2015年 第41卷 第8期
2015, 41(8): 1373-1384.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140891
摘要:
稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering, SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架. 高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上, 因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性. 稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵, 然后利用谱聚类方法得到数据的子空间聚类结果. 其核心是设计能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型, 使得到的表示系数及由此构造的相似度矩阵有助于精确的子空间聚类. 稀疏子空间聚类在机器学习、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域已经得到了广泛的研究和应用, 但仍有很大的发展空间. 本文对已有稀疏子空间聚类方法的模型、算法和应用等方面进行详细阐述, 并分析存在的不足, 指出进一步研究的方向.
稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering, SSC)是一种基于谱聚类的数据聚类框架. 高维数据通常分布于若干个低维子空间的并上, 因此高维数据在适当字典下的表示具有稀疏性. 稀疏子空间聚类利用高维数据的稀疏表示系数构造相似度矩阵, 然后利用谱聚类方法得到数据的子空间聚类结果. 其核心是设计能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型, 使得到的表示系数及由此构造的相似度矩阵有助于精确的子空间聚类. 稀疏子空间聚类在机器学习、计算机视觉、图像处理和模式识别等领域已经得到了广泛的研究和应用, 但仍有很大的发展空间. 本文对已有稀疏子空间聚类方法的模型、算法和应用等方面进行详细阐述, 并分析存在的不足, 指出进一步研究的方向.
2015, 41(8): 1385-1393.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140762
摘要:
随着主观性评价文本数量的不断增长, 文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象. 比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一, 比较句的情感分析结果与比较要素相结合才更有意义. 为了提高比较要素抽取的性能, 本文提出在构建系统模型的过程中引入浅层句法信息、比较词候选信息和启发式位置信息等多种语言学相关特征, 并且在不增加领域知识的情况下, 有效提高系统的准确率和F1值, 同时本文提出的方法可以有效处理含有多个比较关系的句子. 实验结果表明, 将本文提出的特征应用于条件随机域 (Conditional random fields, CRFs)模型可以有效提高比较要素抽取的各项性能指标, 同时, 将本文的实验结果与2012 年中文情感分析评测结果的最大值进行了比较, 各项指标均超过最大值, 进一步证明了本文方法的有效性.
随着主观性评价文本数量的不断增长, 文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象. 比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一, 比较句的情感分析结果与比较要素相结合才更有意义. 为了提高比较要素抽取的性能, 本文提出在构建系统模型的过程中引入浅层句法信息、比较词候选信息和启发式位置信息等多种语言学相关特征, 并且在不增加领域知识的情况下, 有效提高系统的准确率和F1值, 同时本文提出的方法可以有效处理含有多个比较关系的句子. 实验结果表明, 将本文提出的特征应用于条件随机域 (Conditional random fields, CRFs)模型可以有效提高比较要素抽取的各项性能指标, 同时, 将本文的实验结果与2012 年中文情感分析评测结果的最大值进行了比较, 各项指标均超过最大值, 进一步证明了本文方法的有效性.
2015, 41(8): 1394-1404.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140177
摘要:
多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在图像识别领域得到了较大的重视和发展, 本文提出了一种融合多传感器信息的移动图像识别方法. 首先通过在智能手机端提取带传感器信息的图像局部特征,增强局部特征的辨别能力; 其次改进了随机聚类森林的建立算法,减少了样本图像训练时间;最后使用快 速几何一致性校验对匹配结果进行检查, 保证算法的识别精度.实验结果表明,本文提出的方法能够快速 有效地识别移动图像,并具有较好的鲁棒性,同时与传统的Vocabulary tree 方法进行比较,本文方法的识别速度和精度较优,训练代价较低.
多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在图像识别领域得到了较大的重视和发展, 本文提出了一种融合多传感器信息的移动图像识别方法. 首先通过在智能手机端提取带传感器信息的图像局部特征,增强局部特征的辨别能力; 其次改进了随机聚类森林的建立算法,减少了样本图像训练时间;最后使用快 速几何一致性校验对匹配结果进行检查, 保证算法的识别精度.实验结果表明,本文提出的方法能够快速 有效地识别移动图像,并具有较好的鲁棒性,同时与传统的Vocabulary tree 方法进行比较,本文方法的识别速度和精度较优,训练代价较低.
2015, 41(8): 1405-1411.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140896
摘要:
针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感 以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题, 提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系, 利用对应角度信息来对形状进行表示, 并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述, 具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段, 利用轮廓点集顺序关系已知这一优势, 引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果, 能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验, 证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.
针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感 以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题, 提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系, 利用对应角度信息来对形状进行表示, 并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述, 具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段, 利用轮廓点集顺序关系已知这一优势, 引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果, 能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验, 证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.
2015, 41(8): 1412-1418.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c150014
摘要:
血管的中心路径提取是虚拟血管镜的重要组成部分, 它提供了自动导航的路径. 本文提出一种新的内窥路径生成方法, 用改进L1中值算法对体素点云化的脑血管数据进行骨架的提取. 首先,对核磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)增强血管数据进行基于统计的分割算法进行分割; 其次,对推广的Roberts算子在体素空间分割出的单体素点边界进行体素点的点云化, 生成点云模型; 最后,在点云空间中运用基于法向信息的L1中值算法进行骨架提取. 该过程克服了传统方法在体素中进行骨架提取时对数据缺失、孤点敏感的局限性, 并且对下采样后的点云化数据提取的骨架效率高, 骨架居中性较好, 最终把骨架用作脑血管虚拟内窥的自动漫游路径, 实现自动导航.
血管的中心路径提取是虚拟血管镜的重要组成部分, 它提供了自动导航的路径. 本文提出一种新的内窥路径生成方法, 用改进L1中值算法对体素点云化的脑血管数据进行骨架的提取. 首先,对核磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)增强血管数据进行基于统计的分割算法进行分割; 其次,对推广的Roberts算子在体素空间分割出的单体素点边界进行体素点的点云化, 生成点云模型; 最后,在点云空间中运用基于法向信息的L1中值算法进行骨架提取. 该过程克服了传统方法在体素中进行骨架提取时对数据缺失、孤点敏感的局限性, 并且对下采样后的点云化数据提取的骨架效率高, 骨架居中性较好, 最终把骨架用作脑血管虚拟内窥的自动漫游路径, 实现自动导航.
2015, 41(8): 1419-1437.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140682
摘要:
稀疏化学习能显著降低无向图模型的参数学习与结构学习的复杂性, 有效地处理无向图模型的学习问题. 两两关系马尔科夫网在多值变量情况下, 每条边具有多个参数, 本文对此给出边参数向量的组稀疏化学习, 提出自适应组稀疏化, 根据参数向量的模大小自适应调整惩罚程度. 本文不仅对比了不同边势情况下的稀疏化学习性能, 为了加速模型在复杂网络中的训练过程, 还对目标函数进行伪似然近似、平均场自由能近似和Bethe自由能近似. 本文还给出自适应组稀疏化目标函数分别使用谱投影梯度算法和投 影拟牛顿算法时的最优解, 并对比了两种优化算法进行稀疏化学习的性能. 实验表明自适 应组稀疏化具有良好的性能.
稀疏化学习能显著降低无向图模型的参数学习与结构学习的复杂性, 有效地处理无向图模型的学习问题. 两两关系马尔科夫网在多值变量情况下, 每条边具有多个参数, 本文对此给出边参数向量的组稀疏化学习, 提出自适应组稀疏化, 根据参数向量的模大小自适应调整惩罚程度. 本文不仅对比了不同边势情况下的稀疏化学习性能, 为了加速模型在复杂网络中的训练过程, 还对目标函数进行伪似然近似、平均场自由能近似和Bethe自由能近似. 本文还给出自适应组稀疏化目标函数分别使用谱投影梯度算法和投 影拟牛顿算法时的最优解, 并对比了两种优化算法进行稀疏化学习的性能. 实验表明自适 应组稀疏化具有良好的性能.
2015, 41(8): 1438-1451.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140832
摘要:
高维多目标优化问题普遍存在且难以解决, 到目前为止, 尚缺乏有效解决该问题的进化优化方法. 本文提出一种基于目标分解的高维多目标并行进化优化方法, 首先, 将高维多目标优化问题分解为若干子优化问题, 每一子优化问题除了包含原优化问题的少数目标函数之外, 还具有由其他目标函数聚合成的一个目标函数, 以降低问题求解的难度; 其次, 采用多种群并行进化算法, 求解分解后的每一子优化问题, 并在求解过程中, 充分利用其他子种群的信息, 以提高Pareto非被占优解的选择压力; 最后, 基于各子种群的非被占优解形成外部保存集, 从而得到高维多目标优化问题的Pareto 最优解集. 性能分析表明, 本文提出的方法具有较小的计算复杂度. 将所提方法应用于多个基准优化问题, 并与NSGA-II、PPD-MOEA、ε-MOEA、HypE和MSOPS等方法比较, 实验结果表明, 所提方法能够产生收敛性、分布性, 以及延展性优越的Pareto最优解集.
高维多目标优化问题普遍存在且难以解决, 到目前为止, 尚缺乏有效解决该问题的进化优化方法. 本文提出一种基于目标分解的高维多目标并行进化优化方法, 首先, 将高维多目标优化问题分解为若干子优化问题, 每一子优化问题除了包含原优化问题的少数目标函数之外, 还具有由其他目标函数聚合成的一个目标函数, 以降低问题求解的难度; 其次, 采用多种群并行进化算法, 求解分解后的每一子优化问题, 并在求解过程中, 充分利用其他子种群的信息, 以提高Pareto非被占优解的选择压力; 最后, 基于各子种群的非被占优解形成外部保存集, 从而得到高维多目标优化问题的Pareto 最优解集. 性能分析表明, 本文提出的方法具有较小的计算复杂度. 将所提方法应用于多个基准优化问题, 并与NSGA-II、PPD-MOEA、ε-MOEA、HypE和MSOPS等方法比较, 实验结果表明, 所提方法能够产生收敛性、分布性, 以及延展性优越的Pareto最优解集.
2015, 41(8): 1452-1460.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c150001
摘要:
时序摘要是按照时间顺序生成摘要, 对话题的演化发展进行概括. 已有的相关研究忽视或者不能准确发现句子中隐含的子话题信息. 针对该问题, 本文建立了一种新的主题模型, 即词语对狄利克雷过程, 并提出了一种基于该模型的时序摘要生成方法. 首先通过模型推理得到句子的子话题分布; 然后利用该分布计算句子的相关度和新颖度; 最后按时间顺序抽取与话题相关且新颖度高的句子组成时序摘要. 实验结果表明, 本文方法较目前的代表性研究方法生成了更高质量的时序摘要.
时序摘要是按照时间顺序生成摘要, 对话题的演化发展进行概括. 已有的相关研究忽视或者不能准确发现句子中隐含的子话题信息. 针对该问题, 本文建立了一种新的主题模型, 即词语对狄利克雷过程, 并提出了一种基于该模型的时序摘要生成方法. 首先通过模型推理得到句子的子话题分布; 然后利用该分布计算句子的相关度和新颖度; 最后按时间顺序抽取与话题相关且新颖度高的句子组成时序摘要. 实验结果表明, 本文方法较目前的代表性研究方法生成了更高质量的时序摘要.
2015, 41(8): 1461-1470.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140816
摘要:
本文提出一种研究大形变图像配准算法. 大形变使得图像信息和拓扑结构有较大的改变, 目前该方面的研究仍然是一个难点. 基于严密数学理论的微分同胚Demons算法是图像配准的著名算法, 为解决大形变配准问题提供了重要基础. 基于对微分同胚Demons算法的研究结合流形学习的思想提出一种大形变图像配准的新算法(MRL算法). 新算法通过挖掘图像的局部和全局流形信息改进微分同胚Demons 速度场的更新, 更好地保持图像的拓扑结构. 对比实验结果表明, 本文所提出的算法能够快速高精度地实现大形变图像的配准.
本文提出一种研究大形变图像配准算法. 大形变使得图像信息和拓扑结构有较大的改变, 目前该方面的研究仍然是一个难点. 基于严密数学理论的微分同胚Demons算法是图像配准的著名算法, 为解决大形变配准问题提供了重要基础. 基于对微分同胚Demons算法的研究结合流形学习的思想提出一种大形变图像配准的新算法(MRL算法). 新算法通过挖掘图像的局部和全局流形信息改进微分同胚Demons 速度场的更新, 更好地保持图像的拓扑结构. 对比实验结果表明, 本文所提出的算法能够快速高精度地实现大形变图像的配准.
2015, 41(8): 1471-1481.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140734
摘要:
结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field, DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图, 并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次, 通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘较连续, 模糊部分边缘较弱、连续性较差的特点得到图像初步的前景/背景区域. 然后,对前景/背景的颜色和点锐度特征进行高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)建模,结合全局、局部自适应的λ值,对图割算法的Shrinking bias 现象进行改善.最后,通过迭代的图割算法对前景/背景区域进行修正. 实验结果表明,该模型鲁棒性较高,分割结果更加精确.
结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field, DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图, 并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次, 通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘较连续, 模糊部分边缘较弱、连续性较差的特点得到图像初步的前景/背景区域. 然后,对前景/背景的颜色和点锐度特征进行高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)建模,结合全局、局部自适应的λ值,对图割算法的Shrinking bias 现象进行改善.最后,通过迭代的图割算法对前景/背景区域进行修正. 实验结果表明,该模型鲁棒性较高,分割结果更加精确.
2015, 41(8): 1482-1494.
doi: 10.16383/j.aas.2015.e130204
摘要:
本文建立了两个点集线性匹配过程的贝叶斯模型框架，并利用变分贝叶斯逼近方法对模型点集到场景点集的仿射参数进行估计。该模型利用一个有向图对映射参数、隐藏变量、模型与场景点集的关系进行了描述，并基于有向图给出了各个参数和变量后验概率的迭代估计算法。而且该模型还利用了一个带有各向异性协方差矩阵的高斯模型对场景点集的离群点进行了估计和推理。实验结果表明该模型在鲁棒性和匹配精度方面均获得了良好的效果。
本文建立了两个点集线性匹配过程的贝叶斯模型框架，并利用变分贝叶斯逼近方法对模型点集到场景点集的仿射参数进行估计。该模型利用一个有向图对映射参数、隐藏变量、模型与场景点集的关系进行了描述，并基于有向图给出了各个参数和变量后验概率的迭代估计算法。而且该模型还利用了一个带有各向异性协方差矩阵的高斯模型对场景点集的离群点进行了估计和推理。实验结果表明该模型在鲁棒性和匹配精度方面均获得了良好的效果。
2015, 41(8): 1495-1501.
doi: 10.16383/j.aas.2015.e130004
摘要:
SAR图像很容易被乘性噪声多污染，进而影响SAR图像后序的分析与处理。本文中提出了一种基于剪切波稀疏编码的SAR图像移除乘性噪声的新模型。首先通过压缩感知理论建立SAR图像去噪模型；其次通过剪切波变换获得剪切波系数，每个尺度的系数视为一个单元；对于每个单元，通过剪切波域的贝叶斯估计对稀疏系数进行迭代估计。重现的单元最后结合起来构造去噪后的图像。SAR图像去噪效果显示了该算法有良好的表现性，对噪声具有鲁棒性；本文提出的算法不仅有较好的去噪效果，而且还保存了更多的边界信息。
SAR图像很容易被乘性噪声多污染，进而影响SAR图像后序的分析与处理。本文中提出了一种基于剪切波稀疏编码的SAR图像移除乘性噪声的新模型。首先通过压缩感知理论建立SAR图像去噪模型；其次通过剪切波变换获得剪切波系数，每个尺度的系数视为一个单元；对于每个单元，通过剪切波域的贝叶斯估计对稀疏系数进行迭代估计。重现的单元最后结合起来构造去噪后的图像。SAR图像去噪效果显示了该算法有良好的表现性，对噪声具有鲁棒性；本文提出的算法不仅有较好的去噪效果，而且还保存了更多的边界信息。
2015, 41(8): 1502-1515.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140766
摘要:
针对信号在网络环境下传输带来不完全信息使得在线参数辨识算法和收敛性困难的问题, 不同于传统递推最小二乘方法, 本文提出了一种不完全信息下递推辨识方法并分析其收敛性. 首先运用伯努利分布刻画引起不完全信息的数据丢包特性, 然后基于辅助模型方法补偿不完全信息并构造了新的数据信息矩阵, 并运用矩阵正交变换性质对数据信息矩阵进行QR分解, 推导了融合网络参数的递推辨识新算法, 理论证明了在不完全信息下递推参数辨识算法的收敛性. 最后仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性.
针对信号在网络环境下传输带来不完全信息使得在线参数辨识算法和收敛性困难的问题, 不同于传统递推最小二乘方法, 本文提出了一种不完全信息下递推辨识方法并分析其收敛性. 首先运用伯努利分布刻画引起不完全信息的数据丢包特性, 然后基于辅助模型方法补偿不完全信息并构造了新的数据信息矩阵, 并运用矩阵正交变换性质对数据信息矩阵进行QR分解, 推导了融合网络参数的递推辨识新算法, 理论证明了在不完全信息下递推参数辨识算法的收敛性. 最后仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性.
2015, 41(8): 1516-1527.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140846
摘要:
城市道路行程时间预测对于提高交通管控效果具有重要意义. 本文综合应用平行系统、集散波、误差反馈修正、多模型自适应控制及模型库动态优 化策略等方法与技术对间断流行程时间预测问题进行了研究. 首先,介绍了平行系统理论的基本原理及计算实验的基本方法; 然后,给出了基于平行系统理论的路段行程时间的预测模型, 设计了基于集散波的行程时间计算实验方法, 提出了多模型自适应行程时间预测并给出了模型动态优化策略. 最后,通过实验证明了本方法的有效性. 结果表明, 本文方法预测精度较高, 且能够对行程时间预测值进行持续优化, 可为后续的间断流行程时间预测研究提供借鉴.
城市道路行程时间预测对于提高交通管控效果具有重要意义. 本文综合应用平行系统、集散波、误差反馈修正、多模型自适应控制及模型库动态优 化策略等方法与技术对间断流行程时间预测问题进行了研究. 首先,介绍了平行系统理论的基本原理及计算实验的基本方法; 然后,给出了基于平行系统理论的路段行程时间的预测模型, 设计了基于集散波的行程时间计算实验方法, 提出了多模型自适应行程时间预测并给出了模型动态优化策略. 最后,通过实验证明了本方法的有效性. 结果表明, 本文方法预测精度较高, 且能够对行程时间预测值进行持续优化, 可为后续的间断流行程时间预测研究提供借鉴.
2015, 41(8): 1528-1532.
doi: 10.16383/j.aas.2015.c140912
摘要:
研究切换网络下时变连续线性多智能体系统的同步问题. 在智能体动态满足一致完全可控性条件下, 设计出同步协议. 通过将多智能体系统同步问题表示为矩阵无穷乘积形式并论证矩阵无穷乘积指数收敛到0, 给出了多智能体系统指数同步结论. 最后以仿真实例验证本文结论.
研究切换网络下时变连续线性多智能体系统的同步问题. 在智能体动态满足一致完全可控性条件下, 设计出同步协议. 通过将多智能体系统同步问题表示为矩阵无穷乘积形式并论证矩阵无穷乘积指数收敛到0, 给出了多智能体系统指数同步结论. 最后以仿真实例验证本文结论.
