文档介绍：摘要合方法一序号变换法。这类方法将对基本分类器输出的模式类别排序号进行的变训练样本较多时,二者的分类正确率相当,而椒ǖ募扑懔拷闲。坏毖盗费随着模式识别技术中遇到的实际问题的复杂化,单独分类器的性能已经难以满足许多实际应用的要求,分类器组合技术成为提高模式识别系统性能的一种新的重要手段。分类器组合技术研究对于人机交互技术的发展具有重大意义。现代人机交互技术已经发展到多模态人机交互阶段,其中一个重要的课题是多模态识别。而分类器组合是解决多模态识别问题的一项关键技术。本文结合人机交互中的多模态识别阎题,对四种分类器组合问题进行研究:J嚼啾鹗拷隙嗟姆掷嗥髯合问题啾鹗笥;J嚼啾鹗拷仙俚姆掷嗥髯楹衔侍类别数在;嚼喾掷嗥髯楹衔侍猓基于局部分类精度的分类器组合问题。本文针对以上四类问题的特点提出了一些性能较高的分类器组合方法,主要研究成果如下:攵阅J嚼嗍拷隙嗟姆掷嗥髯楹衔侍猓岢隽艘焕嘈碌呐判虿惴掷嗥魅换与分类器的加权组合结合起来,从而在融合过程中能够增强小序号值对最终分类的影响。大量实验表明,序号变换法在分类正确率方面超过现有的排序层分类器融合方法~个百分点。攵阅J嚼嗍拷仙俚姆掷嗥髯楹衔侍猓岢隽艘恢中碌亩攘坎惴掷嗥魅合方法:多决策模板法,。其决策模板产生方法使得每个决策模板能够抑制一种容易发生的分类错误,从而增加少量决策模板就能够有效地提高分类正确率。在菁險数据集上的实验结果表明:与投票法、朴素贝叶斯法、线性融合规则及模板匹配法取得的最高分类正确率相比,,椒芄蝗〉媒细叩姆掷嗾仿省攵粤嚼喾掷嗥髯楹衔侍猓岢隽艘恢中碌亩攘坎惴掷嗥魅诤戏椒ǎ夯类边界的分类器融合方法8梅椒利用所研究问题在层特征空间上的特点,直接从训练样本中提取类边界,然
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实验结果表明:与投票法、朴素贝叶斯法、模板匹配法及线性融合规则取得的最高分类正确率相比,方法将分类正确率提高了~个百分点;与舡近邻能更好的分类器融合方法能够提高分类正确率。菁数据集与序号变换法。身份认证可以作为两类问题处理,所以在多模态身份认证系统中采统的半错误率琀值陆档.%。最后设计了多模态身份识别系统与多模态身份认证系统,为多模态人机交互关键词:分类器组合,人机交互,生物特征识别,手部特征,分类置信度分类号:后基于边界点定义局部线性融合规则。在菁隦菁系规则相比,二者的分类正确率很接近,而方法的计算量为缸近邻规则计算量的玪/。攵曰诰植糠掷嗑ǘ鹊姆掷嗥髯楹衔侍猓岢隽艘恢指菥植糠掷嗑ǘ估计分类置信度的方法,从而在解决该类问题时可以采用分类器融合方法代替传统的动态分类器选择方法,提高分类正确率。基于局部分类精度得到分类置信度以后,动态分类器选择等价于度量层分类器融合方法中的嬖颍佣捎眯数据集上的大量实验结果表明该方法将分类正确率提高了~.霭分点。谛碌姆掷嗥髯楹戏椒ㄉ杓屏硕嗄L矸菔侗鹣低秤攵嗄L矸萑现は统。身份识别属于模式类数量较多的问题,所以在多模态身份识别系统中采用了用了方法。实验表明本文方法显著提高了系统性能,使身份识别系统的正确识别率从%痉掷嗥髡肥侗鹇实淖畲笾提高到.%,身份认证系.%痉掷嗥靼氪砦舐实淖钚中的应用打下了坚实的基础。
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独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日
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致谢深深地感谢唐晓芳老师,在校园里,她用辛勤的劳动给我们营造了极好的学飞、唐振、邢静、杰西、洛伦兹等同学给予过我的关心和帮助,和他们在一起共首先衷心地感谢我的导师袁保宗教授。回首六年来的成长和进步,都凝聚着导师的心血。从论文的选题、研究,直到论文的完成,都是在导师的悉心指导下完成的。袁老师渊博的知识,广