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摘要:
人群密度等级估计是智能人群监控的核心技术之一.其主要应用是统计监控图像或视频中指定监控区域内的人群密度量化等级.文中提出一种基于置信度分析的人群密度等级分类模型.首先设计基于二叉树分类思想的纠错输出编码,优化组合多个二分类器.然后提取置信样本,训练SVM二分类器.最后利用信道传输模型进行解码,依据后验概率最大法则得到样本所属的人群密度等级.该模型在样本集和特征相同的前提下分类正确率和泛化性能均优于传统分类模型,为以人群密度估计为代表的多类分类问题求解提供一种思路.
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文献信息
篇名 基于置信度分析的人群密度等级分类模型
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 置信度分析 支持向量机(SVM) 统计学习 人群密度
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 30-39
页数 分类号 TP391.4
字数 10101字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.01.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄磊 72 1531 18.0 38.0
2 刘昌平 35 510 13.0 20.0
3 麻文华 中国科学院自动化研究所汉王科技实验室 2 24 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
置信度分析
支持向量机(SVM)
统计学习
人群密度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
论文1v1指导