基于超图的多模态关联特征处理方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于超图的多模态关联特征处理方法

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【英文篇名】	Multimodal Correlation Feature Processing Method Based on Hypergraph
【下载频次】	★★★★★
【作者】	罗永恩; 胡继承; 徐茜;
【英文作者】	LUO Yong’en; HU Jicheng; XU Qian; School of Computer; Wuhan University; State Key Lab of Software Engineering;
【作者单位】	武汉大学计算机学院; 武汉大学软件工程国家重点实验室;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2017年 01期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	超图; 多模态特征; 共享熵; 模块度; 分类器;
【英文关键词】	hypergraph; multimodal feature; shared entropy; modularity; classifier;
【摘要】	传统的模式识别方法认为特征是相互独立的,容易忽略多模态特征之间多元的关联性,从而造成识别的误差。为此,基于超图模型,提出一种新的特征整合方法。定义共享熵的计算方法用以表示多个特征之间的关联程度,以每个特征作为顶点,特征之间的多元关系作为超边。对形成的超图,定义模块度函数取代传统的切边数,作为衡量子超图的社团特性强弱的指标,应用超图分割算法,对原始的多模态特征进行聚类划分。在划分集合上采用多分类Boosting方法,形成最终的强分类器。实验结果表明,与线性支持向量机、多核学习等当前流行的特征融合方法相比,该方法能有效提高识别准确率。
【英文摘要】	Features are usually considered as independent of each other in traditional pattern recognition methods. The neglect of the correlation among multimodal features is part of the reason for recognition error. Aiming at integrating multimodal features,this paper presents a hypergraph framework. Under hypergraph model,this paper defines a new measure called shared entropy to capture the multivariate correlation among the multimodal features. Each feature is abstracted as a vertex,and if the value of shared entr...
【基金】	国际科技合作项目(2013DFA12460)
【更新日期】	2017-04-27
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	中文引用格式:罗永恩,胡继承,徐茜.基于超图的多模态关联特征处理方法[J].计算机工程,2017,43(1):226-230.英文引用格式:Luo Yong’en,Hu Jicheng,Xu Qian.Multimodal Correlation Feature Processing Method Based on Hyper-graph[J].Computer Engineering,2017,43(1):226-230

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