Improvement of the classification accuracy in discriminating diabetic retinopathy by multifocal electroretinogram analysis

The multifocal electroretinogram (mfERG) is a newly developed electrophysiological technique.In this paper,a classifi- cation method is proposed for early diagnosis of the diabetic retinopathy using mfERG data.MfERG records were obtained from eyes of healthy individuals and patients with diabetes at different stages.For each mfERG record,103 local responses were extracted.Amplitude value of each point on all the mfERG local responses was looked as one potential feature to classify the experimental subjects.Feature sub- sets were selected from the feature space by comparing the inter-intra distance.Based on the selected feature subset,Fisher's linear classi- fiers were trained.And the final classification decision of the record was made by voting all the classifiers' outputs.Applying the method to classify all experimental subjects,very low error rates were achieved.Some crucial properties of the diabetic retinopathy classification method are also discussed.     

基于小波变换和RBF神经网络的交通标志识别

提出一种基于小波变换特征提取及采用两级神经网络分类器的交通标志识别方法.使用小波变换对图像进行处理,消除图像像素间的相关性,提取图像的整体特征作为神经网络分类器的输入向量.因交通标志类型较多,采用两级神经网络结构进行识别,图像特征先送入第一级分类器得到图像的粗分类型,再送入相应的二级子分类器进行细分.实验结果表明,这种方法具有良好的效果.     

多指标预测模型的纠偏组合预测模型

在各个多指标模型具有系统偏差和尺度偏差的情况下,在正态分布前提下给出了多指标待预测向量的贝叶斯极大似然估计.该估计纠正了系统偏差和尺度偏差,且为一种多个多指标预测模型的组合预测模型.     

基于复合结构分类器的人耳识别

在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型. 该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果. 这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题. 实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库.     

参数估计中最小绝对值误差估计器的实现

简要介绍了贝叶斯参数估计的基本原理,并在选择绝对型损失函数的基础上,给出了最小绝对值误差估计器(minimum mean absolute error,简称MMAE)的实现方法.选择1组电阻测量值作为样本,利用Parzen窗法计算出相应的概率密度函数,最后得出了该样本的MMAE估计器.     

两两NQD序列下威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在“线性损失”下,基于两两NQD样本序列情形研究了威布尔分布族刻度参数经验 Bayes（EB）检验问题,首先利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验 Bayes 检验函数,在适当的条件下,证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优（a.o.）性,并获得了它的收敛速度.     

基于支持向量机的主动学习方法及其实现

根据主动学习可以有效地减少标注样本的代价这一特点,设计了一种基于SVM的主动学习方法.仿真实验中,检验分类正确率和F测度这两类评估指标,结果表明基于SVM的主动学习的学习效果优于被动学习.     

一种胸部X射线摄影图像中结节检测的多尺度匹配滤波器

为了提高胸部X射线摄影图像中肺结节的正确检测率,提出一种基于通道化Hotelling模型的多尺度匹配滤波算法.以X射线胸片中的正样本和负样本图像作为训练集合,用Hotelling分类器训练出不同尺度的匹配滤波器组,并与待检测的胸片图像做滤波.计算滤波输出图像的视觉检测差异,以最大差异为约束条件寻找最优尺度的滤波器,计算...     

黄瓜霜霉病害的窄带多光谱图像光谱分类和评估研究

在研究多光谱成像技术特点的基础上,提取光谱有效特征信息,优化光谱编码条件,对4个等级的黄瓜霜霉病害叶面光谱进行融合编码分类识别,可以有效地降低光谱的相似性,增强可分性,实现了4个病害等级的较好分类。在编码识别的基础上,采用一种权衡性较强的评价方法对分类结果进行评估,这种评价方法实现了把病害分类由4个离散的等级扩展到从0到1的连续量化的评定,并且可以精确到对单个像素点的等级评估。     

基于非下采样Contourlet变换的图像自适应阈值去噪算法

利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性,考虑非下采样Contourlet变换域内相邻尺度间和同一尺度、不同方向间图像系数和噪声系数之间不同的相关性,根据子带含有信息量的多少,自适应地调节BayesShrink阈值大小,不仅使弱的边缘细节被从噪声中提选了出来,而且避免了将较大的噪声系数判定为图像细...