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摘要:
不同的感知编组(perceptual organization,PO)算法针对不同的全局线索,在使用中必须由人首先判定目标所满足的全局线索,之后选择相应的编组算法进行计算.本文提出基于先验模型的全局线索选择感知编组算法,可以从待选的多个全局线索中挑选出概率意义下最可能的线索作为编组依据.先验模型将场景的统计特性作为先验知识,以广义拉普拉斯分布作为样本的估计分布,通过后验概率和线索概率得到归一化信息量,以表达不同全局线索在编组过程中的重要程度.本文同时提出了编组种子的优先级排序算法,以加快计算速度.最后,以煤矿监控场景为例,说明了算法的计算过程,实验结果验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于先验模型的全局线索选择感知编组算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 多线索选择 感知编组 先验模型 编组种子提取 编组种子排序
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1805-1810
页数 分类号 TP391
字数 5175字 语种 中文
DOI
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 徐钊 中国矿业大学信息与电气工程学院 110 579 12.0 19.0
2 华钢 中国矿业大学信息与电气工程学院 125 452 11.0 14.0
3 周磊 中国矿业大学信息与电气工程学院 20 73 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
多线索选择
感知编组
先验模型
编组种子提取
编组种子排序
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
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11
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206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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