一种基于Dirichelt过程隐变量支撑向量机模型的目标识别方法
关键词:目标识别;混合专家系统;Dirichlet过程混合模型;隐变量支持向量机分类器
摘 要:在目标识别中,对于样本数较多且分布复杂的数据,若将所有训练样本用来训练一个单一的分类器,会增加分类器的训练复杂度,且容易忽视样本的内在结构,不利于分类。因此人们提出了混合专家系统(ME),即将训练样本集划分为多个训练样本子集,并在每个子集上单独训练分类器。但是传统ME系统需要人为确定专家个数,并且每个子集的学习独立于后端的任务,如分类。该文提出一种基于Dirichlet过程(DP)混合隐变量(LV)支持向量机(SVM)模型(DPLVSVM)的目标识别算法,采用DP混合模型自动确定样本聚类个数,同时每个聚类中使用线性隐变量SVM(LVSVM)进行分类。不同于以往算法,DPLVSVM将聚类过程和分...
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