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为了能更加准确鲁棒地跟踪目标，提出了特征加权融合的在线多示例学习跟踪算法（WFMIL）。WFMIL在多示例学习框架下分别训练两种特征（Hog和Haar）分类器。在跟踪过程中，通过线性运算融合成一个强分
针对传统粒子滤波的建议分布没有利用到当前观测信息的缺点，提出了一种基于多特征融合的退火算法来改进建议分布的粒子滤波跟踪方法。该方法解决了高维状态下计算量大和粒子数匮乏问题。采用退火方法在蒙特卡洛重要采
针对手机恶意软件检测问题，提出一种手机恶意软件检测的分布式模型（MPMD-DIM），使手机端和分布式检测服务器以及分布式检测服务器之间协同工作，实现快速准确地检测手机恶意软件。模型利用改进的反向选择算
基于模型融合排序学习算法研究，郑舜赫，金福生，在基于排序学习的信息检索中，不同的查询及其待排序的文档序列之间有较大的差异性，传统的排序学习方法忽视了不同查询之间的差异
聚类分析在模式识别的应用，多特征融合提高识别的精确度。
针对驾驶员状态检测和提取特征单一化以及检测设备成本过高的缺陷,提出了一种多特征融合的驾驶员状态的实现。该系统以内置DSP芯片的STM32L4低功耗单片机为核心,首先通过SON1303、MPU6050等
提出了一种藏语句多特征融合的主观题自动评分算法，构建了关键词词形相似度计算模型、词序相似度计算模型、句子长度相似度计算模型和句子语义相似度计算模型。该算法将计算模型与最大相似度矩阵相结合，计算主观题的
结合基于密度估计和归一化两种融合方法的优点，在匹配分数层级提出了一种基于高斯混合模型（GuassianMixtureModel，GMM）和加权和（WeightedSums，WSUM）的多生物特征二级融
Android恶意应用检测结果标准化研究，张亚，徐国爱，不同反病毒引擎对Android恶意应用的命名规则不尽相同，导致多个引擎对同一应用返回多个不同表达形式的检测结果。本文研究了各引擎��
基于超图的多模态特征选择算法及其应用，彭瑶，祖辰，目前机器学习算法已经被广泛应用到脑疾病的诊断中。医学影像数据由于样本珍贵，并且特征维数往往远大于已有样本数目，在实际应用
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