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基于强化表征学习深度森林的文本情感分类 预览
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作者 韩慧 王黎明 +1 位作者 柴玉梅 刘箴 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期172-179,共8页
为了有效实现评论文本的情感倾向性预测,在深度森林模型的基础上提出一种基于强化表征学习的深度森林算法BFDF(Boosting Feature of Deep Forest)来对文本进行情感分类。首先,提取二元特征与情感语义概率特征;其次,对二元特征中的评价... 为了有效实现评论文本的情感倾向性预测,在深度森林模型的基础上提出一种基于强化表征学习的深度森林算法BFDF(Boosting Feature of Deep Forest)来对文本进行情感分类。首先,提取二元特征与情感语义概率特征;其次,对二元特征中的评价对象做聚类处理以及特征融合;然后,改进深度森林级联层的表征学习能力,避免特征信息逐渐削减;最后,将AdaBoost方法融入到深度森林,使深度森林注意到不同特征的重要性,进而得到改进的模型BFDF。在酒店评论语料集上进行了实验验证,实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 情感分类 特征提取 深度森林 ADABOOST
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机器学习算法用于公安一线拉曼实际样本采样学习及其准确度比较 预览
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作者 李志豪 沈俊 +1 位作者 边瑞华 郑健 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2171-2175,共5页
拉曼光谱设备在公安一线中正逐渐得到普及,主要用于检测易燃易爆及易制毒化学品。但在实际应用中,一线人员不会对拉曼设备进行非常准确的使用和操作,不具备专业知识条件的工作人员无法完全按照最佳条件进行检测,经常会发生离焦、偏移、... 拉曼光谱设备在公安一线中正逐渐得到普及,主要用于检测易燃易爆及易制毒化学品。但在实际应用中,一线人员不会对拉曼设备进行非常准确的使用和操作,不具备专业知识条件的工作人员无法完全按照最佳条件进行检测,经常会发生离焦、偏移、采样时间过短等一系列问题,而检测结果也不可能完全符合标准测试库的算法,给最终结果比对造成非常大的影响。利用五种主流机器学习算法对实际检查、办案过程中采集到的原始数据进行学习分类,通过比较相应的准确度将最佳算法用于改善一线执法、检查过程中拉曼光谱设备的准确性。采集的数据均来自于公安部第三研究所自行研制的EVA3000型拉曼光谱仪,该光谱仪目前已在全国各省、市、地、县进行了一定的配备,一线检测人员会定期将采集的原始数据回传到EVA3000的后台管理系统。通过该管理系统,在线收集实际检查过程中产生的原始数据,以两类易制毒化学品和易燃易爆化学品为例,随机抽取已定性判定的苯乙酸、二氯甲烷、麻黄碱和硝基苯各40例共计160例,并分别利用决策树、随机森林、AdaBoost、支持向量机和人工神经网络算法各进行40,60,100,150,200,300和500次的交叉训练、预测、求取平均准确度。从实验结果可以看出,在五种学习算法中,对于实际样本的预测准确度排序大致为随机森林≈AdaBoost>决策树>SVM>人工神经网络。实际测试的结果与实验过程中的平均预测准确度大体一致。其中随机森林与AdaBoost的准确度相近,其原因在于两者的算法本质都是不断构建新的训练数据集并提高对于错误样本在下次学习中的权重,而SVM和人工神经网络算法的本质都是基于感知器的算法。可见目前几种主流学习算法中,采用自举汇聚(bootstrap aggregating)方式的算法更适应于对实际样本的采样学习,其准确度也较高。在下� 展开更多
关键词 拉曼光谱 易燃易爆及易制毒化学品 决策树 随机森林 ADABOOST 神经网络 支持向量机 公安一线
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车载异构非制冷红外成像行人检测系统 预览
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作者 谢江荣 李冰 卫红 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期961-967,共7页
车载红外夜间行人检测具有重要的实用价值,传统系统往往结构复杂、行人检测算法实时性难以保证。针对该问题提出了基于FPGA+DaVinci处理器构架的非制冷红外热成像行人检测系统,充分利用红外焦平面的成像特点,获取经预处理后的图像画质清... 车载红外夜间行人检测具有重要的实用价值,传统系统往往结构复杂、行人检测算法实时性难以保证。针对该问题提出了基于FPGA+DaVinci处理器构架的非制冷红外热成像行人检测系统,充分利用红外焦平面的成像特点,获取经预处理后的图像画质清晰;在检测行人区域过程中,提出结合局部自适应阈值分割和形态学处理的预处理方法,能够有效去除强背景的干扰;另外,利用Haar-like特征事先训练AdaBoost分类器,进行ROI的分类、识别。实验结果表明,采用多核心异构的系统,具备结构紧凑、数据通信难度小、算法移植性强等优势;FPGA对算法加速效果约为38%,实时检测帧频达到了25 f/s。 展开更多
关键词 行人检测 FPGA+DaVinci构架 局部自适应阈值 Haar-like ADABOOST
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基于Stacking算法的员工离职预测分析与研究 预览
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作者 李强 翟亮 《重庆工商大学学报:自然科学版》 2019年第1期117-123,共7页
针对员工离职会增加企业运营成本,降低企业盈利能力的问题,提出使用机器学习的离职员工预测算法;通过Stacking集成学习算法组合Adaboost和Random Forest基本算法构建LRA预测模型,实现对某企业的员工离职预测;实验结果显示,LRA模型的预... 针对员工离职会增加企业运营成本,降低企业盈利能力的问题,提出使用机器学习的离职员工预测算法;通过Stacking集成学习算法组合Adaboost和Random Forest基本算法构建LRA预测模型,实现对某企业的员工离职预测;实验结果显示,LRA模型的预测准确率为89.09%,相对于单一算法所构建验证的模型预测准确率明显提高,LRA模型的查准率、查全率以及F1度量指标证实模型的可行性与可靠性,通过对输入LRA模型的特征进行重要性排序,得到影响员工离职的主要因素有加班、工龄(0-3年)、收入、职业级别等,丰富已有研究的结论,有利于企业决策者,针对离职行为进行合理决策。 展开更多
关键词 ADABOOST RANDOM FOREST STACKING 员工离职预测 主要因素
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结合相位一致性的行人检测 预览
5
作者 曹继 黄智 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第5期91-94,共4页
针对行人检测中利用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征进行训练时耗时长,检测速度慢的问题,提出一种改良算法。该算法结合相位一致性(phase congruency,PC),利用局部能量与Log-Gabor滤波器,计算提取行人正样本图... 针对行人检测中利用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征进行训练时耗时长,检测速度慢的问题,提出一种改良算法。该算法结合相位一致性(phase congruency,PC),利用局部能量与Log-Gabor滤波器,计算提取行人正样本图像的边缘,以边缘像素点处的局部能量值最大值与对应的相位值做为特征,以HOG滑动块形式生成特征描述子,此文称之为PC-HOG特征,利用AdaBoost级联分类器算法训练学习此特征,并在INRIA数据库中测试此算法分类效果。测试结果表明该算法明显减少了训练时间,提升了行人检测速度,较HOG+SVM速度提升40%以上,较HOG+AdaBoost提高了8%左右,也改善了检测准确性。 展开更多
关键词 行人检测 方向梯度直方图 相位一致性 ADABOOST 支持向量机
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基于多分类器融合的卫星图像舰船目标识别 预览
6
作者 张晓 王莉莉 《通信技术》 2019年第9期2143-2148,共6页
针对遥感图像中舰艇目标识别性能低的问题,提出了加权投票分类器融合方法。首先分析了舰艇的颜色特征与轮廓特征,然后利用SVM、BP神经网络和AdaBoost算法训练三种单分类器,最后采用加权投票方式对单分类器进行融合。采用融合分类器进行... 针对遥感图像中舰艇目标识别性能低的问题,提出了加权投票分类器融合方法。首先分析了舰艇的颜色特征与轮廓特征,然后利用SVM、BP神经网络和AdaBoost算法训练三种单分类器,最后采用加权投票方式对单分类器进行融合。采用融合分类器进行舰艇目标识别实验分析,实验结果表明:在google卫星图像舰艇目标识别中,所提方法能够有效提升舰艇目标识别准确率,F-measure可以达到73.54%,相较于SVM提升了2.72%,相较于AdaBoost提升了3.53%,相较于BP神经网络提升了4.28%。 展开更多
关键词 SVM BP神经网络 ADABOOST 加权投票 分类器融合 遥感图像识别 舰艇识别
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基于Embedded中的Adaboost特征关联数据选择在软件缺陷优化的应用方法研究 预览
7
作者 朱小娟 《黑河学院学报》 2019年第4期217-220,共4页
传统Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,不能考虑软件缺陷数据为不平衡数据(无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数)的问题,且通过Adaboost算法选择出来的软件特征之间存在相关性,若不进行及时改进,将影响分类、预测的结果。利用互信息... 传统Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,不能考虑软件缺陷数据为不平衡数据(无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数)的问题,且通过Adaboost算法选择出来的软件特征之间存在相关性,若不进行及时改进,将影响分类、预测的结果。利用互信息方式,将Adaboost集成算法改进为“MAboost”算法,且改进后算法,具有更强的特征关联数据选择能力。 展开更多
关键词 ADABOOST 特征选择 软件缺陷 MAboost 互信息
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基于AdaBoost算法的疲劳驾驶检测系统研究 预览
8
作者 徐柱 何锋 +1 位作者 华星淇 李家林 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第5期17-21,共5页
为提高行车安全性,结合驾驶员人眼开度特征开展了疲劳驾驶检测系统研究,提出采用AdaBoost算法实现人脸及人眼的定位方法。驾驶员视频图像在动态直方拉伸和训练好的AdaBoost算法分类器作用下实现人脸、人眼定位;对获得的眼部图像进行边... 为提高行车安全性,结合驾驶员人眼开度特征开展了疲劳驾驶检测系统研究,提出采用AdaBoost算法实现人脸及人眼的定位方法。驾驶员视频图像在动态直方拉伸和训练好的AdaBoost算法分类器作用下实现人脸、人眼定位;对获得的眼部图像进行边缘检测及轮廓提取,计算轮廓内像素点得到眼睛的开度信息;利用PERCLOS算法计算一段时间内驾驶员的闭眼帧数及眨眼频率比例,获得驾驶员疲劳状态。试验结果表明,该系统具有较好的抗环境干扰和实时性,能准确地完成疲劳判断。 展开更多
关键词 疲劳检测 人眼检测 ADABOOST 眼睛闭合时间占比
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基于K-Adaboost数据挖掘的配电网负荷预测 预览
9
作者 刘伟 张锐锋 彭道刚 《浙江电力》 2019年第1期104-110,共7页
气象因素是造成配电网负荷波动的主要原因,在利用斯皮尔曼相关系数分析气象因素与配电网负荷相关性的基础上,着重把握部分气象因素与配电网负荷的联系,针对这类气象因素对配电网负荷的影响,提出一种基于数据挖掘聚类分析和Adaboost的负... 气象因素是造成配电网负荷波动的主要原因,在利用斯皮尔曼相关系数分析气象因素与配电网负荷相关性的基础上,着重把握部分气象因素与配电网负荷的联系,针对这类气象因素对配电网负荷的影响,提出一种基于数据挖掘聚类分析和Adaboost的负荷预测方法。首先对历史负荷数据进行预处理,然后应用K均值聚类算法对待测点气象因素进行分析,选择与待测点同类气象因素的历史负荷作为训练样本,最后采用Adaboost算法建立配电网负荷预测模型。通过实例证明K-Adaboost预测模型比BP神经网络预测模型更加稳定并且更贴近实际负荷。 展开更多
关键词 配电网负荷 负荷预测 K均值算法 ADABOOST
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基于加权Hash特征与卷积辅助网络的ACF行人检测研究 预览
10
作者 王薇薇 王江涛 陈燕 《长春师范大学学报》 2019年第4期33-39,共7页
传统的ACF+AdaBoost行人检测框架在达到较为理想的检测率时,误检率也会迅速增高,难以满足实际需求。针对该问题,本文提出了一种自适应加权的Hash码特征,用来增加行人特征的多样性。在此基础上,通过级联一个辅助网络降低系统的误检率,该... 传统的ACF+AdaBoost行人检测框架在达到较为理想的检测率时,误检率也会迅速增高,难以满足实际需求。针对该问题,本文提出了一种自适应加权的Hash码特征,用来增加行人特征的多样性。在此基础上,通过级联一个辅助网络降低系统的误检率,该辅助网络采用了浅层的CNN结构,在保证系统实时性的前提下对AdaBoost分类器的分类结果进行二次分类。在INRIA数据中进行检测实验的结果表明,改进的Hash码简单、易算,对行人的表征能力强,在不影响实时性的前提下,把系统的MR-FPPI(Miss rate against false positive sperimage)从17.05%降低到16.31%。系统级联辅助CNN后系统的MR-FPPI降低到16.93%,而加入Hash码通道,且级联辅助CNN后,系统的MR-FPPI降低到15.96%,检测性能得到较为明显的提高。 展开更多
关键词 行人检测 ACF ADABOOST Hash码 CNN
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基于DSP平台的实时视觉车辆检测方法 预览
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作者 王海 李诚 +2 位作者 蔡英凤 陈龙 何友国 《江苏大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期1-7,共7页
针对现有嵌入式平台车辆检测算法实时性不足的缺点,从算法耗时的根本原因出发,提出了基于多范围ROI的车辆检测方法.该方法对传统Adaboost算法进行了改进,以多尺度范围窗口遍历多层感兴趣区域以减少对整幅图像及对单一ROI遍历的次数.利... 针对现有嵌入式平台车辆检测算法实时性不足的缺点,从算法耗时的根本原因出发,提出了基于多范围ROI的车辆检测方法.该方法对传统Adaboost算法进行了改进,以多尺度范围窗口遍历多层感兴趣区域以减少对整幅图像及对单一ROI遍历的次数.利用VS软件对算法优化前后的结果进行了仿真对比分析.在底层移植上采用静态分配内存替代动态内存分配,并利用DMA代替内存库函数的方式完成了算法的嵌入式移植.结果表明:本算法在检测准确性及实时性上均有较好效果,本方法在保证车辆检测准确率的同时能有效提升检测速度,在输入图像大小为720×480像素时,达到13~15帧·s^-1的处理速度,满足了车辆实时检测的要求. 展开更多
关键词 车辆检测 ADABOOST DSP 移植 实时视觉
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基于改进AdaBoost+Haar的车辆检测算法 预览
12
作者 黎向锋 赵伟康 +2 位作者 豆心愿 李堃 左敦稳 《测控技术》 2019年第2期42-45,共4页
为解决AdaBoost+Haar分类器易发散和检测效率低等问题,对该算法的训练和检测进行改进:在训练阶段对负样本进行分类,训练出的分类器的结构先简单后复杂,这样可以有效避免分类器在训练的时候过早发散,提高检测效率;在检测阶段,提出车宽匹... 为解决AdaBoost+Haar分类器易发散和检测效率低等问题,对该算法的训练和检测进行改进:在训练阶段对负样本进行分类,训练出的分类器的结构先简单后复杂,这样可以有效避免分类器在训练的时候过早发散,提高检测效率;在检测阶段,提出车宽匹配检测算法,以检测框底边作参考边,调整检测窗口的范围,减少检测窗口数量。实测表明,在白天不同时段、不同场景情况下用该算法来检测车辆,能够在提高检测率的同时,将检测速度提高7倍。 展开更多
关键词 ADABOOST算法 训练检测 分类器结构 车辆宽度
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基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法
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作者 左国玉 马蕾 +1 位作者 徐长福 徐家园 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期101-106,共6页
针对电力设备图像中绝缘子所占比例较小和容易漏检的问题,提出了基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法。首先,通过在区域建议网络将网络后三层的卷积层分别和全连接层连接,使得这三层的卷积特征同时送入分类层和回归层,从而得到一系... 针对电力设备图像中绝缘子所占比例较小和容易漏检的问题,提出了基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法。首先,通过在区域建议网络将网络后三层的卷积层分别和全连接层连接,使得这三层的卷积特征同时送入分类层和回归层,从而得到一系列高质量的绝缘子候选区域;将得到的候选区域映射绝缘子检测子网络,通过将得到的感兴趣区域特征送入级联的Adaboost分类器,实现对绝缘子的检测。对所提出跨连接卷积神经网络生成的候选区域进行了评估,并对不同的绝缘子检测方法进行了对比实验。实验结果表明,该方法得到的候选区域召回率高且更集中于绝缘子所在位置,绝缘子检测准确率比常规方法高出10%。所提方法能较好地对复杂背景图像中不同大小的绝缘子进行有效识别和精确定位。 展开更多
关键词 绝缘子 卷积神经网络 候选区域生成 跨连接 ADABOOST
基于电商评论的文本情感分类 预览
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作者 金蕾 宋文广 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第4Z期290-292,共3页
中文文本的情感分类是文本分类的重要领域,文章通过文本数据的采集、数据处理、文本数据向量化、分类器分类这四个步骤展示了文本分类的过程。采用TF-IDF和Word2Vec两种特征提取方式在同一种分类器下的分类效果,得出更适合实验数据集的... 中文文本的情感分类是文本分类的重要领域,文章通过文本数据的采集、数据处理、文本数据向量化、分类器分类这四个步骤展示了文本分类的过程。采用TF-IDF和Word2Vec两种特征提取方式在同一种分类器下的分类效果,得出更适合实验数据集的特征提取方法。随后探讨了随机森林、SVM、KNN、AdaBoost四种文本分类算法在数据集上的表现效果,对四种分类效果进行了分析和比较。 展开更多
关键词 情感分类 特征提取 随机森林 SVM KNN ADABOOST
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基于自步学习的无线传感网入侵检测集成算法 预览
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作者 代建建 陶洋 章思青 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1249-1253,1270共6页
无线传感网节点计算、存储和能量等资源受限以及无线通信方式特性,导致其存在严重的安全隐患。针对AdaBoost算法权值分配对离群值敏感问题,以及将RBF-SVM(radial basis function support vector machine)作为AdaBoost算法弱分类器的多... 无线传感网节点计算、存储和能量等资源受限以及无线通信方式特性,导致其存在严重的安全隐患。针对AdaBoost算法权值分配对离群值敏感问题,以及将RBF-SVM(radial basis function support vector machine)作为AdaBoost算法弱分类器的多样性问题,利用SPL(self-paced learning)模型优化损失函数、模型训练误差调整AdaBoost权值更新方式以及弱分类器参数σ更新方式,提出BOSA-SVM(base on self-paced learning AdaBoost with support vector machine)入侵检测算法。针对无线传感网中的DoS攻击,实验结果表明,提出的入侵检测算法检测率高于其它检测算法,有效提高了网络的性能参数。 展开更多
关键词 无线传感网 入侵检测 ADABOOST 自步学习模型 支持向量机
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基于机器学习的版图热点检测并行算法
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作者 李仲 吴玉平 +1 位作者 陈岚 张学连 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第1期27-31,共5页
针对基于机器学习的版图热点训练过程中降维算法耗时长和大多数训练算法没有利用多核资源的问题,分别提出了基于MPI的PCA并行降维算法和基于OpenMP的AdaBoost并行训练算法.首先采用QR分解优化奇异值求解特征矩阵,再结合MPI实现PCA的并... 针对基于机器学习的版图热点训练过程中降维算法耗时长和大多数训练算法没有利用多核资源的问题,分别提出了基于MPI的PCA并行降维算法和基于OpenMP的AdaBoost并行训练算法.首先采用QR分解优化奇异值求解特征矩阵,再结合MPI实现PCA的并行降维计算,最后将降维后的数据利用多核CPU进行训练,达到减小训练时间的目的.实验结果表明,PCA并行降维算法加速比达4.7倍,AdaBoost并行训练算法加速比达4.9倍,验证了并行化的可行性. 展开更多
关键词 版图热点 PCA ADABOOST 并行计算
基于KELM-AdaBoost方法的短期风电功率预测
17
作者 李军 闫佳佳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第3期492-501,共10页
针对短期风电功率预测系统,提出基于集成学习理论的具有数据集实例权重更新机制的KELM-AdaBoost方法。Ada Boost方法能够自动学习多个弱回归器并将其提升为预测精度高的强回归器,核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)... 针对短期风电功率预测系统,提出基于集成学习理论的具有数据集实例权重更新机制的KELM-AdaBoost方法。Ada Boost方法能够自动学习多个弱回归器并将其提升为预测精度高的强回归器,核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)方法作为AdaBoost方法的基学习器,其以核函数表示未知的隐含层非线性特征映射,仅需通过正则化最小二乘算法调节网络的输出权值就能达到最小的训练误差,且KELM中不仅使用了RBF核函数,还使用了可允许的多维张量积小波核函数。将KELM-AdaBoost方法分别应用于不同地区的短期风电功率单步直接预测和多步间接预测中,并与RBF,SVM, ELM, KELM, RBF-AdaBoost, SVM-AdaBoost, ELM-AdaBoost方法在同等条件下相比较,实验结果表明,所提出的KELM-AdaBoost方法在预测精度上优于已有的预测方法,蕴藏着巨大潜力和较好的应用前景。 展开更多
关键词 ADABOOST 核极限学习机 风电功率 预测
基于AdaBoost算法的MOOC退课预测研究 预览
18
作者 杨璐 郭文锋 +1 位作者 贺强 高宇鹏 《计算机时代》 2019年第8期33-36,共4页
MOOC(Massive Open Online Courses)作为典型的“互联网+教育”模式正在影响着教育发展,但是较高的退课率影响了教学效果。根据“学堂在线”MOOC平台收集的数据,对学习者的学习行为进行统计分析,发现不退课学习者的平均学习次数明显多... MOOC(Massive Open Online Courses)作为典型的“互联网+教育”模式正在影响着教育发展,但是较高的退课率影响了教学效果。根据“学堂在线”MOOC平台收集的数据,对学习者的学习行为进行统计分析,发现不退课学习者的平均学习次数明显多于退课学习者的平均学习次数。采用主成分分析法分析七种学习行为次数,提取出“完成作业”(problem)和“观看视频”(video)两种学习行为作为影响退课的主要因素。采用机器学习方法AdaBoost 算法对学习者是否退课进行预测。结果显示,采用主成分分析法确定的两种学习行为对退课预测具有明显作用。 展开更多
关键词 MOOC 主成分分析 ADABOOST 退课预测
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基于图像处理的疲劳驾驶预警研究 预览
19
作者 刘朝涛 张雪佼 《电子技术应用》 2019年第8期104-108,共5页
基于图像处理知识对疲劳驾驶检测系统进行研究。在构建人脸相关数据库后,主要的疲劳相关信息通过混合模型算法进行获取。首先对图片进行一定的预处理,增加图像增强模块消除实际的光照干扰。采用基于AdaBoost的人脸检测算法为核心检测方... 基于图像处理知识对疲劳驾驶检测系统进行研究。在构建人脸相关数据库后,主要的疲劳相关信息通过混合模型算法进行获取。首先对图片进行一定的预处理,增加图像增强模块消除实际的光照干扰。采用基于AdaBoost的人脸检测算法为核心检测方法,对人脸的定位以驾驶员眼部特征为关键部位。采用人眼变化曲线分析法与PERCLOS准则相结合的判定方法进行疲劳判定。针对不同需要和特性对疲劳驾驶预警进行优化。实验通过模拟测试验证了关键点定位算法的可实现性与准确性,并验证实际的疲劳测试具有较好的可靠性。 展开更多
关键词 疲劳判定 关键点定位算法 PERCLOS 人眼变化曲线分析法 ADABOOST
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基于多元统计分析和机器学习的验证码识别 预览
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作者 虞水磊 田新宇 王金燕 《山东理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期60-64,共5页
针对带有噪声点与粘连的验证码图像,使用DBSCAN聚类与竖直投影法做去噪与分割处理,提出了基于AdaBoost方法的半监督Kmeans聚类算法。基于此算法对分割的单个字符图像进行了批量标注,在聚类结果的基础上使用Fisher判别、随机森林、K近邻... 针对带有噪声点与粘连的验证码图像,使用DBSCAN聚类与竖直投影法做去噪与分割处理,提出了基于AdaBoost方法的半监督Kmeans聚类算法。基于此算法对分割的单个字符图像进行了批量标注,在聚类结果的基础上使用Fisher判别、随机森林、K近邻、神经网络、支持向量机等方法进行训练并识别验证码测试数据集,比较各算法的识别效果,揭示所研究的验证码不安全的可能性. 展开更多
关键词 验证码识别 DBSCAN ADABOOST FISHER判别 机器学习
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