【摘 要】
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针对最大间隔相关滤波器未考虑样本内部结构信息导致训练不充分的问题,提出一种最小类局部保持方差相关滤波器(MCLPVCF)。MCLPVCF融合样本加权邻接图的思想,引入局部保留类内
【机 构】
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西华大学计算机与软件工程学院,西华大学机器人研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602390)
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针对最大间隔相关滤波器未考虑样本内部结构信息导致训练不充分的问题,提出一种最小类局部保持方差相关滤波器(MCLPVCF)。MCLPVCF融合样本加权邻接图的思想,引入局部保留类内散度,充分考虑样本的分布信息及内在流型结构,同时最大化分类间隔和优化相关输出,进而在训练过程中兼顾样本的类别信息和结构信息,获得更符合样本情况的滤波器。实验结果表明,相比MMCF及其他传统相关滤波器,MCLPVCF在目标识别率和检测准确率上有较大提高。
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