【摘要】：提出一種新的多細胞聯(lián)合檢測與跟蹤方法,通過橢圓擬合構建細胞觀測假說的完備集合,定義了多種局部事件來描述細胞的行為以及檢測階段可能出現(xiàn)的錯誤.通過引入相應的標簽變量,將細胞跟蹤建模為結構化預測問題,通過求解一個帶約束的整數(shù)規(guī)劃問題得到細胞軌跡的全局最優(yōu)解.針對結構化預測模型中的參數(shù)學習問題,本文采用Block-coordinate Frank-Wolfe優(yōu)化算法根據(jù)給定的訓練樣本求解模型的最優(yōu)參數(shù),同時給出了該算法的非線性核化版本.本文在多個公開數(shù)據(jù)集上對提出的算法進行了驗證,結果表明,本文的實驗表現(xiàn)相比于傳統(tǒng)算法有著顯著的提升.
【作者單位】： 北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61174020)資助~~
【分類號】：R318

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本文編號：2552287