模式分类与视觉导航中的分层数据处理研究

论文题目: 模式分类与视觉导航中的分层数据处理研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 计算机科学与技术

作者: 何英华

导师: 张钹

关键词: 粒度计算,多分辨率分析,模式分类,支持向量机,道路检测

文献来源: 清华大学

发表年度: 2005

论文摘要: 与分层数据处理相关的理论(粒度计算、多分辨率分析、多尺度分析)是目前的热点研究领域。通过将所研究问题的论域在不同的粒度(分辨率、尺度)下进行表示,有可能使问题的求解变得更容易、求解的计算复杂性降低、或者不可解的问题变得可解。本文以模式分类和视觉导航为背景,讨论采用分层处理的技术对问题求解的帮助,其研究成果有助于大规模数据的分类和图像内容的分析。论文首先研究了多粒度表示与求解与模式分类问题的关联,取得了以下三个方面的研究成果:(1)分析了各种风险泛函对求解结果的影响、训练样本的规模同基于结构风险最小化的分类函数求解之间的关联、和模式分类同分层数据处理理论相结合的可能性。这些分析表明通过将训练样本在粗粒度上进行表示以及采用分层次求解策略,可以有效地解决分类问题;(2)提出了一种区域风险最小化的分类器求解策略。该策略采用超球(超立方体)作为基本的训练样本单位训练分类函数,使用中心点和半径来控制分类边界的位置。实验结果表明,这一方法与其它方法相比较,能够有效地利用区域特征减少训练样本的个数并且降低求解的分类函数的复杂性;(3)提出了一种基于特征空间划分的多分辨率分类器求解策略。该策略首先将训练样本所位于的区域在粗分辨率下划分成为超长方体,然后以超长方体为单位求解分类边界,将边界所位于的格子逐步细分,重复这个过程直到所求解的分类器满足精度。论文分析了这种求解策略的泛化能力并给出了能够降低计算复杂性的条件。实验结果表明,当数据集合具有聚类性质时,该策略能减少训练和测试阶段的计算量。论文其次针对校园和城区环境提出了一种基于商空间合成的道路检测算法。该算法首先基于灰度图像求解道路曲率、三个候选边界位置以及路面色彩的计算区域,然后基于彩色图像提取出路面,最后利用商空间合成的结果将候选边界的计算值与区域提取值进行匹配,求解最可靠的道路边界和路面区域。与基于边缘检测和区域分割的方法对比,本文的算法能够鲁棒地、实时地检测城区和校园环境的道路。

论文目录:

摘要

Abstract

第1章引言

1.1 研究背景

1.2 粒度计算

1.3 论文各部分的主要内容

第2章分类问题的定义与求解

2.1 本章引论

2.2 模式分类概述

2.3 模式分类问题的定义

2.4 风险最小化原则

2.5 模式分类中的分层问题求解

2.6 本章小结

第3章基于区域风险最小化原则的分类器设计

3.1 本章引论

3.2 基本问题与相关工作

3.3 模型描述

3.4 区域的表示

3.5 问题求解

3.6 实验结果

3.7 本章小结

第4章基于特征空间划分的多分辨率分类问题求解

4.1 本章引论

4.2 基本问题与相关工作

4.3 模型描述

4.4 多分辨率分类算法

4.5 参数选择

4.6 基于支持向量机的分类器设计

4.7 性能分析

4.8 实验结果

4.9 本章小结

第5章基于商空间合成的道路检测

5.1 本章引论

5.2 道路检测综述

5.3 商空间基本理论

5.4 基于商空间合成的道路模型

5.5 基于边界的道路求解

5.6 基于区域的道路求解

5.7 区域和边界结果合成

5.8 实验结果与分析

5.9 本章小结

第6章结论

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果

个人简历

发表的学术论文

发布时间: 2007-03-14

参考文献

[1].基于核方法与累积量随机学习的模式分类研究[D]. 赵峰.西安电子科技大学2008
[2].多类别模式分类技术及其在多媒体分析上的应用[D]. 齐国君.中国科学技术大学2009
[3].基于核方法的模式分类研究与应用[D]. 杨旭.上海交通大学2011
[4].基于统计学习的协作分类与隐私保护方法及应用研究[D]. 张战成.江南大学2011
[5].形状识别与图像分割方法研究[D]. 陈运文.复旦大学2008
[6].多示例学习算法及其应用研究[D]. 陈涛.华南理工大学2013
[7].高光谱图像分类方法研究[D]. 陈进.国防科学技术大学2010
[8].基于流形学习的高维空间分类器研究[D]. 谷瑞军.江南大学2008
[9].基于几何代数表示原理的时间序列模式分类问题研究[D]. 赵勇.燕山大学2012
[10].集装箱表面损伤的光学检测算法研究[D]. 姜军.哈尔滨工业大学2009

模式分类与视觉导航中的分层数据处理研究

猜你喜欢