基于生成树的人脸识别

为了提高人脸识别的准确率,研究了基于生成树核的人脸识别.定义了最大生成树的概念,7个生成树核和3个基于直方图核和生成树核的复杂核,并给出了人脸图像的图示,阐述了人脸图像转化成图的过程.实验结果表明,生成树核的性能优于通路核.

等价关系与划分

为了强化集合论在计算机领域的应用,给出了有限集合上的具有基本性质(自反、反自反、对称、反对称)的二元关系及函数的计数以及具有基本性质组合的二元关系的计数,并给出了等价关系与划分之间的关系及相容关系和等价关系的计数.

二元关系的运算(英文)

本文给出了二元关系运算的矩阵表示,包括二元关系R和S的并运算、交运算、对称差运算、复合运算、减运算;二元关系R的补运算、逆运算、闭包运算。

基于直方图交核的人脸识别

基于传统直方图交核(HI)提出了轮廓直方图交核(PHI)以及局部直方图交核(DHI),并将这2种核用于ORL和YALE人脸库的识别.实验结果表明,构造的局部直方图交核(DHI)比那些传统的直方图交核获得了更高的识别率.

基于SVM的化合物分类综述

药物研发是一个难度系数大、耗费时间长的工作。根据结构活性关系规则,具有相似结构的化合物可能具有相似特性。因此,准确地对化合物进行分类具有十分重要的意义。回顾了SVM与比较常用的化合物分类方法及各自的优缺点,阐述了对分类方法进行的改进与优化,展望了化合物分类的发展方向。

基于生成树的回路核

针对图的相似性问题,提出了基于生成树的回路核,其中包括基于最小生成树的回路核、基于最大生成树的回路核、基于最小生成树或最大生成树的回路核、基于最小生成树与最大生成树的回路核、基于混合生成树的回路核、基于赋权混合生成树的回路核.结果表明,所定义的基于生成树的回路核是可计算的、正定的;在实验中,回路核的识别率高于通路核的识别率,最高可达100%.

基于多视点不变量的三维物体识别

给出了利用多视点不变量进行物体识别的２种方法．一种是通过检索多视点结构不变量进行三维物体识别，另一种方法是利用基于复杂特征的多视点不变量进行三维物体识别．

一种GMMHMM隐状态与高斯混合成份初始化算法

为了解决传统隐马尔可夫模型应用通常将隐状态数和混合成份数看作一致的弊端,更客观地描述问题,使模型研究适合现实的数据分布,参数设定更为精准,从而使算法效果达到最优,提出一种基于高斯混合分布、聚类思想和OEHS准则的适应数据分布且自动确定参数的算法。因隐马尔可夫学习算法由EM算法实现,但EM是局部最优算法,严重依赖初始值,从跳出局部最优的角度出发,对两个参数进行初始设定。与传统的随机初始化方法进行比较,实验结果表明,该算法能得到更好的结果。

基于图核算法的文本分类

在文本分类研究中,向量空间模型具有表示形式简单的特点,但只能表示特征词的词频信息而忽视了特征词间的结构信息和语义语序信息,所以可能导致不同文档被表示为相同向量。针对这种问题,本文采用图结构模型表示文本,把文本表示成一个有向图(简称文本图),可有效解决结构化信息缺失的问题。本文将图核技术应用于文本分类,提出适用于文本图之间的相似度计算的图核算法——间隔通路核,然后利用支持向量机对文本进行分类。在文本集上的实验结果表明:与向量空间模型相比,间隔通路核相比于其他核函数的分类准确率更高,所以间隔通路核是一种很好的图结构相似性计算算法,能广泛应用于文本分类中。

图核结合神经网络的蛋白质分类方法

由于蛋白质的多样性及其结构的复杂性,采用传统按照属性简单线性组合的函数方法难以实现正确分类。图核方法则为此提供了一个解决方案,通过图核方式将蛋白质具有的结构信息提取出来,将两图的相似性比较转化为两图各顶点之间匹配度的比较。提出混合矩阵的点边相似核,将图的邻接矩阵看作各顶点样本向量,通过寻找两图最相似的顶点对进行核值计算。此外,还提出将图核与神经网络相结合,利用神经网络良好的分类性能提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法比原有方法的分类准确率提高了15%～30%。