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基于马氏距离的FCM图像分割算法
模糊C均值聚类 图像分割 马氏距离
2010/1/12
基于模糊C均值聚类的图像分割是应用较为广泛的方法之一，但大多数模糊C均值聚类方法都是基于欧式距离，且存在运算时间过长等问题。提出了一种基于Mahalanobis距离的模糊C均值聚类图像分割算法。实验分析表明，提出的算法在保证分割质量的前提下，能较快提高分割速度。实验结果表明了该方法的有效性。
基于马氏距离和灰色分析的缺失值填充算法
数据预处理 缺失数据 最近邻算法
2009/9/25
针对kNN算法中欧氏距离具有密度相关性敏感的缺点，提出综合马氏距离和灰色分析方法代替kNN算法中欧式距离的新算法，应用到缺失数据填充方面。其中马氏距离能解决密度相关明显的数据集，灰色分析方法能处理密度相关不明显的情况。因此，该算法能很好处理任何数据集，实验结果显示，算法在填充结果上明显优于现有的其他算法。
权重马氏距离高斯核在谱分割中的应用
WMD 谱分割 聚类
2009/9/18
为了使经典谱分割的Nystrm采样快速算法得到更清晰的结果，将权重马氏距离高斯核应用于其中，相对于常用的马氏距离高斯核，得到了更好的分割效果。结果表明，使用权重马氏距离高斯核更能准确的反映两个向量的相似度，从而实现准确的分割。
图像特征检测和马氏距离中的数据融合与置信度
特征检测 数据融合 置信度
2009/4/21
该文在单源图像的模式特征检测中应用数据融合，用统计方法对同一特征的多算法结果进行融合，论证算法的合理性和融合结果的有效性，定义融合数据的置信度以反映其可靠程度。在此基础上推导了包含置信度的马氏距离度量公式。以人脸检索及其中的眼角检测为例，进行了多算法结果的融合并讨论其置信度，说明该文提出的方法能有效降低模式分类时错误检测参数的不利影响，提高模式识别率。
基于肤色信息马氏距离图的人脸检测
人脸检测 特征脸 BP神经网络
2009/4/15
提出了一种基于肤色信息的人脸检测方法。构造了皮肤颜色模型、检测图像的皮肤区域，并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图。根据马氏距离图寻找特征脸子空间，构造出BP神经网络。以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为BP神经网络的输入，计算该区域是否为人脸图像。实验证明，该方法是有效的。