期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
改进的广义置信度自适应IFS图象压缩编码算法 被引量：3
1
作者 董云朝 陈贺新 余松煜 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第12期1175-1179,共5页
通过对分块 IFS图象压缩编码过程中匹配误差的分析 ,提出了广义置信度的概念 ,并据此提出了对输入图象进行四叉树分块的自适应匹配门限 (AT)算法 .根据排列块的相对复杂程度 ,修正了自适应匹配门限的公式 ,提出了改进的自适应门限 (RAT)... 通过对分块 IFS图象压缩编码过程中匹配误差的分析 ,提出了广义置信度的概念 ,并据此提出了对输入图象进行四叉树分块的自适应匹配门限 (AT)算法 .根据排列块的相对复杂程度 ,修正了自适应匹配门限的公式 ,提出了改进的自适应门限 (RAT) IFS图象压缩编码算法 .在对输入图象进行四叉树分块编码过程中 ,该方法可以根据当前排列块的统计特征确定匹配门限 ,从而使分块编码过程自动地适应输入图象 .实验结果表明 ,这种新的编码方法可以自适应地对输入图象进行编码 ,且压缩比较高 。 展开更多
关键词 图象压缩 迭代函数系统 广义置信度 自适应门限 IFS 编码算法
在线阅读 下载PDF
基于广义置信度的样本选择算法 被引量：4
2
作者 任俊玲 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期106-110,共5页
对模式识别系统而言,不同的训练样本在建立模式类模型时所起的作用不同,因此必须对训练样本进行选择。而在训练样本中,边界样本的判定方式以及训练样本中包含边界样本数量的多少对分类的精度起主要作用。为此,结合基于模板匹配的脱机手... 对模式识别系统而言,不同的训练样本在建立模式类模型时所起的作用不同,因此必须对训练样本进行选择。而在训练样本中,边界样本的判定方式以及训练样本中包含边界样本数量的多少对分类的精度起主要作用。为此,结合基于模板匹配的脱机手写汉字识别,定义了一种通过广义置信度判定边界样本的方法,并且在此基础上建立了基于广义置信度的训练样本选择算法。通过在脱机手写汉字数据库HCL2004上进行实验,由该算法选择出的训练样本集在训练样本数减少的同时,使得系统识别率有了较大的提高,从而证实了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 模式识别 广义置信度 样本选择 手写汉字识别 HCL2004
在线阅读 下载PDF
基于视觉灵敏度分类的IFS自适应图象编码算法
3
作者 董云朝 陈贺新 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第8期775-779,共5页
为了提高 IFS自适应图象压缩编码方法对不同图象的适应能力 ,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上 ,提出了一种进行分形图象 IFS自适应压缩编码的新算法 ,同时定义了广义置信度的概念 ,并根据 MSE误差曲线的广义置信度 ,确定了基于四叉... 为了提高 IFS自适应图象压缩编码方法对不同图象的适应能力 ,在按人类视觉对比灵敏度分类的基础上 ,提出了一种进行分形图象 IFS自适应压缩编码的新算法 ,同时定义了广义置信度的概念 ,并根据 MSE误差曲线的广义置信度 ,确定了基于四叉树结构的分块分形编码过程中的匹配误差门限 .这种自适应门限编码算法不仅克服了传统固定门限 IFS编码算法不能很好地适应不同复杂程度输入图象的缺点 ,而且还提高了编码的效率 .实验结果证明 ,此算法不仅可以自动地适应不同的输入图象 ,而且解码图象的视觉效果良好 . 展开更多
关键词 对比灵敏度 广义置信度 自适应门限 图象编码 图象压缩 视觉灵敏度
在线阅读 下载PDF
用于手写汉字识别的改型Adaboost算法 被引量：2
4
作者 付强 丁晓青 刘长松 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期331-336,共6页
针对大部分多类Adaboost算法因训练复杂度过高而难以应用于手写汉字识别这种大类别数分类的问题,提出了一种新的改型的多类Adaboost算法。该算法采用基于描述性模型的多类分类器——改进的二次鉴别函数(MQDF)分类器作为基元分类器,可直... 针对大部分多类Adaboost算法因训练复杂度过高而难以应用于手写汉字识别这种大类别数分类的问题,提出了一种新的改型的多类Adaboost算法。该算法采用基于描述性模型的多类分类器——改进的二次鉴别函数(MQDF)分类器作为基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,大大降低了训练复杂度。此外,该算法根据广义置信度更新样本权重,实验证明此方法简单有效。为了降低算法的识别复杂度,对训练后得到的基元分类器组进行删减,仅保留一个最优的基元分类器作为最终分类器。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行的实验表明,该算法的相对错误率比现有算法分别下降了14.3%、8.1%和19.5%。 展开更多
关键词 多类Adaboost算法 手写汉字识别 广义置信度 改进的二次鉴别函数
在线阅读 下载PDF
一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法 被引量：2
5
作者 丁晓青 付强 《中国工程科学》 2009年第10期19-24,31,共7页
提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器(modified quadratic discriminant function,MQDF)作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练... 提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器(modified quadratic discriminant function,MQDF)作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3%,8.1%和19.5%。 展开更多
关键词 多类Adaboost算法 手写汉字识别 广义置信度 改进的二次鉴别函数
在线阅读 下载PDF
用于手写汉字识别的级联MQDF分类器 被引量：6
6
作者 付强 丁晓青 刘长松 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1609-1612,共4页
针对非限制脱机手写体汉字识别率不高的问题,该文提出了一种级联MQDF(改进的二次分类函数)分类器,以提高识别正确率。它是一种基于串行结构的分类器集成算法,并在度量层次对各级分类器结果进行融合。广义置信度被用作评价识别结果好坏... 针对非限制脱机手写体汉字识别率不高的问题,该文提出了一种级联MQDF(改进的二次分类函数)分类器,以提高识别正确率。它是一种基于串行结构的分类器集成算法,并在度量层次对各级分类器结果进行融合。广义置信度被用作评价识别结果好坏的度量。该算法分级构建多个Gauss模型,实现对样本分布精细的描述,达到提高识别率的目的。该文利用最大似然框架论述了该集成算法的工作原理。用该算法在HCL2000及THOCR-HCD手写体汉字数据库上进行试验,识别错误率分别下降了10.75%、9.82%和25.31%,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 字符识别 分类器集成 脱机手写体汉字识别 广义置信度 改进的二次分类函数
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部