后,将使用此决策体系的人脸识别结果与使用单一分类器的人脸识别结果进行对比分析.分析结果显示,采用MVS规则的人脸识别系统,能有效提高人脸识别系统的准确率和稳定性,且方法简单可行.     

基于神经网络多分类器融合系统的人脸识别方法

在主成分分析方法(PCA)的基础上,采用3种神经网络(BP、RBF、LVQ)分类器进行人脸识别实验研究.实验中引入多数投票法(MVS),构建了多分类器组合决策体系,对分类结果进行决策融合.最后,将使用此决策体系的人脸识别结果与使用单一分类器的人脸识别结果进行对比分析.分析结果显示,采用MVS规则的人脸识别系统,能有效提高人脸识别系统的准确率和稳定性,且方法简单可行.     

一个基于行为分析的智能视频监控系统的原型

通过研究智能视频监控系统中所涉及视频处理的技术与算法,在总结与分析的基础上设计了一个具备行为分析和异常行为预警功能的智能视频监控系统的原型,并重点探讨了原型中各个视频处理模块的实现技术.     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

基于模块化2D-LDA的视频监控中的人脸识别算法

提出了一种基于扩展二维线性判别分析的人脸识别算法．通过扩充人脸样本,提高了人脸识别的性能．同时在视频监控的实际应用环境中进行了仿真,仿真结果表明,改进后的算法在性能和人脸识别精确度方面有了较大的提高．     

基于视频监控的座位管理系统研究

设计了一种通过视频监控系统的基于图像识别技术的座位管理系统,以该系统管理高校图书馆的座位资源,从而使图书馆资源得到更有效地使用。该系统与读者校园卡系统的结合可方便、快捷地实现读者在图书馆中座位的预约和选择;同时以视频监控系统为数据采集核心,通过图像识别技术判断座位的实际使用情况。该座位管理系统可以合理有效地管理图书馆中的座位资源,减少占座现象的发生。     

基于最大似然估计的自适应阈值视频被动取证

基于分块级的模式噪声,提出一种基于最大似然估计的自适应阈值视频被动取证方法.它采用小波去噪和维纳滤波提取传感器的模式噪声,并通过固定大小的滑动窗口,计算分块级的能量梯度、信噪比和相邻帧相同位置块模式噪声的相关性构造特征值向量.在此基础上,采用最大似然估计得到判别篡改区域的自适应阈值.仿真实验结果表明,提出的方法对于复制-粘贴的视频内容篡改取得了较好的取证效果,并且能够对较小区域的篡改进行定位.     

嵌入式智能网络视频监控系统设计与实现

网络视频监控是进行远程分布式视频监控的重要途径。设计实现了一个基于DSP的嵌入式智能网络视频监控系统。整个系统包括视频服务器端、视频客户端和视频控制端三大部分。其中服务器端采用自行研制的嵌入式DSP开发平台实现，具有体积小、智能判断运动目标等特点。测试结果表明，该系统运行稳定，对于D1格式的视频图像，能达到实时网络视频监控的目的。     

一种基于移动Agent的分布式动态取证模型

在分析移动Agent的关键技术、特点及在分布式计算方面的优势和分布式犯罪入侵的基础上，提出基于移动Agent和静态Agent技术相结合的分布式动态取证系统模型MADDFS.该模型采用基于移动Agent的分布式体系结构，具有自适应性、分布性、自识别能力和扩展性等特点.     

基于PCA和SVM的人脸识别技术研究

从人脸图像特征提取和分类器构建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.