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网络舆情热点获取与分析算法研究 预览 被引量:2
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作者 徐建国 蔺珍 +2 位作者 张鹏 徐明磊 李恒忠 《软件导刊》 2019年第5期93-97,共5页
从新闻网页中自动获取大量舆情数据,经过热点提取算法划分到不同话题簇中,并获取网络舆情最新热点。通过网络舆情变动周期把握舆情随时间发展情况,利用中文分词提取每篇新闻关键词,并对网页集合利用改进K-Means算法进行分析获得热点,从... 从新闻网页中自动获取大量舆情数据,经过热点提取算法划分到不同话题簇中,并获取网络舆情最新热点。通过网络舆情变动周期把握舆情随时间发展情况,利用中文分词提取每篇新闻关键词,并对网页集合利用改进K-Means算法进行分析获得热点,从而获取某事件由出现到消亡过程中的热点迁移。改进的K-Means算法能有效分析获取的热点,有利于政府通过网络舆情热点掌握最新舆论动态,引导公众正确看待问题,营造积极、健康的社会氛围。 展开更多
关键词 网络舆情 舆情热点 K-MEANS聚类 话题簇
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基于K-means算法的高校智能化宿舍分配研究 预览
2
作者 孙慧婷 马健 《电脑与电信》 2019年第5期29-32,共4页
首先论述高校智能化宿舍管理系统的重要性,其次对K-means算法进行研究,并将该算法应用在高校宿舍智能分配上。最后通过问卷调查的方式收集学生个体的数据并进行预处理和归一化,利用K-means算法对学生个体数据进行聚类,讨论算法在性格、... 首先论述高校智能化宿舍管理系统的重要性,其次对K-means算法进行研究,并将该算法应用在高校宿舍智能分配上。最后通过问卷调查的方式收集学生个体的数据并进行预处理和归一化,利用K-means算法对学生个体数据进行聚类,讨论算法在性格、情绪稳定、ID号三维空间的有效性以及相关性,并将结果用于高校宿舍系统分配的参考依据。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类分析 宿舍分配
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基于红外图像特征与BP神经网络的绝缘子串低零值故障和污秽故障识别方法
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作者 廖志伟 臧晓春 +3 位作者 周可慧 肖立军 毛强 兰鹏昊 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2019年第3期204-211,共8页
提出一种基于红外图像温度分布特征和BP神经网络(BPNN, back-propagation neural networks)的绝缘子串低零值故障和污秽故障识别方法。首先利用图像处理技术分割提取绝缘子串红外图像中钢帽和盘面目标区域,得到对应温度数据;之后引入K-m... 提出一种基于红外图像温度分布特征和BP神经网络(BPNN, back-propagation neural networks)的绝缘子串低零值故障和污秽故障识别方法。首先利用图像处理技术分割提取绝缘子串红外图像中钢帽和盘面目标区域,得到对应温度数据;之后引入K-means聚类算法剔除分割目标区域中背景像素温度数据的干扰,并计算每个分割区域温度平均值,形成反映绝缘子运行状态的钢帽和盘面温度特征向量;在此基础上,建立以温度特征向量为输入的BPNN模型,实现绝缘子串低零值故障和污秽故障的识别及故障定位。最后通过将模型应用于某500 kV变电站绝缘子串故障诊断,验证所提出方法的准确性。 展开更多
关键词 绝缘子串 低零值故障 污秽故障 图像分割 K-MEANS聚类 人工神经网络
基于Logistic回归的“拍照赚钱”APP定价方案设计 预览
4
作者 尚舒敏 陈家慰 +1 位作者 胡锦帆 王志勇 《实验科学与技术》 2019年第1期6-11,共6页
该文旨在对"拍照赚钱"APP考虑不同情况制定合理的定价方案。首先,通过K-means聚类对定价的影响因素进行分析,建立了以对数回归、多元线性回归为辅助解释的决策树定价模型,从而得到原方案的定价规律,并建立了任务完成情况的Log... 该文旨在对"拍照赚钱"APP考虑不同情况制定合理的定价方案。首先,通过K-means聚类对定价的影响因素进行分析,建立了以对数回归、多元线性回归为辅助解释的决策树定价模型,从而得到原方案的定价规律,并建立了任务完成情况的Logistic的模型,结合统计分析与地理数据,得到了影响任务完成的主要因素。随后,在考虑总成本的前提下,对定价模型进行优化,对用户限额进行改进,并基于Logistic模型以最大化任务完成率为目标对价格进行调整。最后,设计了逐步聚类算法对任务进行打包,进一步提高任务的完成率。 展开更多
关键词 数据预处理 K-MEANS聚类 LOGISTIC模型 对数回归模型 决策树 逐步聚类算法
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基于降维技术与K-means聚类的油纸绝缘状态综合灰评估 预览
5
作者 刘庆珍 张晓燕 蔡金锭 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2019年第8期62-70,共9页
针对变压器油纸绝缘单一特征量评估易受多种因素干扰而影响准确性等问题,提出一种基于降维技术与改进K-means聚类的变压器油纸绝缘状态综合灰评估新方法。首先,提出去极化电流谱线末端双点解析法提取3个绝缘老化新特征量。接着,基于特... 针对变压器油纸绝缘单一特征量评估易受多种因素干扰而影响准确性等问题,提出一种基于降维技术与改进K-means聚类的变压器油纸绝缘状态综合灰评估新方法。首先,提出去极化电流谱线末端双点解析法提取3个绝缘老化新特征量。接着,基于特征量的多元评估指标阵,结合组合权重法和降维技术,提出特征量综合指标Z。最后,采用基于K-means聚类算法对Z构建"好、中、差"3等级的分级数据库并确定等级界限标准表,形成变压器油纸绝缘老化状态灰色聚类评估体系。经若干实例分析证明所提方法能全面、准确地评估绝缘状态。 展开更多
关键词 末端双点解析 极化最大直谱线 组合权重 降维技术 K-MEANS聚类 油纸绝缘状态
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K-means聚类算法在高校学生成绩分析中的应用研究 预览
6
作者 王世纯 许新华 +1 位作者 黄嘉成 张芬芬 《湖北师范大学学报:自然科学版》 2019年第3期113-118,共6页
系统地介绍了K-means聚类算法的思想和基本流程,把某高校学生大学四年专业必修课成绩作为研究对象,利用K-means聚类算法进行深层次数据挖掘;通过聚类分析结果,挖掘出了学生各科成绩分布情况,以及每个科目的重要程度,并依据重要程度调整... 系统地介绍了K-means聚类算法的思想和基本流程,把某高校学生大学四年专业必修课成绩作为研究对象,利用K-means聚类算法进行深层次数据挖掘;通过聚类分析结果,挖掘出了学生各科成绩分布情况,以及每个科目的重要程度,并依据重要程度调整学时及师资,提高教学效果;帮助教师采取分层教学、个性化指导策略,实施“精准”教学;帮助学生调整投入时间和精力,提高学习效果和成绩。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类分析 数据挖掘 成绩分析
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K-means算法聚类中心选取 预览
7
作者 张朝 郭秀娟 张坤鹏 《吉林大学学报:信息科学版》 CAS 2019年第4期437-441,共5页
传统K-means算法对于聚类初始点的选取和距离度量的计算异常敏感,因而很可能导致K-means算法只能收敛得到局部最优解。为此,提出一种改进的K-means算法,即K-means聚类算法最优匹配算法,并进行了相关的算法实验分析。该改进算法首先对传... 传统K-means算法对于聚类初始点的选取和距离度量的计算异常敏感,因而很可能导致K-means算法只能收敛得到局部最优解。为此,提出一种改进的K-means算法,即K-means聚类算法最优匹配算法,并进行了相关的算法实验分析。该改进算法首先对传统的K-means聚类算法进行初始点的选取,并分析聚类结果。然后,分别从初始聚类中心的选择和距离算法的确定进行实验测试,引入轮廓系数评价聚类效果,分析实验结果可知,K-means聚类算法最优匹配算法具有较好的稳定性和较高的聚类准确率。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类中心 聚类分析
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基于RFM模型的物流客户价值研究 预览
8
作者 陈倩舒 方晓平 《物流科技》 2019年第7期19-22,共4页
客户关系管理已成为企业管理战略转变的关键部分。客户关系管理的核心问题是对不同类型的客户进行价值分类,采用不同的定制化营销策略,更好地服务顾客,以最大限度地实现企业的效益。文章利用物流企业的客户历史消费数据,在RFM模型基础上... 客户关系管理已成为企业管理战略转变的关键部分。客户关系管理的核心问题是对不同类型的客户进行价值分类,采用不同的定制化营销策略,更好地服务顾客,以最大限度地实现企业的效益。文章利用物流企业的客户历史消费数据,在RFM模型基础上,利用层次分析法确定指标权重,K-Means聚类算法进行客户细分对物流客户进行价值研究,并将物流客户细分为:一般价值客户、一般发展客户与重要保持客户。 展开更多
关键词 客户管理 RFM模型 数据挖掘 K-MEANS聚类算法 客户细分
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结合随机森林与K-means聚类评价湿地火烧严重程度 预览
9
作者 林思美 黄华国 陈玲 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第2期48-54,共7页
针对湿地植被存在典型的季节及年际变化特征,常用的遥感识别手段无法对湿地火烧严重程度实现准确评价的问题,提出了一种适用于湿地火烧严重程度的评价方法。基于2001年9月扎龙湿地的火灾事件,应用K-means聚类分析,从季节与年际2个方面的... 针对湿地植被存在典型的季节及年际变化特征,常用的遥感识别手段无法对湿地火烧严重程度实现准确评价的问题,提出了一种适用于湿地火烧严重程度的评价方法。基于2001年9月扎龙湿地的火灾事件,应用K-means聚类分析,从季节与年际2个方面的NBR阈值中获取不同火烧严重程度的训练样本,并利用随机森林机器学习算法建立基于光谱指数的分类模型,从而实现了湿地火烧严重程度的准确制图与评价。结果表明,交叉验证的分类总体精度为89.9%,各个火烧严重程度之间未出现严重的混分情况,且该模型具有一定的可移植性,能够成功地用于湿地火灾研究,从而为湿地火灾管理提供相应的参考依据。 展开更多
关键词 湿地 火烧严重程度 随机森林 K-MEANS聚类 光谱指数
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基于聚类和支持向量机的高血压患者住院费用分析 预览
10
作者 李相蓉 韩颖 《卫生软科学》 2019年第5期46-50,共5页
[目的]利用数据挖掘方法衡量各因素对高血压患者住院费用的影响程度,克服传统分析方法局限,为减轻患者负担提供政策参考。[方法]以某市8所不同级别医院2016年2200例高血压住院患者为样本,将住院费用K-means聚类结果作为目标变量,结合单... [目的]利用数据挖掘方法衡量各因素对高血压患者住院费用的影响程度,克服传统分析方法局限,为减轻患者负担提供政策参考。[方法]以某市8所不同级别医院2016年2200例高血压住院患者为样本,将住院费用K-means聚类结果作为目标变量,结合单因素分析结果选择输入变量,构建支持向量机模型,评估各影响因素重要性。[结果]多项式核函数支持向量机模型分类准确率最高(93.84%),住院天数、医院级别、有无合并症及合并症类别、是否手术、性别、付款方式的重要度大于0.02,对高血压患者的住院费用起主要影响。[结论]数据挖掘方法能够对住院费用进行有效预测;高血压住院负担的控费关键是加强对药费和检查费的监管、缩短住院天数,根本上应充分发挥基层优势,筑起高效的高血压防治体系。 展开更多
关键词 高血压 住院费用 K-MEANS 聚类分析 支持向量机
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彩色路面环境下隧道视觉诱导性评价
11
作者 卓曦 唐璐璐 +2 位作者 王家主 杨龙清 刘建炜 《福州大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第3期417-423,共7页
为提高彩色路面环境下隧道行车安全性,构建视觉诱导仿真及眼动实验平台,获取注视和扫视行为的眼动参数,在此基础上,提出注视点分布的莫兰指数、扫视时间加权的扫视幅度和基于瞳孔面积变化率的不舒适时间比例等3个彩色路面环境下隧道视... 为提高彩色路面环境下隧道行车安全性,构建视觉诱导仿真及眼动实验平台,获取注视和扫视行为的眼动参数,在此基础上,提出注视点分布的莫兰指数、扫视时间加权的扫视幅度和基于瞳孔面积变化率的不舒适时间比例等3个彩色路面环境下隧道视觉诱导性评价指标模型,进而给出基于K-means聚类的视觉诱导性评价方法.最后利用黄、红、绿、蓝、灰、白和黑等7种路面颜色色系,进行实例隧道视觉诱导性评价,并用基于语义差别法的主观评价进行成果验证.结果表明:在提升隧道视觉诱导性方面,黄、红色系路面较优,灰、黑色系路面较差,而绿、蓝、白色系路面根据色彩红绿蓝(RGB)数值呈现一定随机优劣性;该评价技术具有一定的有效性,有助于优选隧道路面颜色,提高驾驶舒适性. 展开更多
关键词 交通工程 隧道 彩色路面 视觉诱导性 眼动实验 K-MEANS聚类
基于K-Means聚类算法的净菜店客户管理 预览
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作者 胡朝晖 张革伕 《物流工程与管理》 2019年第6期44-45,48共3页
净菜店在O2O电商背景下发展迅速,然而倒闭的也快。基于K-Means算法模型,利用一个连锁净菜企业的门店交易数据,计算出客户的最近消费周期、消费次数和消费金额,构建了一个客户聚类模型,分析了客户的分类状况。研究表明客户在隐退,优质客... 净菜店在O2O电商背景下发展迅速,然而倒闭的也快。基于K-Means算法模型,利用一个连锁净菜企业的门店交易数据,计算出客户的最近消费周期、消费次数和消费金额,构建了一个客户聚类模型,分析了客户的分类状况。研究表明客户在隐退,优质客户在转差,企业经营者必须改善管理。 展开更多
关键词 K-MEANS 聚类 菜店 客户关系管理
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基于活动轮廓模型的图像分割改进算法 预览
13
作者 陈树越 李颖 +2 位作者 刘佳镔 朱军 黄萍 《常州大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期82-87,共6页
针对CV(Chan-Vese)模型对低对比度和灰度不均匀图像难以分割,以及LGIF(Local and Global Intensity Fitting)模型初始轮廓曲线位置影响分割速度的问题,提出了一种在LGIF活动轮廓模型的能量泛函中添加图像聚类信息的K-LGIF(K-means-Local... 针对CV(Chan-Vese)模型对低对比度和灰度不均匀图像难以分割,以及LGIF(Local and Global Intensity Fitting)模型初始轮廓曲线位置影响分割速度的问题,提出了一种在LGIF活动轮廓模型的能量泛函中添加图像聚类信息的K-LGIF(K-means-Local and Global Intensity Fitting)模型,其使用被提取图像的轮廓作为初始轮廓,不同于已有算法使用规则的图形作为模型的初始轮廓。实验结果表明,所给出的算法不仅能保证图像分割效果,而且能够减少迭代次数、缩短图像分割时间,所给出的算法模型分别比CV,LBF,LGIF模型的运算效率提高了9.22倍、2.46倍和1.42倍。 展开更多
关键词 LGIF模型 K-MEANS聚类 图像分割 活动轮廓 MICRO-CT
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基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型 预览
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作者 张向东 白仁钰 黄建国 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2019年第1期111-116,共6页
为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用FAHP法和K-Means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于FAH... 为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用FAHP法和K-Means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型。根据边坡中的关键性因素运用基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型完成对未知边坡样本进行预测。将该模型应用于新建南昌到赣州铁路客运专线项目,结果与实际情况相符合,避免了实际工程中单纯考虑边坡安全系数来确定边坡状态的局限性。通过构建基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型,揭示了高度、边坡角、孔隙水压力比等因素与边坡稳定性的非线性关系,此模型可以为边坡的设计、施工、监测提供参考。 展开更多
关键词 边坡稳定性 FAHP法 安全系数 K-Means聚类原理 归一化函数
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基于切比雪夫距离的密度计算与K-means的聚类方法研究 预览
15
作者 杨威 龙华 +1 位作者 邵玉斌 杜庆治 《通信技术》 2019年第4期833-838,共6页
随着计算技术的迅猛发展,导致产生了大量的大数据集。因此,需要找到这些大数据集的元素之间的相似性并进行定义分组。找到这些相似之处的方法之一是数据聚类。目前,广泛使用的几种数据聚类算法,它们的应用领域和效率各有不同。计算能力... 随着计算技术的迅猛发展,导致产生了大量的大数据集。因此,需要找到这些大数据集的元素之间的相似性并进行定义分组。找到这些相似之处的方法之一是数据聚类。目前,广泛使用的几种数据聚类算法,它们的应用领域和效率各有不同。计算能力的提高和算法的改进大幅减少了大数据集聚类所需的时间。为了克服在传统K-means聚类算法过程局部最优、簇内方差较大所带来的聚类结果不佳的缺陷,提出了一种基于利用切比雪夫距离的密度计算方法与传统K-means相结合的聚类算法。该算法根据切比雪夫距离的计算方法来计算数据源中数据点的密度,再利用K-means进行不断的迭代计算,最终得到聚类结果。实验结果表明,使用基于切比雪夫距离的密度计算方法与K-means结合的聚类方法有效降低了簇内方差,提升了聚类算法的性能。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 密度计算 切比雪夫距离 簇质心
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基于改进粒子群算法的k均值聚类算法 预览
16
作者 汤深伟 贾瑞玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期140-145,共6页
针对k-means算法易受初始中心影响的缺点,提出了基于改进粒子群算法的k-means聚类算法(k-means cluster algorithm based on Improved PSO,IPK-means),在粒子群算法中加入混沌搜索过程,以增加PSO迭代后期粒子群的多样性,并且在粒子更新... 针对k-means算法易受初始中心影响的缺点,提出了基于改进粒子群算法的k-means聚类算法(k-means cluster algorithm based on Improved PSO,IPK-means),在粒子群算法中加入混沌搜索过程,以增加PSO迭代后期粒子群的多样性,并且在粒子更新过程中,给出了一种动态调整因子公式,使得调整因子与该粒子的适应度值大小相关,即同一迭代中不同粒子也会拥有不同的调整因子。最后将改进的PSO算法应用于k-means聚类,为其寻找较好的初始中心,实验结果表明了该算法可取得较好的聚类结果。 展开更多
关键词 粒子群优化 K均值聚类 混沌搜索 自适应调整因子
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Applied statistical functions and multivariate analysis of geochemical compositional data to evaluate mineralization in Glojeh polymetallic deposit,NW Iran
17
作者 F DARABI-GOLESTAN A HEZARKHANI 《地球科学前沿:英文版》 SCIE CAS CSCD 2019年第1期229-246,共18页
Various genesis of epithermal veins as well as host rock cause complication in the modeling process. Thus LINEST and controlling function were applied to improve the accuracy and the quality of the model.The LINEST is... Various genesis of epithermal veins as well as host rock cause complication in the modeling process. Thus LINEST and controlling function were applied to improve the accuracy and the quality of the model.The LINEST is a model which is based on multiple linear regression and refers to a branch of applied statistics.This method concerns directly to the application oft-test (TINV and TDIST to analyses of variables in the model)and F- test (FDIST,F-statistic to compare different models) analysis.Backward elimination technique is applied to reduce the number of variables in the model through all the borehole data.After 18 steps,an optimized reduced model (ORM)was constructed and ranked in order of importance as Pb >Ag >P >Hg>Mn>Nb >U>Sr>Sn>As > Cu,with the lowest confidence level (CL)of 92% for Cu.According to the epigenetic vein genesis of Glojeh polymetallic deposit,determination of spatial pattems and elemental associations accompanied by anomaly separation were conducted by K-means cluster and robust factor analysis method based on centered log-ratio (clr)transformed data.Therefore,12 samples (cluster 2)with the maximum distance from centroid,indicates the intensity of vein polymetallic mineralization in the deposit.In addition, an ORM for vein population was extracted for Sb >A1 > As >Mg >Pb >Cu >Ag elements with the R2 up to 0.99. On the other hand,after 23 steps of optimization process at the host rock population,an ORM Was conducted by Ag >Te >Hg >Pb >Mg >A1 >Sb >As represented in descending order oft-values.It revealed that Te and Hg can be considered as pathfinder elements for Au at the host rock.Based on the ORMs at each population Ag,Pb,and As were often associated with Au mineralization.The concentration ratio of (tSb × tA1)vein/(tSb × tA1)baekground as an enrichment index can intensify the mineralization detection.Finally,Glojeh deposit was evaluated to be classified as a vein-style Au (Ag,Pb,As)-polymetallic mineralization. 展开更多
关键词 LINEST and controlling function optimized reduced model log-ratio (clr)transformation K-means cluster robust factor analysis PATHFINDER elements veinstyle Glojeh POLYMETALLIC MINERALIZATION
一种改进的K-means聚类自然图像分割算法设计与实现 预览 被引量:1
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作者 刘义红 《淮南师范学院学报》 2018年第2期120-125,共6页
在K-means聚类算法中容易受到初始划分、离群点和噪声点等因素干扰,进而导致图像分割结果差异较大。为有效地解决这些问题,提高图像分割的鲁棒性,本文提出一种改进的K-means聚类自然图像分割算法。算法借助最大最小距离准则来确定初始聚... 在K-means聚类算法中容易受到初始划分、离群点和噪声点等因素干扰,进而导致图像分割结果差异较大。为有效地解决这些问题,提高图像分割的鲁棒性,本文提出一种改进的K-means聚类自然图像分割算法。算法借助最大最小距离准则来确定初始聚类,用邻近区域约束来处理图像局部空间的关联性。该算法在真实数据集上仿真实验,结果表明,改进算法对图像具有更好的分割效果,正确率明显提高。 展开更多
关键词 图像分割 K-MEANS聚类 邻近区域约束
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分布式K-means聚类算法研究与实现 预览 被引量:3
19
作者 李斌 李蓉 周蕾 《软件》 2018年第1期35-38,共4页
随着互联网数据的指数级增长,传统的聚类算法面临许多新的问题和挑战。本文深入研究了基于Hadoop的分布式K-means聚类算法,给出了算法的设计方法和实现策略。在5个不同大小的数据集上的实验表明,与传统的K-means聚类算法相比,本文设计... 随着互联网数据的指数级增长,传统的聚类算法面临许多新的问题和挑战。本文深入研究了基于Hadoop的分布式K-means聚类算法,给出了算法的设计方法和实现策略。在5个不同大小的数据集上的实验表明,与传统的K-means聚类算法相比,本文设计的算法具有较好的性能,可有效地应用于海量数据的分析和挖掘。 展开更多
关键词 分布式计算 K-MEANS 聚类 CANOPY
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采用人体树图与混合粒子群聚类的行人检测 预览
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作者 孟晓燕 段建民 刘丹 《光学精密工程》 CSCD 北大核心 2018年第7期1802-1812,共11页
为提升辅助驾驶系统的可靠性及安全系数,实现更高精度的行人检测,基于人体树图模型提出了一种改进的离线训练、在线检测的行人检测方法。首先,定义人体部件间的共生关系,得到对应父子部件对,结合K-means算法对其位置关系进行聚类获得部... 为提升辅助驾驶系统的可靠性及安全系数,实现更高精度的行人检测,基于人体树图模型提出了一种改进的离线训练、在线检测的行人检测方法。首先,定义人体部件间的共生关系,得到对应父子部件对,结合K-means算法对其位置关系进行聚类获得部件类型。为兼顾类内紧密性与类间分离性,采用MSE和DBI构建具有两阶段适应度函数的混合粒子群聚类算法,在有效估计各部件最优聚类中心数量的同时,消除随机初始化对聚类准确率造成的影响。其次,将优化聚类得到的部件类型作为隐藏变量,通过求解隐结构SVM获取改进后的人体检测模型。最后,通过动态规划算法求解状态转移方程,在多个尺度上有效估计人体部件位置及检测包围盒,并结合非极大值抑制思想得到最终的行人检测结果。实验结果表明,所提方法在检测性能上明显优于5种行人检测方法,并且相比于原始Pose-original方法,在INRIA和ETH数据集上的丢失率分别下降了8.14%和5.05%。实验证明该方法检测性能良好且具有较高的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 行人检测 人体树图模型 K-MEANS聚类 粒子群算法
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