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一种双目标排序层分类器融合方法

刘明 袁保宗 苗振江

刘明, 袁保宗, 苗振江. 一种双目标排序层分类器融合方法. 自动化学报, 2007, 33(12): 1276-1282. doi: 10.1360/aas-007-1276
引用本文: 刘明, 袁保宗, 苗振江. 一种双目标排序层分类器融合方法. 自动化学报, 2007, 33(12): 1276-1282. doi: 10.1360/aas-007-1276
LIU Ming, YUAN Bao-Zong, MIAO Zhen-Jiang. A Double-objective Rank Level Classifier Fusion Method. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(12): 1276-1282. doi: 10.1360/aas-007-1276
Citation: LIU Ming, YUAN Bao-Zong, MIAO Zhen-Jiang. A Double-objective Rank Level Classifier Fusion Method. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(12): 1276-1282. doi: 10.1360/aas-007-1276

一种双目标排序层分类器融合方法

doi: 10.1360/aas-007-1276
详细信息
    通讯作者:

    刘明

  • 中图分类号: TP391.4

A Double-objective Rank Level Classifier Fusion Method

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    Corresponding author: LIU Ming
  • 摘要: 最近 Melnik 提出了一种新的排序层分类器融合思想, 指出在分类器融合过程中既要调节对不同分类器的侧重程度, 又要利用不同序号值提供的置信度信息. 但是在 Melnik 提出的融合方法中, 参数数量随着分类器数量的增加呈指数级增长, 在分类器数目增加时会产生维数灾难问题. 在 Melnik 的思想启发下, 本文提出了一种新的融合方法, 该方法将对序号的变换与分类器的加权组合协调起来, 能够更好地实现 Melnik 提出的目标. 另外, 本文给出了一种用连续可微函数表示的分类错误率表达式, 设计了基于梯度下降的参数调节方法. 在实验中本文设计了融合掌纹图像数据和手指图像数据的多模态身份识别系统, 观察了不同数目分类器条件下的融合效果. 实验结果表明本文方法的分类正确率高于传统方法和 Melnik 的方法.
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-10-25
  • 修回日期:  2007-04-24
  • 刊出日期:  2007-12-20

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