基于模型的圆形边界识别方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第28卷第9期北京理工大学学报Vo1．28NO．92008年9月TransactionsofBeijingInstituteofTechnologySep．2008基于模型的圆形边界识别方法赵先，崔利荣(北京理工大学管理与经济学院，北京100081)摘要：为了有效识别圆形边界，构造了圆形空间点模式产生的概率密度函数，并以此概率密度函数为基础，建立了由噪声点去除、混合概率密度函数参数估计与基于BIC的聚类个数自动判别3部分组成的圆形边界识别方法．该方法克服了模糊C球壳聚类算法的缺点．仿真结果表明，该方法能有效

2、地识别圆形边界．关键词：混合概率模型；模式识别；圆形边界；CEM算法中图分类号：TB114．3；0235文献标识码：A文章编号：1001—0645(2008)09—0843—04Model—BasedRecognitionMethodforCircularBoundariesZHAOXian，CUILi—rong(SchoolofManagementandEconomics，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China)Abstract：Torecognizecircularboundaries，ami

3、xedprobabilitydensityfunctionthatcangeneratethecircularspatialpointpatternisbuiltup．Intermsoftheabove，theprobabilitydensityfunction。acircularboundariesrecognitionmethodisconstructed，Itconsistsofthreeparts：viz．：denoising；estimatingtheparametersofmixedprobabilitydensityfunction，and

4、identifyingthenumberofclustersviaBIC．ThenewmethodovercomesthelimitationoffuzzyC—shellclustering．simulationstudyprovidedsomepromisingresults．Keywords：mixedprobabilitymodel；patternrecognition；circularboundaries；classificationexpectationmaximizationmethod圆形边界的识别问题是数字图像处理和计算机种新的混合分布作

5、为事先给定的模型，提出了基于视觉领域研究中的一个重要问题，在地理学、生物模型的圆形边界识别方法，该方法能有效识别圆形学、医学以及电子学[1等领域应用非常广泛．圆边界，并且自动判定原型的个数．形边界识别方法最早由Davel4提出，该方法被称1模型的建立为模糊C一球壳聚类方法．在Dave工作的基础上，很多学者对模糊C一球壳聚类方法进行了改进[6]．但1．1基于模型的聚类方法是模糊C一球壳聚类方法及其改进存在两个明显的假设数据集x由个相互独立的二元观察值缺陷：①噪声点对识别结果影响很大；②无法自动(二维空间的点坐标)。，2，⋯，组成，其中X一判定球壳原型的个数

6、．(z，Y)表示第i个观察值的坐标，并且这些观察值基于模型的聚类方法已经广泛应用于模式识由G个聚类C，c。，⋯，CG组成，C代表一个由N别，并且对于复杂数据的聚类已经取得非常满意的个观察值组成的聚类中的所有坐标点，则—效果l_8．但是最为常用的高斯混合模型对于圆形G：N．基于模型的聚类方法，假设第k个聚类c边界的识别结果与原型偏差很大，其他已有的基于k一1模型的聚类方法同样无法识别圆形边界．作者以一的观察值由概率密度函数f(Xl)产生，其中收稿日期：2007—12—06基金项目：国家自然科学基金资助项目(706T1009)作者简介：赵先(1979一)，男

7、，博士，讲师，E—mail：zhaoxian@bit．edu．en．维普资讯http://www.cqvip.com北京理工大学学报第28卷是相应于聚类C的概率密度函数中的参数向量．为J识别圆彤边界，作看提出如F基于模型的基于以上讨论，假设所有的观察值。，，⋯，由球壳聚类方法的混合概率模型．混合分布F产生，F的概率密度函数为I。)一G11=lII^iyII厶√Z了【‘f(xil口)一∑P,f(蕾I9)，(1)唧式中：P表示任一观察值属于C的概率，并且I__}，㈩式中P表示任一观察值属于第k个原型的概率，并P一1．以上混合分布中的参数_-(口，o，⋯，且满

8、足≥0，v忌一1，2，⋯，G，∑G一1．)和p=(户，Pz，⋯，Pc)可以通过极