基于分类器性能的分类器选择算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 6次 | 上传用户:baronsong2009
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本文讨论了分类器组合中分类选择的问题,利用分类器性能矩阵,我们给出了指定分类器数目和任意分类器数目两种情况下分类器选择算法。最后在CENPARMI手写体数字数据库上验证了我们的结论和算法。
其他文献
本文介绍了基于字典的概率松弛标记法,将其用于边缘检测的后处理中,能充分利用像素间的关联信息,每次从一个像素的某一距离内考虑关联信息,这个距离将递增直到边缘特征被唯一确定。实验结果表明,该算法能获得连接性好、失真较少的精确的边缘图。
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为了解决在无任何先验知识的条件下,具有强噪声背景的远距离迎面运动物体的跟踪问题,本文提出了动态模糊跟踪算法该算法根据图像序列相关性强的特点,模拟人脑的记忆过程,引入目标可能度来表征检测到的某个物体属于目标的程度,并通过对物体目标可能度的计算保证物体跟踪的连续性算法采用时间和空间相结合的模糊分析方法来分析物体在相邻图像中的位置及特征的变化,从而实现记忆的增强和衰减过程。对运动图像的跟踪处理结果表明,
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阈值分割是图像分割技术中的一种重要方法,在图像处理和识别中广为应用。本文将二维熵阈值算法推广并应用于图像运动序列分析和检测运动物体。实验结果表明,该算法具有良好的性能。
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本文给出了新的聚类分析算法—Sugeno模糊C均值聚类算法(SFCM)。SFCM算法是在研究FCM算法和GLCA算法的基础上得到的,且推广了FCM算法和GLCA算法。SFCM算法能通过适当地选择参数λ,解决FCM算法和GLCA算法不能解决的某些模糊聚类分析问题。
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本文提出了一个将遗传算法与C-均值算法相结合的混合算法,并根据需要修改了交叉算子和变异算子。实验结果表明,该算法较好地避免了局部极小,同时收敛速度较快。
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本文在使用可抑制高斯噪声的高阶谱(双谱和三谱)方法对舰船辐射噪声信号进行分析的基础上,提取了舰船的主频(最大谱值所对应的频率)作为其特征矢量,并对此特征利用神经网络进行识别。识别结果表明了该方法的有效性。
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从速度场的基本约束方程出发,提出了一种多约束协同工作的二维速度场估计方法。并利用马尔可夫随机场理论进行约束的融合,从而将速度场估计转化为基于贝叶斯方法的统计决策问题。最后引入"平均场"理论进行解的优化。实验结果表明,多约束的介入能够增强算法的鲁棒性,从而得到更为准确的解。
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提出了对扫描图像中直线的一种分类识别算法,该算法不必经过细化直接对直线进行识别且对交叉区域处理效果明显。本文首先提取图像的由梯形块表示的几伺信息,然后由分类后的梯形块生成若干链表,最后按类识别。该算法不必单独处理线的交叉问题。实验结果令人满意。
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本文采用"最小色差准则"和"最小误差准则"相结合的相似色合并方法,对真彩色图像进行颜色聚类,从而实现了一种对彩色图像的色彩聚类分割方法。
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随着多媒体信息需求量的增大,用户对多媒体信息检索的需求也越来越多。以往通过关键字进行检索的方式不能满足多媒体领域如视频检索的要求,需要发展基于内容的检索技术。视频结构化就是实现这一技术的关键步骤,本文提出了视频目录的方法对视频进行结构化。从视频流出发,建立由关键帧、镜头、组、场景组成的层次化视频目录结构。在这一目录结构基础上建立的索引可以方便用户检索。最后给出了实验结果。
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