基于EM算法的多椭圆形目标检测
分类 em算法
分类em算法摘要：1.引言2.EM 算法的基本原理3.EM 算法的分类应用4.结论正文：1.引言EM 算法，全称Expectation-Maximization 算法，是一种常见的概率模型优化算法。
该算法在统计学、机器学习等领域具有广泛的应用，特别是在分类问题上表现出色。
本文将重点介绍EM 算法在分类问题上的应用及其基本原理。
2.EM 算法的基本原理EM 算法是一种迭代优化算法，主要通过两个步骤进行：E 步（Expectation）和M 步（Maximization）。
在E 步中，根据观测数据计算样本的隐含变量的期望值；在M 步中，根据隐含变量的期望值最大化模型参数的似然函数。
这两个步骤交替进行，直至收敛。
EM 算法的基本原理可以概括为：对于一个包含隐含变量的概率模型，通过迭代优化模型参数，使得观测数据的似然函数最大化。
在这个过程中，EM 算法引入了Jensen 不等式，保证了算法的收敛性。
3.EM 算法的分类应用EM 算法在分类问题上的应用非常广泛，典型的例子包括高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
（1）高斯混合模型（GMM）在传统的分类问题中，我们通常使用极大似然估计（MLE）来求解最佳分类模型。
然而，当数据分布复杂时，MLE 可能无法得到一个好的解。
此时，我们可以引入EM 算法，通过迭代优化模型参数，提高分类的准确性。
在GMM 中，EM 算法可以有效地处理数据的多峰分布，从而提高分类效果。
（2）隐马尔可夫模型（HMM）HMM 是一种基于序列数据的概率模型，广泛应用于语音识别、时间序列分析等领域。
在HMM 中，EM 算法被用于求解最优路径和状态转移概率。
通过EM 算法，我们可以有效地处理观测序列与隐状态之间的不确定性，从而提高分类效果。
4.结论EM 算法作为一种强大的概率模型优化算法，在分类问题上表现出色。
通过引入隐含变量和迭代优化，EM 算法可以有效地处理数据的复杂性和不确定性，提高分类的准确性。
基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测研究
基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测研究遥感影像变化检测是遥感技术中一个重要的研究方向。
它利用遥感影像的不同时间或不同传感器获取的数据，通过比较两个时间点或不同传感器所获取的影像数据，在时间上或空间上的差异来判断目标区域发生的变化情况。
近年来，基于主成分分析（PCA）与期望最大化（EM）算法的多光谱遥感影像变化检测方法得到了广泛的关注与研究。
PCA是多光谱遥感影像处理中常用的一种无监督降维方法。
通过PCA，可以将多光谱遥感影像中的冗余信息减少，提取出影像中最具代表性和差异化的特征信息，从而实现对影像数据的压缩和简化。
在变化检测中，将两个时间点的遥感影像分别进行PCA降维操作，然后比较两个时间点影像的主成分，可以得到目标区域的变化信息。
EM算法是一种常用的概率统计方法，主要用于未知变量的估计。
在多光谱遥感影像变化检测中，EM算法一般用于对由PCA得到的主成分进行建模，估计哪些主成分是代表变化的，从而实现对变化区域的提取。
通过迭代计算，EM算法可以得到不同时间点影像主成分之间的变化信息，进而实现变化检测。
基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测方法主要分为以下几个步骤：首先，分别对两个时间点的遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正和几何校正等。
然后，对两个时间点的影像进行PCA降维操作，得到每个时间点的主成分影像。
接下来，使用EM算法对两个时间点主成分影像进行建模，并估计变化区域的像素值。
最后，利用阈值或其他判定准则对变化区域进行分割，得到最终的变化检测结果。
相比传统的像素级变化检测方法，基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测方法具有以下优点：首先，通过PCA降维操作，可以减少数据集的维度，从而降低计算复杂度。
其次，使用EM算法对主成分进行建模，能够更准确地估计变化区域的像素值，提高变化检测的准确性。
此外，该方法还可以在估计过程中考虑空间相关性，进一步提高变化检测结果的精度。
综上所述，基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测方法具有比较明显的优势。
基于EM算法和信息论准则的分布式目标检测算法
⎧⎧ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ 1 H Lmax ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎨⎨ max max ∏ M 2M 2 n = 1 γ1 ,…, γHL ⎪⎪ σ π σ max ⎪⎪ ⎪⎪ ⎩ ⎪ ⎩⎪ 2 ⎞⎫ ⎛ Ln ⎪ ⎪ ⎜ xnVreal − ∑ i = ani p (θni ) ⎟ ⎟ ⎜ 1 ⎟⎪ ⎪ ⎜ ⎟ ⋅ exp ⎜ − ⎬ ⎟ 2 ⎜ ⎟ ⎪ σ ⎜ ⎟ ⎪ ⎜ ⎟ ⎟⎪ ⎜ ⎝ ⎠ ⎪ ⎭ ⎧ ⎛ ⎪ ⎪ ⎜ xnV ⎪ ⎜ 1 H Lmax real ⎪ exp − ⎨max ⎜ ∏n =1 πM σ 2M ⎜ 2 ⎜ ⎪ σ2 σ ⎜ ⎪ ⎜ ⎪ ⎝ ⎪ ⎩
Spatially Distributed Target Detection Based on EM Algorithm and Information-Theoretic Criteria
Li Tao Feng Da-zheng Xia Yu-yin
(National Lab for Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China) Abstract: A new detection algorithm based on Expectation Maximization (EM) algorithm and informationtheoretic criteria for a spatially distributed, range walking and rotating target during a Coherent Processing Interval (CPI) are proposed. The proposed detector is acquired by estimating signal from every range cell in each given velocity through the information-theoretic criteria and EM method and utilizing the characteristics of strong scattering cells relevant to the target’s scattering geometry and the correlation of adjacent given velocities. Furthermore , Constant False Alarm Rate (CFAR) property with respect to the unknown noise power is proved. Finally, experimental results for measured data of two planes illustrate that the proposed algorithm achieve a visible performance improvement comparing with conventional GLRT and non-coherent integration. Key words: Distributed target detection; Generalized Likelihood Rate Test(GLRT); Expectation Maximization (EM); Constant False Alarm Rate(CFAR)
EM算法_精品文档
有噪声等所谓的不完全数据, 可以具体来说, 我们可以利用
EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计
HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及可以进行无监
督聚类等等。
在医学研究中的应用
例: 有8名受试者用庆大霉素80mg后的血药浓度动态变化观察结果如表1所示,其中有
2处数据存在缺失:第4例120min时观察缺失和第8例50min时观察缺失。假设每组数据
斯分布N(μ,σ2)的形式，其中的未知参数是θ=[μ,σ2]T。抽到的样本集是X={x1,x2,…,xN}，其中
xi 表示抽到的第i个人的身高，这里N就是100，表示抽到的样本个数。
从最大似然到EM算法
由于每个样本都是独立地从p(x|θ)中抽取的，抽到男生A（的身高）的概率是p(xA|θ)，抽到男
随机产生聚类中心, 开始EM算法,
直至EM算法收敛
右图分别是分类数为2,3,4的图像
分割结果
但算法的效果很大程度上依赖于
初始聚类中心的选择
在医学研究中的应用
EM 算法是求参数极大似然估计的一种方法, 它可以从非完整
数据集中对参数进行估计, 是一种非常简单实用的学习算法。
这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带
Q ( zi )
i
zi
i
zi
p ( xi , zi ; )
Q ( zi ) ln
Q ( zi )
i
zi
i
从最大似然到EM算法
EM算法推导
p ( xi , zi ; )
p ( xi , zi ; )
Q ( zi ) ln
ln LEM ( ) ln p( xi , zi ; ) ln Q ( zi )
基于EM算法和信息论准则的分布式目标检测算法
Ａｂｔａｔ ｅ ｅｅｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓｄ ｏ ｘ ｅｔｔ ｎ Ｍａ ｉ ｚｔ ｎ （ Ｍ）ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｉｆｒ ｔ ｎ ｓｒｃ：Ａ ｎ ｗ ｄ ｔｃｉ ｌ ｉ ｍ ａｅ ｎ Ｅ ｐ ｃａｉ ｘｍｉ ｉ Ｅ ｏ ｏｔ ｏ ａｏ ｌｏｉ ｍ ｎ ｎｏｍａｉ － ｔ ｏ
Ｆ ｒｈ ｒ ｒ Ｃ ｎｔｎ ａｓ ｌｒ Ｒ ｔ ＣＦ Ｒ） ｒｐ ｒｙｗ ｔ ｅｐ ｃ ｏｔｅｕ ｋ ｏ ｎ ｎ ｉ ｏ ｅ ｒｖ ｄ ｕｔｅｍｏｅ， ｏ ｓａ ｔ ｌ Ａ ａｍ ａｅ（ Ａ ｐ ｏ ｅｔ ｉ ｒｓｅｔｔ ｈ ｎ ｎ ｗ ｏｓ ｐ ｗ ｒｉ ｐｏ ｅ ． Ｆ ｅ ｈ ｅ ｓ
ｇ ｖ ｎ ｖ ｌ ｃｔ ｈ ｏ ｇ ｈ ｎ ｏ ｍ ａ ｉｎ ｔ ｅ ｒ ｔｃｃ ｉｅ ｉ ｎ ｉｅ ｅ ｏ ｉｙ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅｉ ｆ ｒ ｔｏ — ｈ ｏ ｅ ｉ ｒｔ ｒａ ａ ｄ ＥＭ ｔ ｏ ｎ ｔｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓｏ ｒ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｄ ｕ ｉ ｚｎ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｆ ｔ ｏ ｇ ｉ ｓ
ｓ ａ ｔｒ ｇ ｃ ｌ ｅ ｖ ｎ ｏ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ’ ｓ ａｔ ｒ ｇ ｇ ｏ ｔｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｒｅ ｔ ｎ ｏ ｄ ａ ｅ ｔ ｇｖ ｎ ｖ ｌｃ ｉ ． ｃ ｔｅ ｉ ｅｌ ｒ ｌ ａ ｔ ｔ ｈ ａ ｇ ｔ ｃ ｔｅｉ ｅ ｍｅ ｒ ｎ ｈ ｏ ｒ ｌ ｉ ｆ ａ ｊ ｃ ｎ ｉｅ ｅ ｉ ｅ ｎ ｓ ｅ Ｓ ｎ ａ ｏ ｏ ｔｓ
em算法 应用场景
em算法应用场景【原创版】目录1.引言2.EM 算法的概念与原理3.EM 算法的应用场景4.总结正文【引言】EM 算法，全称 Expectation-Maximization，是一种在统计学和机器学习中广泛应用的算法，用于求解含有隐变量的概率模型。
本文将介绍 EM 算法的概念与原理，并通过实例详述其在不同领域的应用场景。
【EM 算法的概念与原理】EM 算法是一种迭代优化算法，主要应用于求解含有隐变量的概率模型，尤其是对于高斯混合模型、聚类等场景。
EM 算法的核心思想是“迭代优化，交替更新”，包括两个步骤：E 步（Expectation，期望）和 M 步（Maximization，最大化）。
在 E 步中，通过对观测数据进行概率推导，计算出隐变量的期望；在M 步中，根据 E 步计算出的隐变量期望，对模型参数进行最大化更新。
这两个步骤交替进行，直至收敛。
【EM 算法的应用场景】1.高斯混合模型：在高斯混合模型中，EM 算法用于估计混合高斯分布的参数，例如均值向量、协方差矩阵等。
这一应用场景广泛应用于目标检测、图像分割、语音识别等领域。
2.聚类分析：在聚类分析中，EM 算法可以应用于求解 k-means 聚类问题。
通过迭代更新，EM 算法可以得到聚类中心和类成员概率，从而完成聚类任务。
这一应用场景在数据挖掘、生物信息学等领域具有重要意义。
3.缺失数据处理：在面对含有缺失数据的情况时，EM 算法可以用于估计缺失数据的概率分布，进一步通过最大似然估计求解缺失数据。
这一应用场景在数据预处理、数据恢复等领域具有实用价值。
第1页共1页。
em算法原理
em算法原理EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种常用的统计学习方法，用于求解含有隐变量的概率模型中的参数估计问题。
EM算法的基本思想是通过迭代的方式寻找概率模型的最大似然解。
在实际应用中，有时候概率模型中的一些变量是无法直接观测到的，这些变量称为隐变量。
如何利用观测变量来估计隐变量和模型参数就是EM算法所要解决的问题。
假设我们有一个包含观测变量X和隐变量Z的概率模型，其中X表示观测数据，Z表示对应的隐变量。
我们的目标是通过已知的观测数据X来估计模型的参数θ。
由于无法直接观测到隐变量Z，所以不能直接用最大似然估计的方法来估计参数θ。
EM算法的基本思想是通过引入一个辅助函数Q函数来进行估计。
具体地，EM算法将参数估计问题分为两步进行迭代。
首先，E步（Expectation）：在E步，根据当前的参数估计值θ(t)计算Q函数的期望值。
这里的Q函数是关于隐变量Z和模型参数θ的函数。
在计算Q函数的期望值时，需要使用当前的参数估计值θ(t)来代替真实的参数θ。
通过计算Q函数的期望值，可以得到对应的隐变量的概率分布。
然后，M步（Maximization）：在M步，根据E步得到的隐变量的概率分布，计算使得Q函数取得最大值时的模型参数估计值θ(t+1)。
这一步相当于求解一个参数最优化问题，可以使用极大似然估计或其他优化方法来进行求解。
通过不断地迭代E步和M步，直到收敛，就可以得到概率模型的最大似然解，即参数的估计值。
EM算法的优点在于可以处理含有隐变量的复杂概率模型，且收敛到全局最优解的可能性较大。
然而，EM算法也存在一些问题，比如可能陷入局部最优解，对初始值敏感等。
总之，EM算法是一种迭代求解含有隐变量的概率模型参数估计问题的方法，通过迭代的方式不断提高参数估计值的精度，从而得到对应的模型参数的估计值。
对EM算法的原理应用的总结
对EM算法的原理应用的总结1. 引言EM算法（Expectation Maximization Algorithm）是一种常用的统计模型参数估计方法，广泛应用于机器学习、数据挖掘和模式识别等领域。
它通过迭代的方式，在存在隐变量的概率模型中估计参数。
本文将对EM算法的原理及其在实际应用中的一些常见场景进行总结和探讨。
2. EM算法的原理EM算法是一种迭代的优化算法，它基于以下两个关键步骤：E步骤（Expectation step）和M步骤（Maximization step）。
2.1 E步骤在E步骤中，根据当前的参数估计值，计算隐变量的后验概率期望值。
这个步骤利用了当前的参数估计值，通过贝叶斯公式计算后验概率，并将其作为隐变量的“伪”观测值。
2.2 M步骤在M步骤中，利用E步骤得到的“伪”观测值，通过极大似然估计或最大后验概率估计，更新模型的参数估计值。
这个步骤通过最大化观测数据的对数似然函数或后验概率，找到新的参数估计值。
2.3 迭代过程EM算法通过反复执行E步和M步，不断更新参数估计值，直到参数收敛或达到预定的停止条件。
3. EM算法在实际应用中的场景EM算法在很多实际应用中都能发挥重要作用，下面将介绍几个常见的场景。
3.1 高斯混合模型高斯混合模型是一种常用的概率密度模型，它由多个高斯分布组成。
EM算法可以用于估计高斯混合模型的参数，包括每个高斯分布的均值、方差和权重。
EM算法通过迭代的方式，不断更新这些参数，最终得到最优的参数估计。
3.2 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种常用的动态统计模型，用于建模具有隐藏状态的序列数据。
EM算法可以用于估计HMM的参数，包括状态转移概率矩阵、观测概率矩阵和初始状态概率向量。
通过迭代的方式，EM算法可以对HMM进行参数优化。
3.3 缺失数据问题在很多实际应用中，观测数据中可能存在缺失值。
EM算法可以用于处理缺失数据问题。
EM算法与GMM的训练应用
EM算法与GMM的训练应用EM算法（Expectation Maximization algorithm）是一种用于参数估计的迭代算法，主要应用于概率模型和统计推断中。
GMM（Gaussian Mixture Model）是一种常用的概率模型，通过将数据分解为多个高斯分布的线性组合来描述数据的分布。
EM算法在GMM的训练中有着广泛的应用。
下面将从EM算法和GMM的基本原理、EM算法在GMM训练中的应用以及相关案例等方面进行详细阐述。
首先，我们来了解一下EM算法和GMM的基本原理。
EM算法通过迭代的方式，求解含有隐变量的概率模型的参数估计。
其步骤包括：初始化模型的参数，然后通过E步（Expectation）计算隐变量的期望值，再通过M步（Maximization）估计模型的参数。
重复进行E步和M步，直到参数收敛。
GMM是一种概率密度模型，用于描述数据的分布情况。
它假设数据是由多个高斯分布的线性组合生成的。
GMM的参数包括每个分量的均值、方差和每个分量对整体生成的权重。
EM算法在GMM训练中有着广泛的应用。
具体而言，EM算法通过最大似然估计的方法，从给定的数据中估计GMM的参数。
它可以有效地识别数据中的潜在分布，并将数据分解成多个高斯分布的线性组合。
EM算法在GMM训练中的应用可以概括为以下几个步骤：1.初始化GMM的参数，包括每个分量的均值、方差和权重。
2.E步骤：根据当前的参数估计，计算每个数据点属于每个分量的后验概率。
3.M步骤：根据E步骤的结果，估计新的参数值，包括每个分量的均值、方差和权重。
4.重复进行E步和M步，直到参数收敛。
5.得到收敛后的参数估计结果，即为GMM模型的训练结果。
EM算法在GMM训练中的应用可以帮助我们识别和分析数据的分布情况。
例如，可以用于图像分割、文本分类、异常检测等领域。
以图像分割为例，假设我们有一张包含物体的图像，我们希望将图像中的物体和背景分割开来。
我们可以将图像中的每个像素看作是数据点，通过GMM训练得到每个像素属于物体和背景的概率。
EM算法的原理与应用
EM算法的原理与应用EM算法是一种常用的统计学估计方法，其原理与应用十分广泛。
本文将介绍EM算法的原理及其在实际问题中的应用。
一、EM算法的原理EM算法（Expectation Maximization algorithm）是一种用于解决含有隐变量（或混合变量）的概率模型参数估计问题的迭代优化算法。
其基本思想是通过迭代寻找模型参数的极大似然估计。
1.1 E步（Expectation Step）在E步中，首先对给定的模型参数估计值，计算每个样本属于每个隐变量的后验概率。
这相当于计算样本的“期望”。
具体而言，对于每个样本，计算其属于每个隐变量的后验概率。
1.2 M步（Maximization Step）在M步中，利用E步中计算得到的后验概率，重新估计模型参数，使得似然函数达到极大值。
具体而言，对于每个隐变量，根据样本的“期望”重新估计其模型参数。
1.3 迭代更新将E步和M步反复迭代执行，直到模型参数收敛或达到预设的迭代次数。
通过这种迭代更新的方式，逐步优化模型参数的估计值。
二、EM算法的应用EM算法被广泛应用于各个领域，例如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。
以下将介绍EM算法在几个具体问题中的应用。
2.1 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）高斯混合模型是一种常用的概率模型，广泛应用于模式识别和聚类等任务。
其中，每个样本可以由多个高斯分布组成，但是样本的真实类别信息是未知的。
利用EM算法可以对高斯混合模型的参数进行估计，从而实现对样本的聚类。
在E步中，计算每个样本属于每个高斯分布的后验概率；在M步中，根据后验概率重新估计高斯混合模型的参数。
通过迭代更新，最终可以得到高斯混合模型的估计参数，从而完成聚类任务。
2.2 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）隐马尔可夫模型是一种广泛应用于序列数据建模的统计模型，被应用于语音识别、自然语言处理等领域。
聚类-EM算法解析
2023
聚类-em算法解析
聚类算法概述EM算法的基本原理聚类-EM算法的实现过程聚类-EM算法的性能分析聚类-EM算法的应用实例总结与展望
contents
目录
01
聚类算法概述
聚类算法是一种无监督学习方法，通过将数据集划分为若干个相似的子集（即聚类），从而发现数据集中的内在结构和类别。
聚类算法定义
聚类-em算法在处理复杂和大规模数据集时，具有良好的扩展性和高效性能。
下一步研究方向
针对不同类型的数据和问题，研究更加有效的聚类-em算法，提高聚类性能和准确率。
研究聚类-em算法的并行和分布式实现，提高算法在处理大规模数据集时的效率。
结合深度学习、强化学习等先进技术，探索更加智能和自适应的聚类方法。
蛋白质分类
利用聚类-EM算法对蛋白质进行聚类，可以发现蛋白质之间的相似性和关系，从而帮助生物学家更好地理解蛋白质的功能和作用机制。
在生物信息学领域的应用
06
总结与展望
总结
聚类-em算法是一种有效的聚类方法，通过迭代优化方式，不断改进聚类结果，提高聚类质量和准确率。
聚类-em算法具有广泛的适用性，可以应用于多种数据类型和领域，如文本、图像、音频等。
利用聚类-EM算法对图像进行聚类后，可以根据每个类别的特性来增强每个区域的视觉效果，从而改善图像的视觉效果和识别性能。
图像增强
在图像处理领域的应用
基因表达数据分析
通过聚类-EM算法，可以将基因表达数据集划分为多个类别，每个类别代表一种特定的细胞或组织状态。这种方法可以帮助生物学家了解基因表达模式与细胞或组织状态的关系。
聚类的目的通常包括数据压缩、分类、异常检测、特征提取等。
聚类目的
EM算法在项目反映理论参数估计中的应用
EM算法在项目反映理论参数估计中的应用EM算法（Expectation-Maximization algorithm）是一种用于参数估计的迭代算法，常用于潜变量模型、混合模型等统计模型的参数估计。
在项目反映理论（Item Response Theory, IRT）中，EM算法被广泛应用于随机模型参数的估计。
IRT是一种用于测量潜在能力的理论，常用于心理测量、教育评估等领域。
IRT假设被测者（受试者）的潜在能力可以通过观测到的项目反应得出，而项目反应受到潜在能力和其他随机因素的影响。
IRT中最常用的模型是二参数 logistic 模型（Two-parameter logistic model, 2PL）和三参数 logistic 模型（Three-parameter logistic model, 3PL）。
这些模型假设项目反应的概率由潜在能力和项目的特征参数决定。
1.初始化模型参数：随机初始化项目参数和被测者的潜在能力。
2. E步骤（Expectation Step）：根据当前参数估计，计算出各个项目在不同潜在能力值下被答对的概率。
根据IRT模型的定义，可以使用logistic函数计算项目反应概率。
3. M步骤（Maximization Step）：根据E步骤计算出的概率，重新估计项目参数和被测者的潜在能力。
通常使用极大似然估计法来最大化似然函数，得到新的参数估计值。
4.重复步骤2和步骤3，直到模型参数收敛或达到指定的迭代次数。
1.引入潜在变量：IRT模型中的潜在能力是无法直接观测到的变量，通过引入潜在变量，可以更充分地利用观测数据来估计模型参数，提高了估计的准确性。
2.解决缺失数据问题：在项目反映理论中，受试者可能不会回答所有的项目，导致观测数据存在缺失。
EM算法可以通过对缺失数据进行估计，提高了参数估计的稳健性。
3.非线性优化：IRT模型中的参数估计通常涉及非线性优化问题，传统的解析方法往往难以求解。
211110086_侦查系谱学—案件侦查的新方法
2023年3月 辽 宁 警 察 学 院 学 报 Mar. 2023 第2期 (总第138期) JOURNAL OF LIAONING POLICE COLLEGE No. 2 (Ser. No. 138)侦查系谱学——案件侦查的新方法牛青山，周子庆，武曼瑜（中国刑事警察学院 刑事科学技术学院， 辽宁 沈阳 110035）摘 要：目前法医工作越来越强调主动找寻犯罪嫌疑人。
侦查系谱学是一种新兴的寻找犯罪嫌疑人的方法，它有着搜索范围广、适用范围大等优点，并且与现有的寻找方法有互补性，已成为案件侦查的重要手段。
但此方法也有着对样本质量需求较高、研究花费时间长、法律方面争议多等问题，仍需不断完善。
本文主要对侦查系谱学研究的过程和所用的技术进行介绍，并对其在国内的发展进行了展望。
关键词：侦查系谱学；共祖片段；SNP ；亲缘关系；家谱研究中图分类号： D631.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0727(2023)02-0035-07收稿日期：2022-11-16作者简介：牛青山（1964—），男，山东济南人，教授，硕士，研究生导师。
研究方向：法医物证学。
周子庆（1997—），男，山东临沂人，硕士研究生。
研究方向：人体检验与鉴定技术。
武曼瑜（1999—），女，山东东平人，硕士研究生。
研究方向：法医物证学。
随着DNA 技术的发展，当前，法医物证工作越来越多地通过主动找寻而非被动匹配的方法找寻生物样本的提供者（以下简称为目标）。
DTC-GT （直接面向消费者的基因测序）的发展为法医物证工作带来了新的机遇。
自本世纪初遗传测序技术走进民众视野以来，DTC-GT 业务凭借提供个人健康检测、祖源检测、遗传特征检测等多种服务拓宽了基因检测的受众。
据《麻省理工科技评论》报道，截至2019年，全球已有超过2600万消费者购买过基因检测服务[1]。
大量的一般民众参与基因检测，带来了庞大、全面、跨地域的第三方DNA 数据库。
基于EM的多目标跟踪算法
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基于EM算法的多椭圆形目标检测
基于EM算法的多椭圆形目标检测
郑林;刘泉;郭金旭
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(044)019
【摘要】提出了一种椭圆形多目标检测算法.根据椭圆形目标在形状上与高斯分布相对应的特点,计算目标的特征均值和协方差矩阵,采用主元素法来描述椭圆形目标的大小、位置及主轴.对于包含多个目标的重叠区域,设计了一种加权的EM迭代算法,从而精确计算该区域的目标数、各椭圆的统计特性及位置、形状和大小.把该算法应用于水果及运动目标检测,获得稳定、精确的分割结果.
【总页数】3页(P180-181,186)
【作者】郑林;刘泉;郭金旭
【作者单位】武汉理工大学,信息工程学院,武汉,430070;武汉理工大学,信息工程学院,武汉,430070;武汉理工大学,信息工程学院,武汉,430070
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于EM算法和GOF的宽带分布式目标检测算法 [J], 李涛;冯大政;夏宇垠
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椭圆检测算法
椭圆检测算法椭圆检测算法是一种用于在图像或视频中检测椭圆形状的算法。
它可以广泛应用于计算机视觉领域，如医学图像分析，自动驾驶技术，人脸识别等领域。
椭圆检测算法的基本思想是，在给定的图像上找到可能代表椭圆的像素点，并利用这些点拟合出椭圆。
具体来说，需要确定椭圆的中心点、长轴、短轴和旋转角度。
下面介绍一些常用的椭圆检测算法。
1. Hough 变换算法Hough 变换算法最初是用于检测直线的一种算法。
它可以将直线表示成极坐标系下的一个点，并在极坐标系中建立直线的参数空间。
对于每一个点，它会在参数空间中找到一条与之相交的直线，并将其投票。
最终，投票数最多的直线即为图像中的直线。
Hough 变换算法的优点在于能够处理噪声和不完整的信息。
缺点在于计算量较大，需要建立高维参数空间，并且对于不同大小的椭圆，要调整参数空间的维度。
2. 梯度法梯度法是一种边缘检测算法，它可以找到图像上的梯度变化最大的点。
对于椭圆检测，可以使用梯度法找到图像上可能代表椭圆的点，并在这些点中拟合出椭圆。
具体来说，可以计算图像上每一个点的梯度值，并将梯度值较高的点作为候选点。
然后，对于每一组候选点，可以计算出一个代表椭圆的参数组合，并对其进行评分。
评分高的参数组合即为椭圆的参数。
梯度法的优点在于计算简单，速度较快。
缺点在于会受到噪声和边缘不清晰的影响，检测精度不高。
3. 多段法多段法是一种改进的梯度法，它可以提高椭圆检测的精度。
具体来说，可以将图像分成若干个区域，并在每个区域内寻找可能代表椭圆的点。
然后，对每个区域中的点进行拟合，得到多个椭圆候选。
接下来，对于每一组候选椭圆，可以根据其与周围椭圆的相似度进行评分，并选择最优的椭圆。
可以通过比较椭圆的中心点、长轴、短轴和旋转角度等参数来判断其相似度。
多段法的优点在于能够提高椭圆检测的精度，同时也能够处理噪声和边缘不清晰的情况。
缺点在于计算量较大，需要进行区域分割和多次拟合。
总结椭圆检测算法是一种常用的计算机视觉算法，可以应用于多种领域。
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摘
要 ： 出了一种 椭圆形多 目标检测算 法。根据椭 圆形 目标在形状上与 高斯分布相对应 的特 点 ， 提 计算 目标的特征均值和协 方差
矩 阵， 采用主元素法来描 述椭圆形 目标 的大小、 位置及主轴 。对 于包含 多个 目标的重叠 区域 ， 计 了一种加权的 Ｅ 设 Ｍ迭代算 法， 从 而精确计算该 区域的 目标数、 各椭 圆的统计特性及位置、 形状和 大小。把该 算法应用于水果及运动 目标检测 ， 获得 稳定、 精确 的分
ｌ 引言
自然界 中存在大 量的圆形 、 椭圆形 目标 ， 如苹果 、 子 、 梨 西
类的特征 ， 可以采用高斯分布来描述 。设椭 圆区域 内任 意一个
像 素的 ２ Ｄ坐标 为 ： ，］ｊ ｌ２ … ， 其中 ， ＝ ｙＴ ＝ ， ， ， ｊ， 为该 区域 中
究其原因在于自然界物质形式的多样性由于取样本时要同时照顾到样本的广泛性和准确性导致测试样本和训练样本的纹理差别较大如裂缝样本中有干涸大地的图片也有开裂树皮的图片这些样本人眼看上去差别就很大因此许多裂缝被归为乱纹
维普资讯
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割 结果 。
关键词 ： 多椭圆形 目标 ； 主元素分析 ； 加权的 Ｅ 统计模型 Ｍ；
ＤＯ ：０３ ７￣ｉ ｎ１ ０ — ３ １ ０ ８１ ． ５ 文章编号 ：０ ２ ８ ３ （ ０ ８ １ — 】０ ０ 文献标识码 ： 中图分 类号 ：Ｐ ９ Ｉ １ ． ８ ．ｓ． ２ ８３ ． ０ ． ０ ７ ｓ ０ ２ ９５ １０ — ３ １２ ０ ）９ ０ ８ — ２ Ａ Ｔ３１
Ｃｍ ｕ ｒＥｇ ｅ ｉ ｎ ｐ ｌａｏｓ ｏｐ ｔ ｎｉ ｅ ｎ ａｄＡ ｐｉ ｔｎ 计算机工程与应用 ｅ ｎ ｒｇ ｃｉ
基于 Ｅ 算 法 的多椭 圆形 目标检测 Ｍ
郑 林， 刘 泉 ， 金旭 郭 Ｚ Ｅ Ｇ ＬｎＬＵ Ｑ ａ ， Ｕ ｉ—ｌ Ｈ Ｎ ｉ，Ｉ ｕｎ Ｇ Ｏ Ｊ Ｘ ｎ ｌ
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武汉理工大学 信息工程学院 ， 武汉 ４ ０ ７ ３００
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