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题名基于灰度—梯度共生矩阵的图像型垃圾邮件识别方法
被引量:10
- 1
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作者
冯兵
李芝棠
花广路
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机构
华中科技大学计算机科学与技术学院
下一代互联网接入系统国家工程实验室
华中科技大学网络与计算中心
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第S2期1-4,共4页
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文摘
为了逃避基于文本的垃圾邮件系统的检测,越来越多的垃圾邮件制造者将文本信息嵌入到图像中。为了有效地检测出图像型垃圾邮件,提出了一种基于灰度—梯度共生矩阵(GGCM,gray-gradient co-occurrence matrix)的图像型垃圾邮件识别方法。先通过灰度—梯度共生矩阵提取图像的特征信息,然后运用最小二乘支持向量机(LS-SVM,least squares support vector machines)进行分类。实验表明,该方法具有较高的分类精度和较好的实时性。
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关键词
图像型垃圾邮件
灰度—梯度共生矩阵
最小二乘支持向量机
纹理特征
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Keywords
image spam
gray-gradient co-occurrence matrix
LS-SVM
texture feature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于均值—中值—梯度共生矩阵模型的最大熵分割算法
被引量:5
- 2
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作者
龙建武
申铉京
魏巍
何月
陈海鹏
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第9期3575-3578,3584,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60773098)
吉林省科技发展计划资助项目(20050305)
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文摘
针对基于灰度—梯度共生矩阵模型的最大熵阈值分割算法抗噪声差的缺点,引入了均值—中值—梯度共生矩阵模型,并提出了基于该模型的最大熵阈值分割算法。为了有效地节省计算时间与存储空间,进而导出了该方法的快速递推公式。实验结果表明,该算法优于灰度—梯度模型分割方法,并能抑制高斯噪声、椒盐噪声以及其混合噪声对分割结果的影响,提高了分割的鲁棒性。
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关键词
灰度—梯度共生矩阵
均值—中值—梯度共生矩阵
最大熵
阈值
图像分割
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Keywords
gray level-gradient co-occurrence matrix
mean-median-gradient co-occurrence matrix
maximum entropy
threshold
image segmentation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种半调图像类型识别方法
被引量:4
- 3
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作者
孔月萍
杜旭苗
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机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第12期4850-4851,共2页
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基金
陕西省自然科学基金资助项目(2004F32)
陕西省教育厅专项计划资助项目(04JK244)
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文摘
半调图像类型的先验知识对于逆半调处理有着十分重要的意义。为了对半调图像进行类型识别,利用不同半调图像表现出的纹理差异设计了一种半调图像类型识别方法。其中主要选取了基于灰度—梯度共生矩阵的大梯度和小梯度优势统计值作为判别特征。仿真实验结果表明,所选取的特征值在不同类型半调图像上表现出明显的差异,将其作为半调图像分类识别的依据,最终通过判别函数可将常见的半调图像分为三大类。
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关键词
图像分类
半调图像纹理
灰度—梯度共生矩阵
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Keywords
image classification
halftone image texture
gray level-gradient co-occurrence matrix
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于近场声全息的滚动轴承故障诊断
被引量:5
- 4
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作者
胡荣华
鲁文波
章艺
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机构
海军驻上海七O四研究所军事代表室
上海船舶设备研究所
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2013年第3期218-221,共4页
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文摘
滚动轴承在工业生产中起着关键作用,对其进行故障诊断研究具有重要意义。目前轴承诊断主要以振动信号分析为基础,而获取振动信号受接触式测量限制,声学故障诊断(ABD)具有非接触式测量的优点,但传统基于单通道的ABD存在测点选择难与局部诊断的不足。联合近场声全息(NAH)和灰度—梯度共生矩阵(GLGCM)并应用于滚动轴承故障诊断,利用NAH重建各轴承运行状态下的声场,得到声源附近重建面处的声像图,再从声像图中提取GLGCM特征,建立声场特性与轴承运行状态的内在联系,结合支持向量机模式分类,实现轴承故障诊断,实验研究证实方法的可行性与有效性。
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关键词
振动与波
近场声全息
灰度—梯度共生矩阵
滚动轴承
故障诊断
支持向量机
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Keywords
vibration and wave
near-field acoustic holography
gray level gradient co-occurrence matrix
rolling element bearing
fault diagnosis
support vector machine
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于多特征融合的抽象画情感研究
被引量:2
- 5
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作者
白茹意
郭小英
贾春花
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机构
山西大学自动化软件学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期587-590,共4页
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基金
国家自然科学青年基金资助项目(61603228)
山西省面上青年基金资助项目(201901D211171)
+1 种基金
山西省回国留学人员科研教研项目(HGKY2019001)
山西省高等学校科研创新项目(2020L0036)。
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文摘
抽象画作为一种寓意含蓄的艺术作品,传递出的情感也是含蓄的,确定其情感分类也比较困难,为此采用多特征融合方式预测抽象画的情感。首先采用K-means聚类提取抽象画图像的主色调作为底层颜色特征,采用灰度—梯度共生矩阵提取底层纹理特征,采用卷积神经网络自动提取高层语义特征;其次由于特征维度不同,采用多核学习对底层和高级语义特征进行融合;最后采用支持向量机实现抽象画情感识别,分为积极与消极两类。在MART数据集上进行测试,并与其他现有分类模型进行了比较,实验结果显示该方法在测试性能上优于已有模型。
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关键词
情感识别
灰度—梯度共生矩阵
特征融合
多核学习
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Keywords
emotion recognition
GGCM
feature fusion
MKL
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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