计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (03): 724-728.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00724

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基于Q-relief的图像特征选择算法

范文兵1,王全全1,雷天友2,朱辉3   

  1. 1. 郑州大学 信息工程学院，郑州450001
    2. 郑州大学 科研处，郑州450001
    3. 郑州大学 电气工程学院，郑州450001
  • 收稿日期:2010-08-16 修回日期:2010-11-23 发布日期:2011-03-03 出版日期:2011-03-01
  • 通讯作者: 雷天友
  • 作者简介:范文兵(1969-),男，河南郑州人，副教授，博士，主要研究方向：图像处理、图像通信;王全全（1985-），男，河南开封人，硕士研究生，主要研究方向：图像处理、模式识别；雷天友（1962-），男，河南郑州人，副教授，主要研究方向：智能信息处理；朱辉（1986-），女，河南周口人，硕士研究生，主要研究方向：图像处理、模式识别。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目（60574098）;河南省教育厅自然科学基金资助项目（2010A510014）;郑州市科技攻关项目（0910SGYG25229-6）

Image feature selection algorithm based on Q-relief

1, 1, 2, 3   

  1. 1. School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou Henan 450001, China
    2. Department of Scientific Research, Zhenzhou University, Zhengzhou Henan 450001, China
    3. School of Electric Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou Henan 450001, China
  • Received:2010-08-16 Revised:2010-11-23 Online:2011-03-03 Published:2011-03-01

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摘要： 针对特征选择算法——relief在训练个别属性权值时的盲目性缺点，提出了一种基于自适应划分实例集的新算法——Q-relief，该算法改正了原算法属性选择时的盲目性缺点，选择出表达图像信息最优的特征子集来进行模式识别。将该算法应用于列车运行故障动态图像监测系统（TFDS）的故障识别，经实验验证，与其他算法相比，Q-relief算法明显提高了故障图像识别的准确率。

关键词: 特征选择, relief算法, 纹理特征, 模式识别

Abstract: Image feature selection is the significant part in pattern recognition, image understanding and so on. The relief algorithm has a blind deficiency in training feature weight. Q-relief was a new algorithm which was based on dividing instance set in self-adapting. Q-relief was proposed to solve the blind selection problem in the original relief algorithm. The presented algorithm was applied in Trouble of Moving Freight Car Detection System (TFDS). The classification results show that the Q-relief algorithm can improve the accuracy of recognition compared with other algorithms.

Key words: feature selection, relief algorithm, texture feature, pattern recognition

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