照片分类法与图像识别技术相结合的森林可燃物分类

以大兴安岭地区51块样地为研究对象,通过聚类分析划分5种可燃物类型,运用森林可燃物类型照片分类法与图像识别技术对森林可燃物进行分类。结果表明:照片分类法中,每层输入3张照片的情况下,输出结果无显著差异,随着照片数量增加,输出结果的差异越来越小;每块样地每个层次随机组合输入3张照片,采用Top3结果输出法准确率较高。因此,该方法在不需要高精度参数的情况下,可以快速划分可燃物类型,降低野外调查成本,及时为森林防火工作提供可燃物类型和调查参数。

简易制作分类索引相册

介绍一种在Windows环境下,采用asp.net编程,用Excel表格定义照片的分类类目,并建立图像数据文件索引,在IE浏览器中,实现对大量照片按照多种类别进行快速浏览和查看的简易方法。其性能优于照片文件管理,可用于设计制作个人电脑的分类相册,也可用于网络图片社区的照片分类管理。

古纳亚尔主席:要想处于领先,就要不断学习——《GEO》的魔袋

尽管美国国家地理杂志早已名声在外,让人叹为观止,1946年,德国古纳亚尔期刊出版集团还是决定创刊《德国国家地理》杂志(简称《GEO》),这本“决心将政治、科技、地理集于一体”的充满人文色彩的杂志,不但开扩了人们的视野,而且敢于后来居上,成为世界地理杂志之苑中的一支奇葩。

利用游客受雇拍摄法和云图标注应用程序接口探究均质化景观的识别与分类——以日本东京桥区河流景观为例

对景观照片进行有效的分类是数据处理和环境分析中至关重要的一步。随着地理信息的收集逐渐采用众包模式,越来越多的研究开始利用带有地理标记的照片,将人们对场所的感知与互动可视化,并探究场所的美学、文化和游憩价值。近年来,图像识别机器学习算法的应用极大提高了关键词匹配的效率,并实现了大批量照片的自动分类。然而,这类方法在景观分类实践中—尤其是针对具有相似特点的均质化景观—应用仍显不足。本研究利用谷歌云视觉API和多层次聚类法,研发了一种半自动化的分类器来识别均质化景观照片,并将其应用于日本东京桥区城市河流均质化景观照片的分类中。分类器将所有河流景观划分为9个特征组,这些特征组的视觉印象与人们的直观感知一致。研究中所应用的混淆矩阵显示,分类器分类结果总体上的准确性达82.61%,表明机器分类与人工分类的结果十分相近。因此,该分类器对均质化河流景观照片的分类切实有效。这种方法可大力推动评估过程中的公众参与及城市旅游管理。

对摄影原作含义的理解和分类

收藏的照片一般是摄影原作，不同类型的摄影原作对作品的价格具有重要影响。

他们付出了生命的代价

拍了几十年电影积存了几百张照片,因为自己兴趣多,涉猎艺术范围较为广泛,将这些有关不同艺术类型活动的照片分类以便保存。凝视着这些陈旧的照片往事如烟,这些天不能抑制的在我脑海里放映着历史的电影。有的感受到创作友谊的温暖,给人以似蜜的眷恋和激励:有的却震动着我的心灵,使我严肃地思考,心中隐隐的流淌着悲痛。电影是一门综合艺术,这极为简单朴素的道理,尽人皆知,但又常被人忘记。电影是一门庞大又极为复杂的工业性的生产。银幕上的每个画面,都有着上百上千的共同创作的伙伴。他们在流汗,在做着自我贡献! 40年前,我在电影《青云曲》