39、高效分类的直方图特征熵选择与2D形状分类新方法

最新推荐文章于 2025-11-08 09:24:40 发布
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分类专栏： 模式识别前沿探秘 文章标签： CMI wCMISVM BLAST
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高效分类的直方图特征熵选择与2D形状分类新方法

在模式识别和计算机视觉领域，高效的分类方法一直是研究的重点。本文将介绍两种不同但都具有创新性的分类方法，一种是基于条件互信息（CMI）的分类器选择方法，另一种是利用生物序列分析工具BLAST进行2D形状分类的方法。

基于CMI的分类器选择方法

在识别和检测任务中，基于CMI的分类器选择方法面临一些挑战。研究人员使用WFLD作为弱学习器，对基于CMI的分类器选择的困难进行了研究。为了提高该方法在不平衡数据集上的效率，提出了针对特征选择和权重更新过程的重新平衡技术。

在不同的分类任务中，对三种方法（AdaBoost、CMISVM和wCMISVM）进行了评估，结果如下表所示：
| 分类任务 | AdaBoost | CMISVM | wCMISVM |
| — | — | — | — |
| Race | 0.1822 | 0.1001 | 0.0527 |
| Glasses | 0.2049 | 0.2129 | 0.0251 |
| Gender | 0.0889 | 0.2389 | 0.1240 |
| Recognition | 0.4760 | 0.5519 | 0.2018 |
| Car | 0.0388 | 0.0112 | 0.0453 |
| Face | 0.0334 | 0.0606 | 0.0593 |
| Detection | 0.0722 | 0.0718 | 0.1046 |

从表中可以看出，wCMISVM分类器在大多数任务中表现优于其他两种方法，这表明重新平衡技术对特征选择是有益的。然而，该

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