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基于結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)的細(xì)胞跟蹤方法

發(fā)布時(shí)間:2019-10-23 23:50
【摘要】:提出一種新的多細(xì)胞聯(lián)合檢測(cè)與跟蹤方法,通過(guò)橢圓擬合構(gòu)建細(xì)胞觀測(cè)假說(shuō)的完備集合,定義了多種局部事件來(lái)描述細(xì)胞的行為以及檢測(cè)階段可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤.通過(guò)引入相應(yīng)的標(biāo)簽變量,將細(xì)胞跟蹤建模為結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)問(wèn)題,通過(guò)求解一個(gè)帶約束的整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題得到細(xì)胞軌跡的全局最優(yōu)解.針對(duì)結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)模型中的參數(shù)學(xué)習(xí)問(wèn)題,本文采用Block-coordinate Frank-Wolfe優(yōu)化算法根據(jù)給定的訓(xùn)練樣本求解模型的最優(yōu)參數(shù),同時(shí)給出了該算法的非線性核化版本.本文在多個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上對(duì)提出的算法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,本文的實(shí)驗(yàn)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(xué)自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61174020)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】:R318

【相似文獻(xiàn)】

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3 羅詩(shī)途;張s,

本文編號(hào):2552287


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