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本文提出了一种基于局部二值模式（LBP）和四叉树空间采样的端到端关键词定位方法，用于提升历史手写文档图像中的信息检索性能。该方法无需分割和大量标注数据，通过中值滤波、LBP变换、空间特征聚合与最近邻匹配实现高效准确的单词定位。实验结果显示，该方法在平均精度均值（mAP）等指标上优于现有技术，具有计算效率高、空间信息利用充分等优势，适用于大规模未标注历史文档的检索任务。

本文提出了一种基于图的关键词检索方法，用于提升历史手写文档的可访问性。该方法通过图像预处理、关键点检测构建单词的图表示，并引入图归一化与基于二分图匹配的图编辑距离进行成对匹配，最终实现高效的关键词检索。实验结果表明，该方法在George Washington数据集上优于传统的DTW系统，尤其在使用缩放和中心化节点标签（N2）及优化成本函数（如$c_{Eσ}$和$c_{Sσ}$）时表现更优。该方法具有表示自然、适应性强、灵活性高等优势，在历史文献研究、档案管理和文化遗产保护等领域具有广泛应用前景。

本文介绍并评估了多种用于手写单词图像的图提取算法，包括基于关键点、网格分割、投影轮廓和迭代分割的方法。通过在乔治华盛顿（GW）数据集上的实验，比较了不同算法在节点数、边数及kNN分类准确率方面的表现。结果表明，Projection和Split算法以约82%和80%的准确率显著优于其他方法，适合高精度场景；Grid-MST在效率与准确率之间取得平衡，适用于高效处理需求。文章还分析了各算法优缺点，并提供了实际应用中的选择建议，为手写文字识别领域的图表示研究提供了重要参考。

本文探讨了手写文字图像分类的两种创新研究方向：一是利用卷积神经网络结合空间金字塔池化（SPP）技术，有效处理不同尺寸的手写文字图像，在Esposalles数据集上取得了78.11%的分类准确率；二是构建新型图数据库，提出六种图表示方法（如基于关键点、网格、投影和分割的提取方法），并通过分类实验评估其性能，为手写识别提供了新的表示与分析途径。研究还分析了类别不平衡问题及模型错误分布，并展望了未来优化方向，包括网络结构改进、图表示深化、上下文信息引入等。

本文研究了图编辑距离在不同编辑成本下的分类性能及其局限性，并提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和空间金字塔池化层的手写单词图像分类方法。实验表明，图编辑距离的性能与汉明距离密切相关，但在某些情况下不满足三角不等式；而所提出的手写单词分类方法无需转录和字典支持，能有效处理OOV单词，在历史婚姻记录数据集上取得了85%的准确率。未来可通过增加数据、改进模型架构和多模态融合进一步提升性能。

本文探讨了图编辑距离是否满足真正距离的数学定义，重点分析其在模式识别和图数据库检索中的性质。通过四个真实图数据库的实验验证，发现大多数情况下图编辑距离不满足三角形不等式，因此更应被视为伪距离。研究指出，当节点和边的替换成本超过插入或删除成本的两倍时，距离性质被破坏。这一结论对依赖距离度量的图检索方法具有重要影响，提示在实际应用中需谨慎对待图编辑距离的使用方式，并建议未来进一步优化计算效率与成本函数设计。

本文介绍了一个公开可用的图仓库——塔拉戈纳仓库，专为图算法（如图匹配、图聚类、参数学习等）的基准测试设计。仓库采用独特的寄存器结构 $(G_i; G_{0i}; f_i; C_i)$，包含多个真实与合成数据库，如旋转缩放、掌纹、字母、圣家堂3D和房屋-酒店数据库，涵盖不同节点/边数量、属性类型和空对应情况。每个数据库提供学习、测试和验证集，并附带Matlab函数用于加载数据、计算分类比率与汉明距离。实验结果展示了在不同数据库上使用快速二分图匹配（FBP）算法的性能表现，表明该仓库能有效支持算法评估与优化。未

本文探讨了模式识别中广义对应中位数（GM）的计算方法，重点介绍了进化方法的原理与步骤，并通过实验验证其在不同规模数据下的性能表现。同时提出一种创新的图数据库结构，包含图对及其真实对应关系，支持更全面的图匹配算法评估与参数学习。新结构有助于提升算法开发效率，并已在多个公开数据库中实现。未来研究方向包括扩展对应距离度量及在图像识别、生物信息学等领域的应用深化。

本文介绍了利用渐进非凸性和连续性过程（GNCCP）近似计算图编辑距离（GED）的方法，并比较了其与IPFP等现有方法的性能。实验结果表明，GNCCP在精度上表现更优，但计算时间较长。此外，文章探讨了对应关系广义中位数（GM）的两种计算方法：基于一阶信息的最小化方法和更具灵活性的迭代方法，分析了各自的适用场景与优缺点。最后提出了未来在计算效率优化、应用拓展和技术融合方面的研究方向。

本文深入解析了图编辑距离（GED）的多种计算方法，对比分析了BLP-GED、A*和JH在不同数据集上的性能表现，阐述了BLP-GED在处理多样图类型和计算效率方面的优势。文章介绍了将GED转化为二次分配问题（QAP）的理论框架及其NP完全性带来的挑战，并详细描述了基于线性近似的现有启发式方法的局限性。针对这些问题，提出了一种改进的新方法，通过调整凸凹正则化方案，在无需初始化的前提下获得更优的局部最小值，显著提升了准确性和计算效率。该方法在化学信息学等实际应用中表现出色，展现出良好的应用前景。未来可进一步探索

本文探讨了图匹配与图编辑距离计算的两种创新方法：基于连续时间量子行走的平均混合矩阵签名（AMMS）和基于二进制线性规划（BLP）的精确图编辑距离计算。AMMS通过节点描述符在CMU house和合成数据集上显著优于HKS和WKS；BLP-GED方法能处理顶点与边均带属性的富属性图，在多个标准数据集上表现出优越的精确性和扩展性，尤其适用于大规模复杂图结构。未来工作包括参数优化、算法扩展及与机器学习结合。

本文介绍了一种基于连续时间量子行走的新型图匹配签名——平均混合矩阵签名（AMMS），通过理论分析与实验验证，表明AMMS在图匹配任务中对结构噪声具有强鲁棒性，且性能优于传统的热核签名（HKS）和波核签名（WKS）。文章详细阐述了AMMS的数学基础、计算方法及性质，并在CMU房屋序列和合成数据集上进行了评估。此外，探讨了其在计算机视觉、生物信息学等领域的应用潜力，并提出了未来在计算复杂度优化、签名改进和应用拓展方面的研究方向。

本文提出了一种用于蛋白质远程同源性检测的富集词袋（EBoW）模型，通过引入氨基酸间的进化关系信息，弥补了传统词袋（BoW）模型无法编码生物学突变的缺陷。EBoW利用BLOSUM等替换矩阵构建富集向量，对N-元组的计数进行生物学合理的扩展，在减少向量稀疏性的同时注入进化知识。实验结果表明，该方法在2-元和3-元组上显著提升了检测准确率，尤其在ROC和ROC50指标上表现优异。此外，文章探讨了其在文本处理等领域的潜在应用，为后续研究提供了新方向。

本文探讨了基于GPS轨迹的用户身份识别与蛋白质远程同源性检测两项前沿技术。在GPS轨迹识别方面，采用DFT特征提取结合GMM-UBM分类器实现用户认证，并通过多个公开数据集验证性能；在蛋白质同源性检测方面，提出改进的BoW方法，引入进化信息以提升低相似度序列的识别能力。文章对比了两种技术的数据来源、模型方法及应用场景，并展望了多传感器融合、多组学数据整合等未来发展方向，展示了其在智能安防、生物医学等领域的巨大潜力。

本文深入解析了手势输入在GPS路线搜索中的应用及基于GPS轨迹的生物识别技术。通过Mopsi2014数据集实验，采用随机交换算法进行阈值聚类，并结合G-Search算法实现高效的手势搜索，结果显示其平均速度快于传统方法41%，用户偏好度更高。同时，研究利用速度与方向变化特征，结合DFT和GMM-UBM模型探索GPS轨迹的生物识别潜力，获得19.6%的等错误率，表明该技术具备法医等领域的应用前景。文章还分析了影响搜索效率与识别性能的因素，并提出了未来优化方向。

本文探讨了两个关键技术：一是基于卷积自动编码器的无监督可解释模式发现方法，通过引入非局部最大抑制层和AdaReLU函数，在时间序列数据中有效挖掘出有意义且可解释的模式，并在真实视频数据集上验证了其有效性；二是提出一种基于手势输入的GPS路线搜索系统，用户可通过绘制路线草图在大规模轨迹数据中实时查找相似路线，系统采用多分辨率网格、形态学膨胀和B树索引优化搜索效率与精度。结合地图投影处理与聚类结果筛选，显著提升了用户体验。未来方向包括深层自动编码器的应用与搜索算法的进一步优化。

本文提出一种基于卷积自编码器的无监督可解释时间序列模式发现方法，旨在从多元时间序列中解混并恢复由重复时间结构组成的潜在主题。通过引入自适应修正线性单元（AdaReLU）、组套索正则化、滤波器稀疏化和熵正则化等机制，显著提升了模型在模式可解释性和自动选择有效滤波器数量方面的能力。方法在合成数据和真实视频数据上均展现出良好的主题恢复性能与去噪重建效果，适用于视频活动识别、金融时序分析等场景，具有较强的扩展潜力。

本文介绍了一种基于厚度轮廓的椭圆检测方法，提出TED和S-TED两种算法，适用于细长及变形形状中的椭圆识别。通过骨架化、形状扁平化、厚度轮廓构建与椭圆参数估计等步骤，实现高效且低复杂度的检测。相比传统方法，该方法在处理多椭圆组合和平滑过渡形状方面表现更优，具有O(n)线性时间复杂度，并在硅藻数据集上验证了其形状描述与重建的有效性。未来可应用于生物形态分析、机器人视觉等领域。

本文介绍了发票实体提取校正与形状椭圆检测两种方法。在发票处理中，通过相关令牌聚类和非连续图构建实现噪声消除与实体精准提取，结合正则表达式与校正模块显著提升准确率；在形状分析中，提出基于厚度的椭圆检测（TED）算法，无需先验信息即可通过骨架化、厚度轮廓计算和导数分析实现高效椭圆检测。实验表明，该方法在真实发票数据集上表现优异，且TED算法适用于生物对象运动与变形分析，具有广泛的应用前景。

本文介绍了虫体形状归一化与跟踪方法，以及基于令牌结构模型的发票实体提取与修正技术。在虫体跟踪方面，通过形状相似度计算和轨迹分析实现高精度的性别识别与头尾判定；在发票处理方面，提出无需结构匹配的自动提取方法，有效消除OCR多余令牌，支持连续与非连续结构的实体识别。两种方法均具有高鲁棒性、准确性和通用性，可广泛应用于生物行为研究、财务自动化及税务处理等领域。

本文探讨了马尔可夫-吉布斯纹理建模与海洋蠕虫Platynereis dumerilii的二维跟踪技术。在纹理建模方面，研究显示使用少量滤波器和简单特征的模型即可实现与复杂模型相媲美的合成效果，尤其在处理不规则纹理上表现突出；同时强调滤波器预训练的重要性，并指出结合滤波器响应共现等复杂统计是未来方向。在蠕虫跟踪方面，提出融合形状归一化、卡尔曼滤波跟踪与基于多特征重新识别的方法，有效应对遮挡、碰撞等挑战，实验结果显示跟踪准确率达85%，重新识别成功率达80%。最后总结关键技术步骤并展望未来优化方向，为纹理分析与

本文提出了一种基于学习的自由形式滤波器的马尔可夫-吉布斯纹理建模方法，通过推广模型嵌套框架，同时优化自然参数和特征参数（如滤波器系数），利用稀疏诱导正则化和非参数直方图建模滤波器输出，有效捕捉纹理的二阶交互与大规模视觉特征。结合滤波器预训练策略缓解非凸优化中的梯度消失问题，实验表明该方法在多种规则与不规则纹理上均能生成高质量合成结果，且无需引入潜在变量，在采样效率和模型表达能力之间实现了良好平衡。

本文提出了一种基于信息论的旋转鲁棒二进制图像描述符，通过结合离线特征选择与在线掩码机制，在保持高效计算的同时显著提升了描述符的判别能力。该方法引入了新的信息度量 $ H_{masked}(t) $，在离线阶段就考虑在线过滤对信息保留的影响，从而更有效地筛选出具有高信息量且对几何变换鲁棒的测试。实验表明，该描述符在Photo Tourism和Vgg数据集上均优于BOLD等现有方法，尤其在中等旋转条件下表现优异，且仅需一半测试数量即可达到相当或更好的性能，非常适合实时应用。

本文综述了手写文档笔迹鉴定与图像二进制描述符的研究进展。在笔迹鉴定方面，结合通用与遗传笔迹特征，利用GLCM熵和分形维度提取纹理描述符，并通过SVM实现作者身份识别，实验表明该方法在IAM数据库上具有良好的稳定性与准确性。在图像描述符领域，回顾了CENSUS、LBP、BRIEF、ORB等二进制描述符的发展，提出基于信息论的通用选择范式与离线选择标准，显著提升描述符对旋转的鲁棒性，并在更短描述符长度下实现优于BOLD等方法的匹配性能。最后展望了深度学习融合、跨领域应用等未来方向。

本文提出了一种基于平均精度（AP）损失的序列标记结构支持向量机方法，通过引入新的优化公式和损失增强推理算法，在人类活动识别任务中显著提升了模型性能。实验在TUM Kitchen和CMU-MMAC数据集上验证了该方法优于传统0-1损失、汉明损失及标准SVM。同时，文章还介绍了一种用于笔迹法医分析的非上下文相关方法，利用灰度共生矩阵（GLCM）和分形几何等纹理描述符结合SVM分类器，实现了约97.8%的作者识别准确率，并展现出良好的鲁棒性。两种方法分别在行为识别与司法鉴定领域具有重要应用价值和广阔前景。

本文综述了多任务多领域学习与顺序标注在机器学习和计算机视觉领域的研究进展。在多任务多领域学习方面，通过联合训练、梯度反转和数据集平衡等策略，在KITTI、Stanford Background和SIFT Flow等多个数据集上提升了语义分割性能；在顺序标注方面，提出了一种基于平均精度损失的结构化SVM算法，能够在多个召回率水平进行预测，显著提高了TUM Kitchen和CMU-MMAC活动数据集上的分类性能。研究表明，这两种方法在提升模型泛化能力和评估指标方面具有重要价值，并为未来跨领域学习与序列数据分析提

本文研究了对抗环境下线性分类器的安全性与稀疏性问题，分析了不同攻击类型下各类SVM的表现，并提出了八角形正则化器以在稀疏攻击中平衡安全与稀疏。同时，针对多任务多领域语义分割问题，提出基于选择性损失的联合特征训练方法和梯度反转机制，有效利用异质标注数据集提升分割性能。实验验证了所提方法在多个数据集上的优越性，展示了其在自动驾驶、图像理解等应用中的潜力。

本研究探讨了对抗环境下线性分类器的安全性与稀疏性问题，通过理论分析与实验验证，揭示了正则化与鲁棒优化之间的内在联系，并提出了一种新颖的八角范数正则化器 $(1-\rho)\|w\|_1 + \rho\|w\|_{\infty}$，可有效平衡模型的稀疏性与抗攻击能力。研究构建了完整的攻击者模型，涵盖目标、知识、能力与策略，针对ℓ1（稀疏）和ℓ2（密集）攻击设计了相应的防御机制。在MNIST手写数字识别、垃圾邮件过滤和PDF恶意软件检测三个实际场景中进行了实验，结果表明无穷范数SVM在面对稀疏攻击时最安全，而八

本研究探讨了基于动作捕捉数据的步态识别中与行走者无关的特征提取方法，提出采用最大边际准则（MMC）从原始关节坐标中直接学习判别特征，避免依赖临时特征或个体骨骼参数，确保在异质身份设置下的鲁棒性。通过构建原型骨骼消除个体差异影响，并利用多种实验设置评估特征可分离性与分类性能，结果表明该方法在低学习身份数量下即可达到高识别率。同时，研究还分析了线性分类器在对抗环境中的安全性与特征权重稀疏性关系，提出一种八角形正则化器以平衡两者性能，在垃圾邮件和恶意软件检测等实际应用中验证其有效性。未来将推进可重复研究的评估框架

本文探讨了半监督学习中的峰值现象及其对分类器性能的影响，提出了一种适用于半监督环境的最小二乘分类器，并通过渐近近似与贡献模拟解释了学习曲线上升更陡、下降更慢的原因。同时，研究了该分类器在不同数据条件下的收敛性，并在多个基准数据集上验证了理论分析。此外，文章还介绍了步态识别中基于最大边际准则（MMC）的行人独立特征学习方法，详细阐述了特征提取流程、数据归一化的重要性及特征空间维度选择策略。最后，探讨了半监督学习与步态识别结合的潜力与挑战，提出了未来研究方向。

本文探讨了聚类分析中不同模型与比较方法的特性，重点分析了原型相似性、划分相似性和基于概率密度函数的模型相似性在聚类结果评估中的应用与差异。通过实验验证了聚类指数（CI）在反映聚类结构错误分配方面的有效性。同时，研究了半监督学习中的峰值现象，即增加未标记数据可能导致分类器错误率先上升后下降的现象。结合理论分析（如学习曲线近似）、模拟研究和基准数据集验证，揭示了该现象在半监督场景下比监督学习更显著的原因，并讨论了其对模型性能的影响。最后提出了未来在聚类比较方法优化和半监督学习中有效利用未标记数据的研究方向。

本文探讨了多结构恢复中的概率双聚类方法及其在运动和平面分割中的应用，比较了FABIA、RPA等算法的性能与稳定性。同时，针对传统聚类评估指标缺乏簇级结构分析的问题，介绍了质心指数（CI）及其推广方法——原型相似性和分区相似性，使其适用于高斯混合模型、DBSCAN等复杂聚类模型。通过实验和流程分析，展示了这些方法在不同数据集和聚类场景下的有效性与适用性，为聚类结果的全面评估提供了理论支持和实践指导。

本文研究了基于概率双聚类的多结构恢复方法，重点探讨了因子分析双聚类获取（FABIA）算法在Adelaide真实基准数据集上的应用与性能。通过与传统聚类方法如T-Linkage和RPA的对比实验，结果表明FABIA在运动分割和平面分割任务中均表现出更优的性能，尤其在处理噪声数据和局部相似性方面具有显著优势。此外，可重复性分析显示FABIA结果稳定，而RPA因随机初始化导致结果波动较大。文章总结了双聚类技术在多结构恢复中的潜力，并展望了其在未来优化、跨领域应用及与其他方法融合的可能性。

本文提出了一种基于变分推理的自适应稀疏贝叶斯回归方法，通过引入异方差和每个基函数独立的核参数，提升了相关向量机（RVM）在处理含异常值和多参数数据时的准确性与稳健性。该方法采用变分推理框架优化核参数，结合ARD先验与伽马分布假设，实现了自动参数学习与模型稀疏化。通过人工与真实数据集的实验验证，所提方法在均方误差和模型适应性方面优于传统ARVM和RRVM模型，尤其在异常值存在下表现更优，且避免了耗时的交叉验证，具有较强的实用价值。

本文介绍了离群点鲁棒测地线K-means（ORGK-means）算法与自适应稀疏贝叶斯回归方法。ORGK-means通过SNN距离度量、基于测地线的局部离群因子（gLOF）和自适应加权变换模型，有效提升了高维数据聚类中对离群点的鲁棒性，并在合成与真实高光谱数据上表现出优越性能。自适应稀疏贝叶斯回归则利用变分推理实现核参数自动估计，增强了相关向量机（RVM）的准确性与适应性。两类方法分别在聚类与回归任务中展现出良好的应用潜力，未来可在参数优化、复杂结构建模及实时应用等方面进一步拓展。

本文研究了图致密化的相关理论及其在图结构优化中的应用，重点探讨了基于半定规划的谱相似性建模与求解方法，避免致密化过程中产生准完全图的问题。同时，针对高维数据聚类中经典K-means算法对非球形簇和离群点敏感的局限性，提出了离群点鲁棒测地线K-means算法（ORGK-means）。该算法引入共享最近邻（SNN）距离度量、基于测地线距离的局部离群因子（LOF）以及双Sigmoid函数集成离群得分，显著提升了在高维、多密度簇及含噪声数据下的聚类性能。通过合成数据与遥感图像分类实验验证了算法的有效性，并展望了图致

本文研究了基于多向数据分析的体数据分类与图致密化方法。在体数据分类方面，采用3D-DCT降维与多线性张量子空间方法（TSM）结合TPCA技术，有效提取肝脏CT图像的轮廓与纹理特征，并在性别分类实验中达到最高90%的识别率。在图致密化方面，针对高维数据下kNN图的稀疏性问题，提出基于割相似性的致密化方法，通过优化边权重提升数据密度估计、最短路径与通勤时间距离计算的准确性。实验表明，该方法优于传统kNN图和锚图。未来工作将聚焦于方法优化及其在医学影像、计算机视觉等领域的拓展应用。

本文研究了fMRI激活网络分析与容积数据分类方法。在fMRI分析中，采用基于玻色-爱因斯坦熵和詹森-香农散度的信息论图核方法，结合核主成分分析与线性判别分析，实现了对阿尔茨海默病、LMCI、EMCI和正常组的高效分类，实验结果显示该方法优于传统的冯·诺伊曼熵方法。在容积数据分类方面，提出基于多向张量分析的方法，利用三维张量主成分分析（TPCA）和高阶奇异值分解（HOSVD）从容积医学数据中提取压缩的物体轮廓形状，并实现高效分类。通过与传统方法对比，验证了所提方法在计算效率、压缩效果和分类性能上的优势。实验结

本文提出一种基于玻色-爱因斯坦熵的图分类方法，用于分析fMRI激活网络。通过将功能磁共振成像数据构建为脑区功能连接图，引入量子统计力学中的密度矩阵、哈密顿算子和玻色-爱因斯坦熵概念，构造詹森-香农图核，并结合核主成分分析（kPCA）实现图的低维嵌入与分类。实验基于ADNI数据集，结果显示该方法在阿尔茨海默病相关疾病的分类任务中优于传统图核方法，具有更高的准确率和F1值，为神经系统疾病的早期诊断提供了新思路。未来工作将聚焦于算法优化、跨领域数据拓展及临床应用深化。

本文提出了一种新型邻域图结构——XNN图，旨在克服传统KNN和ɛ-邻域图在参数选择、连通性及高维数据处理中的局限性。XNN图通过自适应地确定邻居数量，在保证图连通的同时有效捕捉局部结构，适用于基于路径的聚类、旅行商问题求解和KNN分类等多种应用场景。实验结果表明，XNN图在聚类质量、TSP边匹配精度和分类性能方面均表现出优越性，且无需参数调优，具有高效性和广泛的应用潜力。