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基于HOG与LBP特征的人脸识别方法被引量：11: 2015年; 针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题,基于梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征,提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特征,利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维,给出基于加权的特征融合策略。在环境复杂的人脸数据库上进行实验,结果表明,相比于单一的局部特征,该特征融合方法能提高人脸识别的精度与速度。; 孙玉刘贵全; 关键词：人脸识别识别率

基于不平衡分类的人脸检测系统被引量：3: 2012年; 人脸检测是生物特征识别技术中一个关键技术。针对人脸检测中正负样本类别不平衡的特性,提出基于BalanceCascade不平衡分类算法的人脸检测系统。系统通过控制分类器的误报率使得每层正负样本的规模相当,然后加权所有弱分类器构建最终的强分类器,消除训练正负样本不平衡的特点。在ORL人脸数据集上进行实验,采用F-measure和AUC作为评判标准,相比于传统的AdaBoost和UnderSamping不平衡分类算法,实验结果表明BalanceCascade算法优于传统的不平衡分类算法。; 孙玉刘贵全汪中; 关键词：人脸识别误报率

面向不确定数据的近似骨架启发式聚类算法被引量：12: 2015年; 不确定数据聚类是传统数据挖掘的扩展,面对不确定数据聚类,研究者们经常把聚类问题描述成组合优化问题,并设计启发式聚类算法进行求解.现有的启发式聚类算法,如UK-means和UK-Medoids具有容易理解和实现简单等优点,但初始解敏感问题严重影响了聚类质量.本文在近似骨架理论的基础上,提出了一种近似骨架启发式聚类算法APPGCU(Approximate backbone guided heuristic clustering algorithm for uncertain data).该算法首先对原数据集完成P次采样,在采样后的规模较小的P个数据集上分别执行UK-Medoids算法得到P个局部最优解;然后通过对P个局部最优解求交得到近似骨架,并从中提取初始簇心;最后从初始簇心开始,启发式搜索出聚类结果.在仿真和实际数据集中的实验结果表明,算法APPGCU的聚类结果明显高于实验对比的启发式聚类算法,提高了聚类质量.; 金萍宗瑜屈世超胡燕田园; 关键词：NP-难解启发式算法

基于时序行为的协同过滤推荐算法被引量：163: 2013年; 协同过滤直接根据用户的行为记录去预测其可能喜欢的产品,是现今最为成功、应用最广泛的推荐方法.概率矩阵分解算法是一类重要的协同过滤方式.它通过学习低维的近似矩阵进行推荐,能够有效处理海量数据.然而,传统的概率矩阵分解方法往往忽略了用户(产品)之间的结构关系,影响推荐算法的效果.通过衡量用户(产品)之间的关系寻找相似的邻居用户(产品),可以更准确地识别用户的个人兴趣,从而有效提高协同过滤推荐精度.为此,提出一种对用户(产品)间的时序行为建模的方法.基于该方法,可以发现对当前用户(产品)影响最大的邻居集合.进一步地,将该邻居集合成功融合到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中.在两个真实数据集上的验证结果表明,所提出的SequentialMF推荐算法与传统的使用社交网络信息与标签信息的推荐算法相比,能够更有效地预测用户实际评分,提升推荐精度.; 孙光福吴乐刘淇朱琛陈恩红; 关键词：协同过滤

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国家自然科学基金(61073110)