基于概率隐含语义分析模型的人脸识别算法

该文提出一种基于概率隐含语义分析(PLSA)的新的人脸识别算法。首先建立人脸图像的词袋模型,然后使用概率隐含语义分析模型得到词袋特征在隐含主题空间中的分布,并将其作为人脸图像的最终语义特征表示,最后采用支持向量机(SVM)对人脸进行识别。Multi-PIE和人脸识别竞赛(FRGC)数据库上的实验结果表明,该文方法的性能优于目前多个人脸识别方法。

概率隐含语义分析模型在行为识别中的编码与归一化方法研究

在视频中的行为识别的语境下,为了提高概率隐含语义分析模型的识别性能,研究了不同编码方法结合归一化方法对于分类性能的影响;还考察了主成分分析预处理原始特征对于性能的影响,在显著降低特征维度进而降低计算量的同时,当特征包含较多噪声成分的情况下性能甚至会有所提升。在KTH和UT-interaction数据库上的实验表明,编码和归一化方法的适当组合可以显著提高模型的性能。在UT-interaction数据库的两个子集上识别精度分别达到了当前最好的结果 96.44%、95%,其中在数据集1上采用稀疏的时空兴趣点特征,得到了94.24%的识别精度。

融合链接文本的增量联合主题模型

在基于链接的概率隐含语义分析的基础上提出一种融合文本链接的增量方法进行主题建模。首先在原有网页集上进行主题建模;然后随着网页的结构和内容动态变化,利用一种合理的更新机制更新模型参数,从而高效快速地处理在线网页流的动态变化。此外,提出一个自适应非对称学习方法融合文本与链接模态的隐含主题。对于每个网页,它在两种模态上的主题分布通过加权进行融合,而权值由该网页的特征词分布的熵值确定。由于融合之后的概率结构合理地关联了链接模态和文本模态的信息,故能得到很好的建模效果。两种类型的数据集上的实验结果显示该算法可以有效地节省时间,并对网页分类有较大性能的提高,此外还提供了由本文模型生成的主题显示结果。

柑橘病虫害的机器识别

为了自动地检测柑橘病虫害,本文研究了果皮上病虫害为害状的多重分形特征.首先采用小波多孔算法,检测柑橘灰度图像小波变换模的局部极大值点,借助概率隐含语义分析方法对局部极大值点进行筛选,产生柑橘病虫害疤痕的边缘,提取边缘多重分形谱高度和宽度,作为柑橘病虫害疤痕的特征值,通过神经网络映射器识别柑橘病虫害.试验结果表明:该方法不仅可以进行柑橘病虫害机器自动识别、评估与监测,还可以进行柑橘果面缺陷分级.

基于本地图像块模型的人造目标提取方法

本文提出了本地图像块模型,该模型使用概率隐含语义分析pLSA(probabilistic Latent Semantic Analysis)作为数据项的点过程对人造目标进行建模,用可逆马尔科夫链蒙特卡洛算法(RJMCMC)配合模拟退火算法提取模型的参数。在提取模型参数的过程中使用了数据驱动生灭和统计扩散方法加快算法收敛速度。最后通过对实际遥感图像的实验验证了该方法的有效性。

网络安全风险评估方法研究

网络安全事关国家安全、社会稳定,逐渐成为影响国家发展战略和社会经济发展的重要因素,风险评估作为一种使网络更加安全和健壮的主动安全防范与评估技术,是信息安全保障体系建设中的基础性工作和重要环节。本文在研究风险评估工作组织实施及评估方法的基础上,提出一种基于概率隐含语义分析模型(p LSA)的风险评估方法。