一种基于Latent SVM的车辆图像分类方法

1

作者 杜小龙 黄树成 《计算机与数字工程》 2025年第3期803-810,共8页

针对城市中大量重型车辆造成交通拥堵以及传统图像分类在特征提取过程中出现的信息丢失,导致分类精度下降的问题,论文提出了一种基于Latent SVM的车辆图像分类方法。通过更细致的车辆图像分类,可以使交通管控者快速定位到重型车辆,使其... 针对城市中大量重型车辆造成交通拥堵以及传统图像分类在特征提取过程中出现的信息丢失,导致分类精度下降的问题,论文提出了一种基于Latent SVM的车辆图像分类方法。通过更细致的车辆图像分类,可以使交通管控者快速定位到重型车辆,使其驶离城市中心,从而让交通得到极大缓解。该方法通过采用一种新的零件定位算法,自动在每类车辆中找到一组有区别的零件,使用这些零件的特征和它们之间的空间关系来训练每类的模型。此外使用多类数据挖掘方法,在训练过程中过滤困难负样本。最后,将这些经过训练的单个模型结合在一起,可以高精度地对车辆品牌和车型进行分类。在CompCars数据集上的实验结果表明,该方法具有令人满意的特征提取能力和更精确的分类能力。 展开更多

关键词 图像分类 零件定位 latent svm 特征提取

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基于Latent SVM的多视角行为识别方法 被引量：1

2

作者 王丹 臧雪柏 陈奋君 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2016年第6期747-752,共6页

为了在静态图像中获取有效信息,构建行为模型,提出了行为覆盖区ACA(Action Coverage Area)和行为核心AC(Action Core)的概念,基于Latent SVM(Support Vector Machine)目标识别方法,设计了一种多视角行为模型MVAM(Multiple Viewpoint Act... 为了在静态图像中获取有效信息,构建行为模型,提出了行为覆盖区ACA(Action Coverage Area)和行为核心AC(Action Core)的概念,基于Latent SVM(Support Vector Machine)目标识别方法,设计了一种多视角行为模型MVAM(Multiple Viewpoint Action Model)。建立了独立的用于行为模型训练和测试的行为数据库。实验表明,该表示法对静态图像中的人体行为能有效地进行分类和检测。 展开更多

关键词 行为识别 隐变量支持向量机 行为覆盖区 行为核心 多视角行为模型

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高光谱结合SVM的室内客体上汗潜指纹遗留时间研究

3

作者 唐鹏宇 王震 葛恒 《应用激光》 北大核心 2025年第5期187-196,共10页

汗潜指纹是现场勘查中常见的痕迹物证之一,其遗留时间的确定能对案件侦破起到重要作用。使用高光谱成像仪采集室内常见的玻璃、塑料、瓷砖3种不同承痕客体上汗潜指纹不同遗留时间的高光谱数据,采用SG、SNV、SG+SNV 3种的不同预处理方式... 汗潜指纹是现场勘查中常见的痕迹物证之一,其遗留时间的确定能对案件侦破起到重要作用。使用高光谱成像仪采集室内常见的玻璃、塑料、瓷砖3种不同承痕客体上汗潜指纹不同遗留时间的高光谱数据,采用SG、SNV、SG+SNV 3种的不同预处理方式及特征波长提取分别构建SVM模型,对比不同情况下模型的适用性及预测效果。结果表明,高光谱成像结合适当预处理和特征提取后的SVM模型可适用于室内常见客体上汗潜指纹遗留时间的预测。其中,玻璃和塑料客体以SG平滑结合SNV预处理后SPA提取特征波段的模型的预测效果最优,瓷砖客体以SNV预处理后SPA提取特征波段的模型的预测效果最优。最优处理情况下,3种不同客体上RPD值分别为1.823、2.074、2.039,RMSEP分别为1.580、1.491、1.417,R2分别为0.755、0.781、0.758。 展开更多

关键词 高光谱成像 支持向量机 汗潜指纹 时间预测

原文传递

三维隐SVM算法设计及在胸CT图像病灶检测中的应用 被引量：4

4

作者 王青竹 康文炜 王斌 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期460-466,共7页

为改善病灶形状不规则、纹理结构简单等因素对计算机辅助肺CT中病灶检测精度的影响,提出将疑似病灶与整体肺区的相对位置关系作为传统形状、纹理特征之外的一种新的隐变量,参与训练过程.为符合病灶的三维特征,引入基于三维矩阵模式的SVM... 为改善病灶形状不规则、纹理结构简单等因素对计算机辅助肺CT中病灶检测精度的影响,提出将疑似病灶与整体肺区的相对位置关系作为传统形状、纹理特征之外的一种新的隐变量,参与训练过程.为符合病灶的三维特征,引入基于三维矩阵模式的SVM,进一步设计含隐变量三维矩阵模式SVM.将吉林省肿瘤医院的150例病例建立数据库,用其余三种SVM方案与本文方案进行比较,文中算法可达到97.05%的真阳性和9.21%的假阳性,证明其优越性及辅助放疗师的有效性. 展开更多

关键词 计算机辅助诊疗 三维矩阵 隐svm

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基于SVM的局部潜在语义分析算法研究 被引量：3

5

作者 谭光兴 刘臻晖 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期177-182,共6页

针对现有的Web文本分类与表示方法中出现的各种分类效果与性能优化等问题,基于局部潜在语义分析的理论原理,利用支持向量机分类优势,设计出一种基于文档与类别之间相关度的生成局部区域的算法,即S-LLSA。该算法在语义分析使用矩阵的奇... 针对现有的Web文本分类与表示方法中出现的各种分类效果与性能优化等问题,基于局部潜在语义分析的理论原理,利用支持向量机分类优势,设计出一种基于文档与类别之间相关度的生成局部区域的算法,即S-LLSA。该算法在语义分析使用矩阵的奇异值分解过程中引入不同类别信息,分析特征词的局部特征,使用支持向量机分类器计算文本对类别的相关度参数,并应用于局部区域生成过程。通过实验表明,S-LLSA算法有效解决了局部区域如何进行局部奇异值分解问题,有效提高并优化了Web文本分类效果,更好地表示了Web文本潜在语义空间。 展开更多

关键词 文本分类 局部潜在语义分析 支持向量机 奇异值分解 S-LLSA

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共享隐空间迁移SVM 被引量：3

6

作者 董爱美 王士同 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2276-2287,共12页

在机器学习中,迁移学习被证明能有效使用一个领域信息提高另一个领域中受训模型的分类精度.迁移学习总是假设相关领域间共享某些隐含因素,但在当前的迁移学习方法中,该部分隐含因素依然未得到充分探讨.本研究引入低维共享隐空间的迁移... 在机器学习中,迁移学习被证明能有效使用一个领域信息提高另一个领域中受训模型的分类精度.迁移学习总是假设相关领域间共享某些隐含因素,但在当前的迁移学习方法中,该部分隐含因素依然未得到充分探讨.本研究引入低维共享隐空间的迁移学习方法,基于经典支持向量机(Support vector machine,SVM)分类模型得到融入共享隐空间的迁移支持向量机,该模型较以往相关方法能更好地利用隐空间这一有效信息,从而提高所得分类器的泛化性能.相关实验结果亦验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 迁移学习 大间隔分类器 隐空间 支持向量机

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基于LDA-wSVM模型的文本分类研究 被引量：29

7

作者 李锋刚 梁钰 +1 位作者 GAO Xiao-zhi ZENGER Kai 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第1期21-25,共5页

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势,但其未考虑语义的相似性度量问题,而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度,提出了一种新的LDA-w SVM高效分类算法模... SVM分类算法处理高维数据具有较大优势,但其未考虑语义的相似性度量问题,而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度,提出了一种新的LDA-w SVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择,确定主题数和隐主题—文本矩阵;在经典权重计算方法上作改进,考虑各特征项与类别的关联度,设计了一种新的权重计算方法;在特征词空间上使用这种基于权重计算的w SVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类,得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明,提出的LDA-w SVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。 展开更多

关键词 文本分类 潜在狄利克雷分布 支持向量机 权重计算 吉普斯抽样

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使用基于SVM的局部潜在语义索引进行文本分类 被引量：4

8

作者 张秋余 刘洋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1382-1384,共3页

潜在语义索引(LSI)通过奇异值分解(SVD)获得原始词—文档矩阵的潜在语义结构,在一定程度上解决了一词多义和多词一义问题。但目前文本分类中使用LSI方法的效果并不理想,这是因为没有充分考虑分类信息。为解决该问题,提出一种改进的局部... 潜在语义索引(LSI)通过奇异值分解(SVD)获得原始词—文档矩阵的潜在语义结构,在一定程度上解决了一词多义和多词一义问题。但目前文本分类中使用LSI方法的效果并不理想,这是因为没有充分考虑分类信息。为解决该问题,提出一种改进的局部潜在语义索引(LLSI)方法,使用支持向量机(SVM)来产生局部区域。实验结果表明,该方法是有效的。 展开更多

关键词 文本分类 潜在语义索引 支持向量机 局部区域

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情报学论文创新性评价研究——LDA和SVM融合方法的应用 被引量：20

9

作者 曹树金 曹茹烨 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2022年第4期56-67,共12页

[目的/意义]主题创新是学术论文创新最本质的特征之一。基于主题演化视角对情报学论文的创新性进行分析,以期提供动态评价的新思路。[研究设计/方法]选取情报学领域11种CSSCI期刊近20年的论文作为样本,结合LDA主题模型与SVM分类算法,对... [目的/意义]主题创新是学术论文创新最本质的特征之一。基于主题演化视角对情报学论文的创新性进行分析,以期提供动态评价的新思路。[研究设计/方法]选取情报学领域11种CSSCI期刊近20年的论文作为样本,结合LDA主题模型与SVM分类算法,对摘要进行潜在主题识别,并判断论文创新性。最后,采用统计方法验证评价结果的准确性。[结论/发现]应用的学术论文创新性评价方法能够有效识别情报学领域不同时期具有创新价值的论文,可以为学者的科研选题、论文主题创新性评价以及期刊的论文评审提供参考。[创新/价值]拓展融合LDA与SVM的创新性评价方法的应用领域,丰富基于内容的科研论文创新性评价体系。 展开更多

关键词 论文创新性 研究主题 情报学 隐含狄利克雷分布(LDA) 支持向量机(svm)

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基于多分类潜变量SVMs的肺CT中的结节检测

10

作者 王青竹 王斌 《东北电力大学学报》 2013年第5期51-56,共6页

结合二分类的潜变量SVMs和一种基于编码的多分类SVMs,设计一种多分类潜变量SVMs,同时具有二者的优点,即考虑检测对象的多样性及位置信息。将多分类潜变量SVMs应用到计算机辅助肺部结节检测,对于来自吉林省肿瘤医院的65组临床病例进行试... 结合二分类的潜变量SVMs和一种基于编码的多分类SVMs,设计一种多分类潜变量SVMs,同时具有二者的优点,即考虑检测对象的多样性及位置信息。将多分类潜变量SVMs应用到计算机辅助肺部结节检测,对于来自吉林省肿瘤医院的65组临床病例进行试验,实验结果证明其特异性与灵敏性均优于其他四种当前国际热门的计算机辅助结节检测算法,可以有效辅助放疗师做出最终决策。 展开更多

关键词 潜变量svms 多分类svms 计算机辅助诊疗

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基于LS-SVM紫外可见光谱检测水产养殖水体COD研究 被引量：6

11

作者 刘雪梅 章海亮 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2804-2807,共4页

采用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速检测,将收集到的135份水样进行UV/VIS波段全光谱扫描,应用Savitzky-Golay(SG)平滑算法,经验模态分解算法(em... 采用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对水体中有机物浓度的指标化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速检测,将收集到的135份水样进行UV/VIS波段全光谱扫描,应用Savitzky-Golay(SG)平滑算法,经验模态分解算法(empirical modedecomposition,EMD)和小波分析(wavelet transform,WT)对提取出的光谱数据进行去除噪声处理,为了简化模型,PLSR建模得到的6个潜在变量(LVs)作为偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入建立COD预测模型,LS-SVM模型的预测集决定系数r2为0.82,预测均方根误差RMSEP为14.82mg·L-1。说明使用LVs作为LS-SVM建模输入,可以准确快速检测水产养殖水体中的COD含量,为将来实现水产养殖水质COD含量的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。 展开更多

关键词 紫外可见光谱 化学需氧量 潜在变量 偏最小二乘支持向量机

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LS-SVM:一种有效的新闻主题追踪方法 被引量：3

12

作者 潘渊 李弼程 张先飞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第9期2661-2663,2667,共4页

新闻主题追踪是对主体所感兴趣的新闻主题的发展趋势进行动态追踪,其优势在于对所感兴趣的主题基于文本模型及理解的动态追踪,因此更多地涉及文本表示与语义理解。LS-SVM首先将文本利用LSI(隐含语义分析)进行分析,完成对文本基于语义的... 新闻主题追踪是对主体所感兴趣的新闻主题的发展趋势进行动态追踪,其优势在于对所感兴趣的主题基于文本模型及理解的动态追踪,因此更多地涉及文本表示与语义理解。LS-SVM首先将文本利用LSI(隐含语义分析)进行分析,完成对文本基于语义的特征降维及文本表示;然后将隐含语义文本表示的结果输出给SVM进行主题追踪,从而实现从语义层次上的新闻主题追踪。实验结果表明,与传统的主题追踪相比较,该方法能够有效提高主题追踪的性能,减少追踪的错报率和漏报率。 展开更多

关键词 隐含语义分析 支持向量机 主题追踪 奇异值分解 隐含语义

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基于LSI和SVM的文本分类研究 被引量：8

13

作者 刘美茹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第15期217-219,共3页

文本分类技术是文本数据挖掘的基础和核心,是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个具体应用。特征选择和分类算法是文本分类中两个最关键的技术,该文提出了利用潜在语义索引进行特征提取和降维,并结合支持向量机(SVM)算法进行多类... 文本分类技术是文本数据挖掘的基础和核心,是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个具体应用。特征选择和分类算法是文本分类中两个最关键的技术,该文提出了利用潜在语义索引进行特征提取和降维,并结合支持向量机(SVM)算法进行多类分类,实验结果显示与向量空间模型(VSM)结合SVM方法和LSI结合K近邻(KNN)方法相比,取得了更好的效果,在文本类别数较少、类别划分比较清晰的情况下可以达到实用效果。 展开更多

关键词 特征提取 潜在语义索引 支持向量机

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基于DWT和SVM方法的35 kV光伏集电电缆早期故障辨识

14

作者 高志强 向东 +2 位作者 杨培友 马恒 刘向阳 《电工技术》 2024年第21期117-119,123,共4页

由于臭氧、紫外线辐射、剧烈温度变化、化学侵蚀等因素的影响,光伏集电电缆极易发生短路,给发电带来了严重的危害和损失。研究了一种基于DWT和SVM方法的35 kV光伏集电电缆早期故障辨识方法,在故障发生前期排查出潜在故障线路。最后通过P... 由于臭氧、紫外线辐射、剧烈温度变化、化学侵蚀等因素的影响,光伏集电电缆极易发生短路,给发电带来了严重的危害和损失。研究了一种基于DWT和SVM方法的35 kV光伏集电电缆早期故障辨识方法,在故障发生前期排查出潜在故障线路。最后通过PSCAD仿真验证了所提出的方法的准确性。 展开更多

关键词 光伏集电电缆 潜在故障 DWT svm

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壁画图像分类中的分组多实例学习方法 被引量：9

15

作者 唐大伟 鲁东明 +1 位作者 许端清 杨冰 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期708-715,共8页

目的针对壁画图像具有较大类内差异以及具有较强背景噪音的特点,提出一种分组多实例学习的策略,实现对不同年代风格的壁画图像分类。方法将样本空间划分为不同的子空间,每一个子空间中的所有训练样本训练分类器模型,测试阶段根据测试样... 目的针对壁画图像具有较大类内差异以及具有较强背景噪音的特点,提出一种分组多实例学习的策略,实现对不同年代风格的壁画图像分类。方法将样本空间划分为不同的子空间,每一个子空间中的所有训练样本训练分类器模型,测试阶段根据测试样本落到的子空间来选择不同的分类模型对测试样本进行分类。在各个子空间训练分类器时,将每一幅壁画图像样本看做多个实例的组成,采用多实例学习的方式来训练分类器。训练过程中,引入隐变量用于标识每一个实例,隐变量的存在使得分类器的优化问题不是一个凸问题,无法用梯度下降法去直接求解,采用迭代的方式训练Latent SVM作为每一个子空间的分类器。结果实验结果表明本文方法在壁画图像的分类上与传统方法相比提高了平均5%的精度。结论本文分组多实例学习的策略在壁画分类问题中能够较大程度地解决图像的类内差异以及背景噪音对分类结果造成的影响。 展开更多

关键词 壁画图像 图像分类 多实例学习 latent svm(支持向量机)

原文传递

分割位置提示的可变形部件模型快速目标检测 被引量：11

16

作者 杨扬 李善平 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期540-548,共9页

针对滑动窗口目标检测方法需要穷举搜索目标、检测速度较慢的问题,提出一种可变形部件模型候选点检测算法.图像先经过两种不同原理的分割方法预处理,尽量使至少一个分割接近目标真实位置,分割的左上角附近称为候选点.然后,将可变形部件... 针对滑动窗口目标检测方法需要穷举搜索目标、检测速度较慢的问题,提出一种可变形部件模型候选点检测算法.图像先经过两种不同原理的分割方法预处理,尽量使至少一个分割接近目标真实位置,分割的左上角附近称为候选点.然后,将可变形部件模型作为底层检测器,模型的训练和测试都只在候选点上进行,这大大提高了检测速度.在PASCAL2007数据集上的实验结果表明,候选点检测在一半类别上的正确率超过了穷举搜索方法. 展开更多

关键词 目标检测 可变形部件模型 图像分割 隐支持向量机 滑动窗口方法

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考场异常行为检测算法 被引量：2

17

作者 戴金波 龙曼丽 +1 位作者 赵宏伟 陈奋君 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S1期236-240,共5页

以智能视频监控理论为依据,结合考试现场特点,提出了一种能够进行考场异常行为检测的高效算法。该算法从考生信息结构和内容方面作了科学设计,提出了行为覆盖区、3维考场关注度等概念。仿真实验针对分析器的准确率和效率两方面进行,并... 以智能视频监控理论为依据,结合考试现场特点,提出了一种能够进行考场异常行为检测的高效算法。该算法从考生信息结构和内容方面作了科学设计,提出了行为覆盖区、3维考场关注度等概念。仿真实验针对分析器的准确率和效率两方面进行,并特别比较了本算法设计的分析器和普通方式分析器的效率。实验结果表明,本算法能很好地挖掘视频帧间的历史关系,与未采用本算法的普通方式相比检测效率有较大提高。 展开更多

关键词 计算机应用 行为覆盖区 latent svm 行为模型 三维考场关注度

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基于最小二乘支持向量机的白酒酒醅成分定量分析 被引量：10

18

作者 熊雅婷 李宗朋 +4 位作者 王健 冯斯雯 李子文 尹建军 宋全厚 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期163-168,共6页

利用近红外光谱技术实现对白酒发酵过程中酒醅主要成分的质量控制,并进行模型优化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘支持向量机的输入变量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近红外定量模型,并与经... 利用近红外光谱技术实现对白酒发酵过程中酒醅主要成分的质量控制,并进行模型优化,提高性能。采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘支持向量机的输入变量,先后建立了白酒酒醅中酒精度、淀粉、水分、酸度的近红外定量模型,并与经无信息变量消除法波段筛选后建立的偏最小二乘模型结果进行比较。结果表明:与偏最小二乘模型相比,4个指标的最小二乘支持向量机定量模型的相关系数(R^2)、预测均方根误差以及相对分析误差3个评价参数均有更优表现;对未知样品进行预测时,最小二乘支持向量机模型的预测准确度明显高于偏最小二乘模型。说明最小二乘支持向量机模型的准确度、稳定性及预测性能均优于偏最小二乘法模型,为白酒酒醅的品质分析方法研究提供了新的思路。 展开更多

关键词 白酒酒醅 最小二乘支持向量机 潜在变量 偏最小二乘法 波段筛选

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基于相关度的局部潜在语义分析算法研究 被引量：9

19

作者 吴勇 刘钰峰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第8期1701-1706,共6页

针对现有的web文本分类与表示方法中出现的各种分类效果与性能优化等问题,提出基于局部潜在语义分析的理论原理,利用支持向量机分类优势,设计出一种基于文档与类别之间相关度的生成局部区域的算法,即S-LLSA。该算法在语义分析使用矩阵... 针对现有的web文本分类与表示方法中出现的各种分类效果与性能优化等问题,提出基于局部潜在语义分析的理论原理,利用支持向量机分类优势,设计出一种基于文档与类别之间相关度的生成局部区域的算法,即S-LLSA。该算法在语义分析使用矩阵的奇异值分解过程中引入不同类别信息,分析特征词的局部特征,使用支持向量机分类器计算文本对类别的相关度参数,并应用于局部区域生成过程。通过实验表明,S-LLSA算法有效解决了局部区域如何进行局部奇异值分解问题,极大改进了web文本分类效果与优化问题,更好地表示了web文本潜在语义空间。 展开更多

关键词 文本分类 局部潜在语义分析 支持向量机 奇异值分解 S—LLSA

原文传递

面向目标检测与姿态估计的联合文法模型 被引量：8

20

作者 陈耀东 李仁发 +2 位作者 李实英 黄鑫 谢国琪 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2206-2217,共12页

针对部件模型在描述目标上的局限性,提出了一种判别化的视觉文法模型.该模型利用文法的可描述性和可扩展性能够对通用目标类别进行描述并且处理一般化的识别任务.根据目标检测和姿态估计的特点将文法模型实例化为两个单任务文法,同时对... 针对部件模型在描述目标上的局限性,提出了一种判别化的视觉文法模型.该模型利用文法的可描述性和可扩展性能够对通用目标类别进行描述并且处理一般化的识别任务.根据目标检测和姿态估计的特点将文法模型实例化为两个单任务文法,同时对比了文法的异同.通过分析检测与姿态估计在应用背景和研究方法上的互补性,进一步提出了一种联合识别文法.联合文法由一组判别符号合并两个单任务文法,其特点是实现了并行化的目标检测与姿态估计,而且能同时提升检测和估计性能.鉴于参数训练所面临的弱监督环境,引入带隐变量的结构化学习框架优化文法参数.实验分别在单任务和多任务场景下对比了部件模型与提出的联合文法.实验结果说明联合文法在性能上优于当前主流的检测模型和姿态估计模型. 展开更多

关键词 视觉文法 部件模型 目标检测 姿态估计 基于隐变量的结构化svm 计算机视觉

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