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基于统计遗传算法的X射线荧光重叠峰分解
被引量：
5
1
作者
黄洪全
丁卫撑
+1 位作者
龚迪琛
方方
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期2320-2323,共4页
针对X射线荧光分析中相邻谱峰之间的重叠问题,结合光谱形成过程的随机物理特性,提出了一种基于高斯混合统计模型(Gaussian mixture statistics model,GMSM)和遗传算法的重叠峰分解方法。首先,提出了重叠峰的GMSM描述方法,并分析了期望...
针对X射线荧光分析中相邻谱峰之间的重叠问题,结合光谱形成过程的随机物理特性,提出了一种基于高斯混合统计模型(Gaussian mixture statistics model,GMSM)和遗传算法的重叠峰分解方法。首先,提出了重叠峰的GMSM描述方法,并分析了期望最大化法(expectation maximization,EM)的局部收敛问题;接着,将GMSM参数看作个体基因,以重叠峰随机数据序列的对数似然函数作为适应度函数,并给出了目标函数值的快速算法;然后,采用遗传算法的群体搜索技术找出全局最优解,实现重叠峰分解。该方法将所有测量的随机数据都当作"有用"来处理,其"有用"程度由其概率大小来体现,实现了原谱数据的"零损失",搜索到的GMSM是全局最大概率意义下的"最佳匹配"模型,符合放射性测量过程的随机性。通过对四个严重重叠峰分解的实验表明,分解后的峰位、峰面积及标准偏差具有较高精度,最大误差分别为0.7道,2.3%,2.17%,特别适合于严重重叠的情况,并可广泛用于其他能谱重叠峰的分解。
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关键词
gmsm
模型
统计遗传
重叠峰分解
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职称材料
一种基于混合高斯模型的运动阴影去除算法
被引量：
1
2
作者
甘小勇
孙旭
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第1期185-190,共6页
为更好消除光照条件下运动物体阴影,在混合高斯模型(GMM)识别前景目标基础上,提出一种基于RGB颜色模型的阴影消除方法。在RGB颜色空间中,首先用混合高斯模型获取带有阴影的运动前景像素,利用该模型参数,估计该像素点的阴影模型误差,然...
为更好消除光照条件下运动物体阴影,在混合高斯模型(GMM)识别前景目标基础上,提出一种基于RGB颜色模型的阴影消除方法。在RGB颜色空间中,首先用混合高斯模型获取带有阴影的运动前景像素,利用该模型参数,估计该像素点的阴影模型误差,然后建立RGB阴影模型;由于阴影像素点像素值符合阴影模型,将该阴影模型作为混合高斯阴影建模(GMSM)的匹配条件,最终确定当前像素点是否为阴影像素。实验表明,算法在不同场景中都能使阴影去除达到满意效果,同时满足常规视频序列的实时性要求。
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关键词
运动物体
阴影消除
RGB阴影模型
混合高斯阴影模型
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职称材料
基于高斯混合模型的阴影消除算法
被引量：
5
3
作者
孟益方
欧阳宁
+1 位作者
莫建文
张彤
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第1期210-213,260,共5页
关于阴影消除是智能监控系统的重要组成部分,且对后续的识别和跟踪有很大的影响。根据改进的高斯混合模型检测出目标,用高斯混合阴影模型来检测阴影,并用高斯平滑滤波处理检测的结果。然后动态选择合适的阈值对图像做二值化处理,进一步...
关于阴影消除是智能监控系统的重要组成部分,且对后续的识别和跟踪有很大的影响。根据改进的高斯混合模型检测出目标,用高斯混合阴影模型来检测阴影,并用高斯平滑滤波处理检测的结果。然后动态选择合适的阈值对图像做二值化处理,进一步对结果进行形态学滤波。经过整个过程的处理,得到了较为完整的轮廓,很好的消除了阴影,提高后续的识别和跟踪的准确性和可靠性。实验表明,算法能较好地消除阴影,且具有较好的实时性和鲁棒性。
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关键词
高斯混合模型
高斯混合阴影模型
高斯平滑滤波
形态学滤波
阴影消除
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职称材料
题名
基于统计遗传算法的X射线荧光重叠峰分解
被引量：
5
1
作者
黄洪全
丁卫撑
龚迪琛
方方
机构
成都理工大学
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期2320-2323,共4页
基金
国家自然科学基金项目(41204133)
四川省科技支撑计划项目(2014GZ0020)
四川省教育厅重点项目基金项目(13ZA0066)资助
文摘
针对X射线荧光分析中相邻谱峰之间的重叠问题,结合光谱形成过程的随机物理特性,提出了一种基于高斯混合统计模型(Gaussian mixture statistics model,GMSM)和遗传算法的重叠峰分解方法。首先,提出了重叠峰的GMSM描述方法,并分析了期望最大化法(expectation maximization,EM)的局部收敛问题;接着,将GMSM参数看作个体基因,以重叠峰随机数据序列的对数似然函数作为适应度函数,并给出了目标函数值的快速算法;然后,采用遗传算法的群体搜索技术找出全局最优解,实现重叠峰分解。该方法将所有测量的随机数据都当作"有用"来处理,其"有用"程度由其概率大小来体现,实现了原谱数据的"零损失",搜索到的GMSM是全局最大概率意义下的"最佳匹配"模型,符合放射性测量过程的随机性。通过对四个严重重叠峰分解的实验表明,分解后的峰位、峰面积及标准偏差具有较高精度,最大误差分别为0.7道,2.3%,2.17%,特别适合于严重重叠的情况,并可广泛用于其他能谱重叠峰的分解。
关键词
gmsm
模型
统计遗传
重叠峰分解
Keywords
gmsm model
Statistical and Genetic
Decomposition of overlapping peaks
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
一种基于混合高斯模型的运动阴影去除算法
被引量：
1
2
作者
甘小勇
孙旭
机构
泸州医学院计算机中心
四川大学计算机学院
出处
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第1期185-190,共6页
基金
国家高技术研究发展计划项目(2013AA013802)
文摘
为更好消除光照条件下运动物体阴影,在混合高斯模型(GMM)识别前景目标基础上,提出一种基于RGB颜色模型的阴影消除方法。在RGB颜色空间中,首先用混合高斯模型获取带有阴影的运动前景像素,利用该模型参数,估计该像素点的阴影模型误差,然后建立RGB阴影模型;由于阴影像素点像素值符合阴影模型,将该阴影模型作为混合高斯阴影建模(GMSM)的匹配条件,最终确定当前像素点是否为阴影像素。实验表明,算法在不同场景中都能使阴影去除达到满意效果,同时满足常规视频序列的实时性要求。
关键词
运动物体
阴影消除
RGB阴影模型
混合高斯阴影模型
Keywords
moving object
shadow elimination
RGB shadow
model
Gaussian mixture shadow
model
(
gmsm
)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于高斯混合模型的阴影消除算法
被引量：
5
3
作者
孟益方
欧阳宁
莫建文
张彤
机构
桂林电子科技大学图像信息研究所
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第1期210-213,260,共5页
文摘
关于阴影消除是智能监控系统的重要组成部分,且对后续的识别和跟踪有很大的影响。根据改进的高斯混合模型检测出目标,用高斯混合阴影模型来检测阴影,并用高斯平滑滤波处理检测的结果。然后动态选择合适的阈值对图像做二值化处理,进一步对结果进行形态学滤波。经过整个过程的处理,得到了较为完整的轮廓,很好的消除了阴影,提高后续的识别和跟踪的准确性和可靠性。实验表明,算法能较好地消除阴影,且具有较好的实时性和鲁棒性。
关键词
高斯混合模型
高斯混合阴影模型
高斯平滑滤波
形态学滤波
阴影消除
Keywords
Gaussian mixture
model
（GMM）
Gaussian mixture shadow
model
（
gmsm
）
Gaussian smooth filter
Morphological filter
Shadow removal
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于统计遗传算法的X射线荧光重叠峰分解
黄洪全
丁卫撑
龚迪琛
方方
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于混合高斯模型的运动阴影去除算法
甘小勇
孙旭
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2014
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于高斯混合模型的阴影消除算法
孟益方
欧阳宁
莫建文
张彤
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010
5
在线阅读
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职称材料
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