搜索结果: 1-10 共查到“计算机科学技术 EM算法”相关记录10条 . 查询时间(0.062 秒)
医学图像分割中的期望最大化(EM)算法在求解混合模型参数时存在局限性。为此，提出一种模糊约束的混合模型图像分割算法。该算法以像素的独立性假设为前提，在采用EM算法对模型参数进行求解的过程中，通过模糊集合论方法，引入像素空间信息。实验结果表明，该算法没有引入新的模型参数，能够保持独立混合模型的简单性，且具有自动模型选择能力，可以获得较理想的分割结果。
基于在线分裂合并EM算法的高斯混合模型分类方法
高斯混合模型 在线训练 分裂融合算法 模式分类
2010/8/1
为了解决传统高斯混合模型中期望值EM处理必须具备足够数量的样本才能开始训练的问题，提出了一种新的高斯混合模型在线增量训练算法。本算法在Ueda等人提出的Split-and-Merge EM方法基础上对分裂合并准则的计算进行了改进，能够有效避免陷入局部极值并减少奇异值出现的情况；通过引入时间序列参数提出了增量EM训练方法，能够实现增量式的期望最大化训练，从而能够逐样本在线更新GMM模型参数。对合成数...
PH分布数据拟合的数值加速EM算法
EM算法 数据拟合 数值加速
2009/8/3
针对Phase-type(PH)分布数据拟合EM算法收敛速度慢的问题，提出一种数值加速EM算法，通过增加每一步EM迭代的参数变化量达到加速的目的。用4个拟合实例与标准EM算法拟合进行对比，结果表明，该加速EM算法简单实用，保证了算法的收敛性，有效提高了PH分布数据拟合EM算法的收敛速度。
基于EM算法的多椭圆形目标检测
主元素分析 加权的EM 统计模型
2009/7/21
提出了一种椭圆形多目标检测算法。根据椭圆形目标在形状上与高斯分布相对应的特点，计算目标的特征均值和协方差矩阵，采用主元素法来描述椭圆形目标的大小、位置及主轴。对于包含多个目标的重叠区域，设计了一种加权的EM迭代算法，从而精确计算该区域的目标数、各椭圆的统计特性及位置、形状和大小。把该算法应用于水果及运动目标检测，获得稳定、精确的分割结果。
基于EM算法的ACPH分布数据拟合方法
ACPH分布 PH分布 EM算法
2009/4/28
ACPH分布继承了PH分布具有良好特性的特点，对其进行数据拟合的难度比PH大大降低。针对ACPH分布缺乏数值稳定拟合算法的问题，提出采用EM算法解决该问题，给出了ACPH分布数据拟合EM算法的理论推导，并通过3个拟合实例验证了算法的有效性。
基于二维关节型人体模型和EM算法的人体跟踪
人体跟踪 EM算法 二维关节运动
2008/12/25
提出一种跟踪单眼图像序列中的行人,并恢复其运动参数的新方法.在跟踪中采用了基
于SPM(Sealed Prismat Model)扩展的二维纸板人模型取代三维人体模型,以获取更快的计算速
度.作者使用EM算法在概率框架下进行运动估计,同时,算法也考虑了混合的运动模型和运动
约束,以减小解的搜索空间.试验结果证明了该方法的有效性.
一种适合于大数据集处理的混合EM算法
EM算法 增量EM算法 懒惰EM算法
2008/12/18
EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。
基于EM算法的文本聚类优化研究
2007/12/13
Abstract针对现有的文本聚类算法难以取得满意结果的问题，以EM算法为基础，提出能分别描述相似、不相似聚类对的相似性分布以及重要、不重要文档的重要性分布的文本聚类优化模型（text clustering optimization model, TCOM）．基于该模型，设计一种通过合并不同的文本聚类结果以获取最优性能的方法．实验结果表明，利用该方法同时改善了聚类精度和召回率，其性能优于单独使用现...
图像线状模式的有限混合模型及其EM算法
回归类 混合模型 EM算法 模式识别
2007/11/1
针对能够用回归模型刻画的图像特征，提出一个有限混合识别模型.该模型由有限个回归类构成，每个类的模型误差可以是正态的，也可以是满足一定条件的任意分布.文中给出了估计线性回归类参数的EM算法，该算法可推广到高维情形.