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1. 结合形状约束的Graph Cut行人分割

胡江华王文中罗斌汤进

计算机应用 2014, 34 (3): 837-840. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.03.0837

摘要（632）

PDF （640KB）（364）

传统的Graph Cut算法没有对目标的形状予以限制，很难得到语义化的分割结果，即无法保证分割出来的是“行人”。针对该问题提出一种结合形状和底层特征的Graph Cut算法。对于行人分割，用大量真实行人轮廓来表达“行人”的先验形状，对Graph Cut分割算法予以约束，同时构建一个行人模板的层次树以减少匹配时间；并且提出一种区分性的外观模型来替换原来的外观模型。实验结果证明，该算法的分割结果明显优于传统Graph Cut算法的分割结果，所得到的轮廓与真实的行人轮廓比较吻合。

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2. 图上下文及在图距离计算中的应用

魏征汤进江波罗斌

计算机应用 2013, 33 (01): 44-48. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00044

摘要（934）

PDF （763KB）（605）

图结构的特征提取及相似性度量是计算机视觉和模式识别中的重要研究内容。针对传统的方法对存在非刚性变换的图结构难以充分描述这一问题，给出一种基于图的上下文(GC)描述子的图结构信息描述及距离度量方法。首先，通过对图的边缘进行等距离散取样得到该图的采样点集；其次，基于图的采样点集给出图的上下文描述子；最后，采用推广的推土机距离(EMD)方法实现图的上下文描述子的距离度量。不同于图的编辑距离计算方法，所提方法不需要定义代价函数。实验表明该方法对于一些非刚性变换前后的图的距离计算具有较好的效果。

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3. 基于多标签ReliefF的特征选择算法

黄莉莉汤进孙登第罗斌

计算机应用 2012, 32 (10): 2888-2890. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02888

摘要（1098）

PDF （596KB）（740）

针对传统特征选择算法局限于单标签数据问题,提出一种多标签数据特征选择算法——多标签ReliefF算法。该算法依据多标签数据类别的共现性,假设样本各类标签的贡献值是相等的,结合三种贡献值计算方法,改进特征权值更新公式,最终获得有效的分类特征。分类实验结果表明,在特征维数相同的情况下,多标签ReliefF算法的分类正确率明显高于传统特征选择算法。

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