在线直方图贝叶斯分类器与动态环境视觉里程计优化技术

### 在线直方图贝叶斯分类器与动态环境视觉里程计优化技术 在数据处理和计算机视觉领域，概念漂移检测与视觉里程计优化是两个重要的研究方向。下面将分别介绍基于在线直方图的贝叶斯分类器用于概念漂移检测的方法，以及在动态环境中使用几何多层优化技术优化视觉里程计结果的方案。 #### 在线直方图贝叶斯分类器的概念漂移检测 在数据分类任务中，当数据的统计分布随时间发生变化时，就会出现概念漂移。为了有效检测这种漂移，提出了在线直方图贝叶斯分类器（OHNBC）。 ##### 实验设计 为了测试OHNBC的性能，使用了数据生成工具DatGen生成了各种人工数据集和三个模拟概念漂移条件的合成数据集。这些数据集对应了不同的概念漂移场景： - **场景0**：无概念漂移。在数据流早期选取实例构建分类器的学习模型，然后用该模型对实例进行分类。 - **场景1**：有概念漂移。数据流以数据块的形式到达，每个块内的数据具有相同的概率分布，但相邻块的数据分布不同。块的基数足够大，能够对分类模型进行适当的训练。 - **场景2和3**：继承了场景1的基本特性，但块的大小不足以正确构建学习模型。这对应于一个复杂的环境，可用实例不足以确保分类模型的正确更新，特别是在块之间的边界处。场景2中块的大小固定，场景3中块的大小和频率是随机的，更符合现实情况。 对于人工生成的数据集，模拟了场景1、2和3，这些场景的特征中包含概念漂移。具体的合成数据集如下： - **合成数据集1**：遵循场景1的特征，共有三百万个实例，分为三个各含一百万个实例的块。在五维空间（用“A”、“B”、“C”、“D”和“E”表示）中考虑三个不同的类别（“C1”、“C2”和“C3”）。 - **合成数据集2**：模拟场景2的特征，包含四百万个实例，分为十个各含四十万个实例的块。第一个块中90%的实例属于第一种分布，10%属于第二种分布，后续块中两种分布的比例逐渐变化，直到第十个块全部为第二种分布。 - **合成数据集3**：遵循场景3的特征，共有三百一十二个实例，分为几个不同大小和频率的块。 ##### 参数优化 OHNBC分类器需要三个参数： - **λ**：构建学习模型所需的最小实例数，取值范围为{2000, 5000, 10000, 20000, 50000, 100000}。 - **τ**：参考窗口的大小，取值范围为{500, 1000, 2000, 5000, 10000}。 - **θ**：用于识别概念漂移发生的熵阈值，取值范围为{0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9}。 通过网格搜索确定了每个合成数据集的最佳参数，如下表所示： | 数据集 | λ | τ | θ | | --- | --- | --- | --- | | Synthetic-data-set1 | 2000 | 1000 | 0.10 | | Synthetic-data-set2 | 2000 | 500 | 0.10 | | Synthetic-data-set3 | 2000 | 2000 | 0.10 | ##### 实验结果 将O