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基于遗传寻优的双阈值型AdaBoost分类器 下载：77 浏览：440

张梦娇 叶庆卫 陆志华 周宇 《数据与科学》 2020年6期

摘要:
针对双阈值型AdaBoost分类器存在搜索弱分类器过程复杂和训练耗时长的问题,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传寻优的双阈值型AdaBoost分类器。该方法通过对特征和两个阈值的编码来寻找弱分类器,利用遗传算法的全局寻优性,能够快速寻找到最佳弱分类器,减少训练时间。另外,在此基础上提出设置两阈值之间最小间距的方法,增强其抗干扰能力,具有更好的鲁棒性。为验证实验效果,对MIT-CBCL人脸库提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行验证。实验结果显示,改进后的双阈值型AdaBoost分类器比经典AdaBoost分类器在训练时间上提升了5倍,比双阈值型AdaBoost分类器提升了18倍,具有更快的收敛速度。与此同时,因为增加了两阈值之间的最小间距,改进后的算法具有更强的抗噪性能。

基于退化混合估计技术的改进 下载：42 浏览：430

陈斌杰 陆志华 周宇 叶庆卫 《数据与科学》 2019年7期

摘要:
退化混合估计技术是一种用于立体声音频的双通道欠定盲源分离方法。为了提高源信号的分离质量,对退化混合估计技术进行了改进。首先,针对混合参数估计不精确的问题,利用MCFT变换代替STFT变换进行时频表示来构建直方图。其次,针对理想二进制时频掩码在分离时产生部分时频点丢失的问题,利用Gammatone滤波器将二进制时频掩码进行平滑处理,从而更好的重建源。通过仿真结果表明,改进后的方法语音分离性能显著提升。

基于Kalman滤波的CN跟踪算法研究 下载：49 浏览：345

代云超 周宇叶 庆卫 陆志华 王晓东 《数据与科学》 2018年6期

摘要:
针对CN跟踪算法难以应对目标完全遮挡的问题,提出一种将Kalman滤波算法与CN跟踪算法相结合的视频运动目标跟踪算法。首先初始化目标位置和Kalman滤波器,并利用Kalman滤波器预测下一帧图像中的目标位置,然后在预测的位置坐标周围选取检测窗口并利用核相关滤波器进行目标检测,在此设定判决机制,合理利用检测结果校准Kalman滤波器,如此循环直至遍历整个视频序列。通过与原始的CN跟踪算法进行对比的实验结果表明,当目标被完全遮挡后,改进算法仍能保持较好的跟踪效果。
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