一种基于Dirichelt过程隐变量支撑向量机模型的目标识别方法

来源：电子与信息学报杂志2015年第1期北京时间：

作者：张学峰, 陈渤, 王鹏辉, 刘宏伟

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 将聚类过程和分类器的训练过程联合优化，保证了各个子集中样本的分布上的一致性和可分性，而且可以利用Gibbs采样技术对模型参数进行简便有效的估计。基于人工数据集、公共数据集以及雷达实测数据的实验验证了该文方法的有效性。

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

基金资助：国家自然科学基金(61372132, 61271024, 61322103)，新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0945)，全国优秀博士学位论文作者专项资金(FANEDD-201156)和中央高校基本科研业务费专项资金资助课题