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支持向量机多特征分类学习的超分辨率复原 被引量:1
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作者 汤嘉立 朱广萍 杜卓明 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期28-34,41,共8页
支持向量机(SVM)单一特征分类学习的超分辨率复原算法通过离线建立分类模型和减少样本库规模,降低了传统基于范例学习算法的样本块误匹配情况,增强了图像质量和计算速度.但由于图像特征的多样性,此类算法易造成复原结果的不稳定.本文给... 支持向量机(SVM)单一特征分类学习的超分辨率复原算法通过离线建立分类模型和减少样本库规模,降低了传统基于范例学习算法的样本块误匹配情况,增强了图像质量和计算速度.但由于图像特征的多样性,此类算法易造成复原结果的不稳定.本文给出一种以支持向量机多特征分类学习为基础的复原算法,将图像对应的颜色和纹理分类信息存储在样本库中,经过预分类筛选出样本子集,在高频预测时段直接从多特征相似的样本子集里实施准确的匹配检索.实验结果表明,相比于传统算法,本文算法的PSNR和SSIM值均有了一定提升,进一步精确匹配了低分辨率图像样本库,提高了复原效果. 展开更多
关键词 超分辨率复原 支持向量机 多特征分类 样本学习
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基于多特征的遥感影像土地利用/覆盖分类——以腾格里沙漠东南边缘地区为例 被引量:15
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作者 李述 刘勇 《遥感技术与应用》 CSCD 2006年第2期154-158,T0001,共6页
由于建筑物的材质不同、高楼阴影等使居民地的自动提取成为遥感技术的一个难点,而且,在干旱、半干旱区,泥质房顶的居民地与泥质荒漠有异物同谱现象使居民地信息提取更加困难。准确了解防护林草的变化信息对维护沙漠铁路、公路的正常运行... 由于建筑物的材质不同、高楼阴影等使居民地的自动提取成为遥感技术的一个难点,而且,在干旱、半干旱区,泥质房顶的居民地与泥质荒漠有异物同谱现象使居民地信息提取更加困难。准确了解防护林草的变化信息对维护沙漠铁路、公路的正常运行,保护绿洲都有重要的意义,而防护林草与荒漠草原因为有相同的荒漠植被类型而波谱相似,所以在干旱、半干旱地区土地利用/覆盖的遥感影像分类,普遍受到同物异谱和异物同谱现象的影响和制约,使传统基于光谱特征的分类方法精度低。仔细分析了研究区典型地物的光谱特征和同物异谱与异物同谱现象,并结合实地考察建立了分类体系。基于知识对监督分类的结果做后处理,准确地提取了居民地和防护林草类型,并对分类结果进行了精度评估。结果表明:与传统的基于光谱特征的分类方法相比,基于多特征的遥感影像分类精度明显提高。 展开更多
关键词 土地利用/覆盖 多特征分类 知识发现 腾格里沙漠
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基于属性形态学剖面多特征超高分辨率遥感影像分类研究 被引量:3
3
作者 陈志会 卞振奇 赵秀英 《测绘与空间地理信息》 2019年第9期115-116,119,共3页
针对近年来出现的超高分辨率遥感卫星数据,本文提出了一种基于形态学属性剖面多特征分类方法。首先针对超高分辨率多光谱影像提取属性形态学剖面,提取相应的细节信息;然后结合多光谱影像的光谱信息,训练分类器。其次,对Worldview2城镇... 针对近年来出现的超高分辨率遥感卫星数据,本文提出了一种基于形态学属性剖面多特征分类方法。首先针对超高分辨率多光谱影像提取属性形态学剖面,提取相应的细节信息;然后结合多光谱影像的光谱信息,训练分类器。其次,对Worldview2城镇区域影像进行了分类,可以看出,应用形态学属性剖面多特征分类的算法可以有效地将地物进行区分,目视结果和定量结果都达到了较高精度。 展开更多
关键词 属性形态学 超高分辨率影像 多特征分类 多光谱
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基于多特征多分类器的汉语手指字母流的识别系统
4
作者 吴江琴 高文 陈熙霖 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期836-840,共5页
手指语是用手指指式进行交流 ,一个指式代表一个汉语拼音字母 ,按照汉语拼音方案拼成普通话 .文中提出了一种基于多特征多分类器的汉语手指语识别方法 ,并利用该方法建造了手指字母流识别系统 .实验表明 。
关键词 手语识别 多特征分类 神经网络 汉语手指字母流识别系统
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基于Adaboost算法的多特征融合肺部PET-CT图像的肿瘤分类方法 被引量:3
5
作者 何校栋 邢海群 +3 位作者 王瞳 霍力 李方 张辉 《中国医学装备》 2017年第8期5-10,共6页
目的:提出并设计使用PET-CT影像定位肺部病灶区域并辅助判断病灶点的自动化流程,并对整个算法流程进行评价和分析,以提高临床工作效率。方法:选取北京协和医院核医学科20例肺部肿瘤患者的PET-CT影像,使用图像尺度变换等图像处理方法,去... 目的:提出并设计使用PET-CT影像定位肺部病灶区域并辅助判断病灶点的自动化流程,并对整个算法流程进行评价和分析,以提高临床工作效率。方法:选取北京协和医院核医学科20例肺部肿瘤患者的PET-CT影像,使用图像尺度变换等图像处理方法,去除CT图像中的床位,用等高轮廓线在PET-CT影像中提取样本区域,并依据预先标记的病灶区域信息对样本区域进行类别划分,提取每个样本区域的图像特征。应用Adaboost算法进行训练,建立相应的分类模型,利用训练好的分类模型对测试集进行测试,对比弱分类器构成的集成分类模型的准确率,用检出率、误检率、感兴趣区域(ROC)曲线以及病例分类的正确率对分类结果进行评估。结果:对20例患者的PET-CT图像预处理后,共产生125088个样本,其中正样本22720个,负样本为102368个,用等高轮廓线进行区域划分,使用Adaboost.M2算法融合多种特征训练出来的强分类器的样本分类正确率为97%左右,20例肺部肿瘤患者的粗分类结果全部正确,细分类结果正确率为100%。结论:将等高轮廓线区域技术与Adaboost算法相结合,融合多个特征构建分类器提取并识别肺部肿瘤区域的方法能有效改善弱分类器的过拟合现象,有效的提高弱分类器的准确率,该算法实现了从PET-CT影像到诊断结果的自动化,为临床医生提供更清晰的诊断结果,极大提高临床工作效率。 展开更多
关键词 自动化诊断 ADABOOST算法 PET-CT 多特征融合分类 等高轮廓线 肺癌
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边缘保持滤波的遥感影像多特征联合分类 被引量:2
6
作者 曹海春 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第1期50-55,共6页
针对高分辨率影像在分类时存在的“海量数据灾难”“椒盐”现象、地物边缘不可分性强的问题,提出边缘保持滤波的高分辨率遥感影像多特征联合分类方法。该方法主要分为3部分。首先,提取影像的多种特征进行联合处理,减少数据处理运算量;然... 针对高分辨率影像在分类时存在的“海量数据灾难”“椒盐”现象、地物边缘不可分性强的问题,提出边缘保持滤波的高分辨率遥感影像多特征联合分类方法。该方法主要分为3部分。首先,提取影像的多种特征进行联合处理,减少数据处理运算量;然后,利用极限学习机对样本子类训练多个弱分类器,通过分类器获得初始类别概率影像;最后,利用多特征联合影像构建边缘保持滤波器,对初始类别概率影像进行滤波处理,通过投票表决的方法确定每个像素的类别。通过实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 高分辨率 边缘保持滤波 极限学习机 概率影像 多特征联合分类
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基于树修剪和多特征融合的场景文本检测 被引量:1
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作者 肖诚求 吉立新 +1 位作者 高超 李邵梅 《信息工程大学学报》 2015年第5期590-595,601,共7页
为了解决最大稳定极值区(MSER)提取过程中产生的大量重复文本区域和非文本区域难以被剔除影响算法精度的问题,提出了一种基于树修剪和多特征融合的场景文本检测方法。首先提取出边缘叠加的MSER作为文本候选区域;其次设计了一种MSER树修... 为了解决最大稳定极值区(MSER)提取过程中产生的大量重复文本区域和非文本区域难以被剔除影响算法精度的问题,提出了一种基于树修剪和多特征融合的场景文本检测方法。首先提取出边缘叠加的MSER作为文本候选区域;其次设计了一种MSER树修剪算法剔除重复文本区域;然后采用贝叶斯分类器融合多特征剔除非文本区域;最后设定了一系列相似性标准合并文本区域。ICDAR 2011数据集(f=76.8%)上的实验结果低于目前最好的算法[19],但算法在速度上具有明显的优势。 展开更多
关键词 MSER树修剪 多特征融合 场景文本 最大稳定极值区 贝叶斯多特征融合分类
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基于案件要素指导的涉案舆情新闻文本摘要方法 被引量:7
8
作者 韩鹏宇 高盛祥 +2 位作者 余正涛 黄于欣 郭军军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期56-63,73,共9页
涉案舆情新闻文本摘要任务是从涉及特定案件的舆情新闻文本中,获取重要信息作为其简短摘要,因此对于相关人员快速掌控舆情态势具有重要作用。涉案舆情新闻文本摘要相比开放域文本摘要任务,通常涉及特定的案件要素,这些要素对摘要生成过... 涉案舆情新闻文本摘要任务是从涉及特定案件的舆情新闻文本中,获取重要信息作为其简短摘要,因此对于相关人员快速掌控舆情态势具有重要作用。涉案舆情新闻文本摘要相比开放域文本摘要任务,通常涉及特定的案件要素,这些要素对摘要生成过程有重要的指导作用。因此,该文结合深度学习框架,提出了一种融入案件要素的涉案舆情新闻文本摘要方法。首先构建涉案舆情新闻摘要数据集并定义相关案件要素,然后通过注意力机制将案件要素信息融入新闻文本的词、句子双层编码过程中,生成带有案件要素信息的新闻文本表征,最后利用多特征分类层对句子进行分类。为了验证算法有效性,在构造的涉案舆情新闻摘要数据集上进行实验。实验结果表明,该方法相比基准模型取得了更好的效果,具有有效性和先进性。 展开更多
关键词 涉案舆情摘要 案件要素 双层编码 多特征分类
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一种疲劳驾驶检测系统中快速人眼检测方法 被引量:3
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作者 苏起扬 娄震 《现代电子技术》 北大核心 2015年第4期87-90,共4页
疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,因此,以人眼检测为核心的疲劳驾驶检测受到了普遍地关注。目前传统的疲劳驾驶检测方法采用"人脸-人眼"模型,即先定位人脸,随后再进行人眼检测。在Ada Boost算法的基础上,使用变模板匹... 疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,因此,以人眼检测为核心的疲劳驾驶检测受到了普遍地关注。目前传统的疲劳驾驶检测方法采用"人脸-人眼"模型,即先定位人脸,随后再进行人眼检测。在Ada Boost算法的基础上,使用变模板匹配方法进行人眼检测,并改进了"人脸-人眼模型",采用多特征的分类器来有选择的跳过人脸检测步骤,从而快速准确地定位人眼。在DM642芯片上进行实验,人眼识别率达到了90%以上,且平均每秒能处理40帧图片,证明了该方法的高效性和实用性。 展开更多
关键词 人眼检测 疲劳驾驶 变模板匹配 LBP 多特征分类
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Classification of underwater still objects based on multi-field features and SVM 被引量:4
10
作者 TIAN Jie XUE Shan-hua HUANG Hai-ning ZHANG Chun-hua 《Journal of Marine Science and Application》 2007年第1期36-40,共5页
A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the pr... A Support Vector Machine is used as a classifier to the automatic detection and recognition of underwater still objects. Discrimination between the objects can be transferred into different projection spaces by the process of multi-field feature extraction. The multi-field feature vector includes time-domain, spectral, time-frequency distribution and bi-spectral features. Underwater target recognition can be considered as a problem of small sample recognition. SVM algorithm is appropriate to this kind of problems because of its outstanding generalizability. The SVM is contrasted with a Gaussian classifier and a k-nearest classifier in some experiments using real data of lake or sea trial. The experimental results indicate that SVM is better than the others two. 展开更多
关键词 underwater still objects CLASSIFICATION feature support vector machine (SVM)
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The Evolution of Stinging Hairs and Other Characters in Nettle Family
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《Bulletin of the Chinese Academy of Sciences》 2015年第4期249-249,共1页
Urticaceae Juss.is a large cosmopolitan family and taxonomically difficult group,partly because it encompasses a broad range of morphological diversity and many of the diagnostic characters(e.g.flower,achene.stipule,... Urticaceae Juss.is a large cosmopolitan family and taxonomically difficult group,partly because it encompasses a broad range of morphological diversity and many of the diagnostic characters(e.g.flower,achene.stipule,bract)require a microscope for accurate determination.Meanwhile,most Uriiceae species have stinging hairs which make them more difficult to collect and identify.As a result,the infra-familial classification of Urticaceae has been controversial for more than a century.A research group led by Prof. 展开更多
关键词 Family familial controversial morphological bract diagnostic infra flower characters habit
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基于信息融合的模式识别方法研究 被引量:4
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作者 耿伯英 彭稳高 +1 位作者 朱强华 杨静宇 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期339-342,共4页
将多特征多分类器的模式识别看作信息融合问题,提出了一种基于支持向量机理论的决策级信息融合模型,并讨论了基于该模型的识别精度以及学习样本数之间的关系.通过对ORL人脸图像库、CENPAMI手写体数字数据库这两类不同样本问题的识别实... 将多特征多分类器的模式识别看作信息融合问题,提出了一种基于支持向量机理论的决策级信息融合模型,并讨论了基于该模型的识别精度以及学习样本数之间的关系.通过对ORL人脸图像库、CENPAMI手写体数字数据库这两类不同样本问题的识别实验表明,基于信息融合的模式识别方法可以取得较高的整体识别性能. 展开更多
关键词 模式识别 信息融合 支持向量机 特征提取 多特征分类
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Method for extracting geometrical characteristics of joint probability density based on contour lines
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作者 Shengli Chen Zhiqiang Wu 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第2期130-140,I0004,共12页
This paper presents a method for extracting geometrical features of the joint probability density function(PDF)of two-dimensional systems based on its contour lines,with particular interests given to the number and po... This paper presents a method for extracting geometrical features of the joint probability density function(PDF)of two-dimensional systems based on its contour lines,with particular interests given to the number and position of peaks and craters.In order to detect those two types of structures,a series of horizontal planes are applied to truncate the joint PDF with contour lines generated.Starting with the analysis of contour lines in a single plane,shape characteristics of the peak and the crater can be reflected on the contour lines in the aspects of gradient direction and inclusion relationship.Aided by the properties of PDF,the information about gradient direction and inclusion relationship of contour lines can be obtained simultaneously if the contour tree is built.According to the contour tree,the contour lines can be classified as two groups.Then the corresponding relation between contour lines in different planes is discussed.Based on the corresponding relation,clustering analysis about contour lines belonging to the same group but having different heights is performed.Two sets of contour lines are finally obtained as the simplest expression of geometrical characteristics of a joint PDF.They can be used to obtain the number and position of each peak and crater.Three oscillators of different types are chosen to test this method,which shows that this method can pave the way for numerical calculation about the stochastic P-bifurcation of multi-dimensional systems. 展开更多
关键词 Joint probability density function PEAK CRATER Contour lines Stochastic P-bifurcation
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