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Detection of fabric defects based on frequency-tuned salient algorithm
1
作者 王传桐 Hu Feng Xu Qiyong 《石化技术》 CAS 2017年第4期103-103,共1页
The correct rate of detection for fabric defect is affected by low contrast of images. Aiming at the problem,frequencytuned salient map is used to detect the fabric defect. Firstly,the images of fabric defect are divi... The correct rate of detection for fabric defect is affected by low contrast of images. Aiming at the problem,frequencytuned salient map is used to detect the fabric defect. Firstly,the images of fabric defect are divided into blocks. Then,the blocks are highlighted by frequency-tuned salient algorithm. Simultaneously,gray-level co-occurrence matrix is used to extract the characteristic value of each rectangular patch. Finally,PNN is used to detect the defect on the fabric image. The performance of proposed algorithm is estimated off-line by two sets of fabric defect images. The theoretical argument is supported by experimental results. 展开更多
关键词 FABRIC defect frequency-tuned salient algorithm gray-level CO-OCCURRENCE matrix PNN
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基于显著性特征的多视角动作图像识别研究
2
作者 惠向晖 孙艳红 沈小乐 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期62-65,共4页
文中基于显著性特征的多视角动作图像识别方法,自动学习并提取出运动员动作的关键特征,有助于教练为运动员制定更科学、更个性化的训练计划。将人体骨架序列对齐到统一的时空坐标系中,计算距离图和角度图以捕捉骨架的空间特征,生成人体... 文中基于显著性特征的多视角动作图像识别方法,自动学习并提取出运动员动作的关键特征,有助于教练为运动员制定更科学、更个性化的训练计划。将人体骨架序列对齐到统一的时空坐标系中,计算距离图和角度图以捕捉骨架的空间特征,生成人体运动特征图;构建CNN+CA模型,将处理后的多视角动作视频帧生成感兴趣区域(ROI)拼接图,再将其输入到CNN中,提取多视角融合特征,并在CA模块中突出那些对于动作图像识别最为关键的区域;通过序列匹配算法将多视角动作识别问题转化为预测标签序列的匹配问题,为待识别动作图像分配动作类别标签,实现准确的多视角动作图像识别。实验结果表明:该方法不仅能够有效处理来自不同视角的动作图像,还能够准确识别出篮球运动员的多种动作。 展开更多
关键词 显著性特征 多视角动作图像 运动特征图 ROI拼接图 CNN CA模块 LSTM 序列匹配算法
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基于多尺度全局注意力和特征细化的协同显著性检测算法
3
作者 程家睿 周之平 莫燕 《南昌航空大学学报(自然科学版)》 2025年第1期29-38,共10页
在协同显著性检测中,由于忽视了全局注意力在提取共同特征中的重要性,以及忽略使用多尺度特征,现有算法仍然存在语义特征缺失、多显著目标场景下预测效果不佳等问题。为解决上述问题,本文提出一个新的协同显著性检测模型。该模型主要由... 在协同显著性检测中,由于忽视了全局注意力在提取共同特征中的重要性,以及忽略使用多尺度特征,现有算法仍然存在语义特征缺失、多显著目标场景下预测效果不佳等问题。为解决上述问题,本文提出一个新的协同显著性检测模型。该模型主要由全局共识生成模块和共识细化模块组成。全局共识生成模块旨在全局性地捕捉整组图像的共同特征即一致性,而共识细化模块主要用于对初步提取的一致性进行细化,防止多目标时的错检。在3个经典的公开数据集上的测Fm、Em、Sm试结果表明,该网络在Ma、4个指标上整体优于13种最先进的方法,并且具备更好的协同显著性信息检测性能;同时,消融实验的结果证明了新增模块的有效性。 展开更多
关键词 协同显著性检测 多尺度特征 协作式检测算法
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改进背景先验算法的显著性地物检测研究
4
作者 邱倩倩 杨茜 戴志强 《现代测绘》 2025年第3期1-4,共4页
针对当前视觉显著性检测算法存在参数难以选择和目标不清晰导致计算困难的问题,通过将图像抽象为一组几乎规则的超像素,对这一过程进行简化,提出基于超像素的背景先验算法优化。在超像素背景对比度权重基础上强化了背景先验算法的结果... 针对当前视觉显著性检测算法存在参数难以选择和目标不清晰导致计算困难的问题,通过将图像抽象为一组几乎规则的超像素,对这一过程进行简化,提出基于超像素的背景先验算法优化。在超像素背景对比度权重基础上强化了背景先验算法的结果对比度,实现了对不同程度噪声影响下的复杂城市环境显著性地物检测。以室外不同视角和不同天气所拍摄的建筑物影像为例,对比分析了不同程度树木遮挡和光照条件下视觉显著性区域的抽取效果。结果表明,顾及超像素的背景先验算法能够较好地保留区域内部特征一致和建筑物的外部轮廓,不仅能够有效减少图形计算开销,而且能提取更高级的视觉特征,为后续三维场景数据调度、三维地图导航等服务提供可靠保障。 展开更多
关键词 视觉显著性 背景先验算法 超像素 显著性图
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基于大数据的异构矢量图斑地类地块边界特征提取方法
5
作者 宋佳 《北京测绘》 2025年第3期358-363,共6页
与常规图斑相比,异构矢量图斑的分割难度更大,难以获得其边界特征,因此提取的地块边界特征容易出现不清晰、连续性较差的问题。为此,本文提出基于大数据的异构矢量图斑地类地块边界特征提取方法。在多尺度视网膜皮层(Retinex)算法中引... 与常规图斑相比,异构矢量图斑的分割难度更大,难以获得其边界特征,因此提取的地块边界特征容易出现不清晰、连续性较差的问题。为此,本文提出基于大数据的异构矢量图斑地类地块边界特征提取方法。在多尺度视网膜皮层(Retinex)算法中引入灰度校正,利用改进后的多尺度Retinex算法,均衡化处理异构矢量斑块。采用大数据技术中的显著图(Itti)模型,提取图斑的显著区域,融合处理异构矢量图斑的显著区域,在显著区域内,将图斑显著区域划分为背景像素集与目标像素集,提取异构矢量图斑的特征映射图。利用Canny算法,提取地类地块边界特征,对应真实的边缘点。实验结果表明,所提方法的均衡化处理结果评价函数值得到提升,显著区域提取结果不存在误提取和漏提取的问题,且地类地块区域边界特征对应的像素点清晰,连续性强。 展开更多
关键词 大数据技术 异构矢量图斑 多尺度视网膜皮层(Retinex)算法 显著区域 CANNY算法
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基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法
6
作者 赵小强 王涛 +1 位作者 宋昭漾 蒋红梅 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4020-4030,共11页
针对大多数基于先验的盲图像去模糊算法耗时较长和显著边缘结构提取不理想的问题,提出一种基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法。为了复原出更加清晰的图像,采用由粗略到精细的多尺度交替迭代框架构建图像金字塔。在图像单一尺度... 针对大多数基于先验的盲图像去模糊算法耗时较长和显著边缘结构提取不理想的问题,提出一种基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法。为了复原出更加清晰的图像,采用由粗略到精细的多尺度交替迭代框架构建图像金字塔。在图像单一尺度方面,首先提取出图像中具有强边缘结构的显著性区域,并对其施加l_(0)范数约束,提出显著映射先验;将显著性映射先验和最大后验概率相结合并引入传统图像去模糊模型中,构造出点扩散函数估算模型,利用半二次分裂算法解决模型的非凸问题;对点扩散函数进行复原时,利用点扩散函数相似度的变化量限制每个尺度中的过渡迭代;对模糊图像和最终估计的点扩散函数进行非盲解卷积,获得复原图像。实验结果表明:与现有的主流去模糊算法相比,新算法在合成数据集和真实数据集中都可以有效抑制振铃和伪影现象,得到了很好的视觉体验,且评价指标均优于对比算法,同时大大缩减了复原时间。 展开更多
关键词 多尺度图像 显著边缘结构 点扩散函数 半二次分裂算法 点扩散函数相似度
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改进萤火虫群算法协同差分隐私的干扰轨迹发布
7
作者 彭鹏 倪志伟 +1 位作者 朱旭辉 陈千 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期496-503,共8页
针对历史轨迹加噪发布干扰轨迹时数据集的冗余问题和轨迹形状相似带来的隐私泄露风险,提出轨迹数据先约简后泛化再进行差分隐私加噪的基于改进萤火虫群优化求解的干扰轨迹发布保护机制(IGSO-SDTP)。首先,基于位置显著点约简历史轨迹数据... 针对历史轨迹加噪发布干扰轨迹时数据集的冗余问题和轨迹形状相似带来的隐私泄露风险,提出轨迹数据先约简后泛化再进行差分隐私加噪的基于改进萤火虫群优化求解的干扰轨迹发布保护机制(IGSO-SDTP)。首先,基于位置显著点约简历史轨迹数据集;其次,结合k⁃匿名和差分隐私对简化后的轨迹数据集分别进行泛化和加噪;最后,设计了兼顾距离误差和轨迹相似性的加权距离,并以加权距离为评价指标,基于改进萤火虫群优化(IGSO)算法求解加权距离小的干扰轨迹。在多个数据集上的实验结果表明,与RD(Differential privacy for Raw trajectory data)、SDTP(Trajectory Protection of Simplification and Differential privacy)、LIC(Linear Index Clustering algorithm)、DPKTS(Differential Privacy based on K-means Trajectory shape Similarity)相比,IGSO-SDTP方法得到的加权距离分别降低了21.94%、9.15%、14.25%、10.55%,说明所提方法发布的干扰轨迹可用性和稳定性更好。 展开更多
关键词 干扰轨迹 差分隐私 改进萤火虫群优化算法 加权距离 显著点判断
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一种基于显著特征的图像融合算法 被引量:11
8
作者 王红梅 陈励华 +1 位作者 李言俊 张科 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期486-490,共5页
充分利用小波变换的多分辨率分析特性,文章提出了一种基于显著特征的小波变换图像融合方法。首先对待融合图像进行小波分解,得到低频系数和高频系数;然后对低频系数提出了一种基于显著特征——空间频率的融合规则,对高频分量使用系数绝... 充分利用小波变换的多分辨率分析特性,文章提出了一种基于显著特征的小波变换图像融合方法。首先对待融合图像进行小波分解,得到低频系数和高频系数;然后对低频系数提出了一种基于显著特征——空间频率的融合规则,对高频分量使用系数绝对值选大的规则进行融合;最后对融合后的低频系数和高频系数进行小波反变换得到融合图像。同时探讨了多聚焦图像中存在的虚假轮廓现象并提出了一种简便的定位方法。仿真实验表明,文中算法得到的融合图像在视觉效果上较传统算法及其一些改进算法有所提高,同时熵、标准差和互信息等客观评价指标值也得到了提高。 展开更多
关键词 图像处理 小波变换 算法 图像融合 显著特征
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应用显著纹理特征的医学图像配准 被引量:9
9
作者 王红玉 冯筠 +2 位作者 崔磊 贺小伟 邱实 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2656-2665,共10页
针对传统的基于几何度量的配准方法无法配准存在局部变形的医学器官的问题,提出了应用显著纹理特征的经典迭代最近点(ICP)医学图像配准算法。该方法借鉴主动外观模型(AAM)思想对医学图像的显著纹理特征建模,将显著性强的特征点赋予较大... 针对传统的基于几何度量的配准方法无法配准存在局部变形的医学器官的问题,提出了应用显著纹理特征的经典迭代最近点(ICP)医学图像配准算法。该方法借鉴主动外观模型(AAM)思想对医学图像的显著纹理特征建模,将显著性强的特征点赋予较大权重,率先配准。在传统基于空间距离的图像配准基础上加入显著纹理距离。然后,模拟格式塔心理学提出的人类视觉认知过程,使用线性递减的权重平衡两种"距离"度量方式。该算法前期主要根据几何距离取得整体配准效果,后期依赖图像纹理特征使存在局部变形位置的特征点也能精确配准。最后,在腹腔肝脏图像上进行实验。实验结果表明该算法取得了较好的配准效果,准确率达78.82%,比其他几种流行算法提高了22.22%,且对图像的旋转变化不敏感。提出的算法基本解决了存在局部变形医学器官图像的配准问题,达到了精度高、鲁棒性强的配准效果。 展开更多
关键词 显著纹理 医学图像 图像配准 迭代最近点算法(ICP) 视觉认知
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基于局部显著特征的快速图像配准方法 被引量:4
10
作者 陈广居 马志强 +1 位作者 单勇 张晓燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4370-4374,共5页
针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,... 针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,并对特征点运用改进的K-means聚类算法进行聚类;然后利用聚类结果筛选聚类区域,在各聚类区域提取显著特征点进行粗匹配;最后利用显著特征点在原始图像中定位显著区域,对所得显著区域进行精配准。实验结果表明,该方法减少了图像匹配时间,控制了特征点数量,在保证匹配准确度的同时,有效地提高了特征匹配的效率。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 改进K-means聚类算法 显著特征点 显著区域
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GIS中矢量生成线目标缓冲区的实现 被引量:7
11
作者 王船海 陈泰生 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2008年第5期187-189,共3页
基于凸角圆弧法的思想,总结了矢量生成线目标缓冲区的几个核心问题如自相交多边形、缓冲区边界失真、不对称缓冲区的建立以及轴线自相交等,提出了针对不对称缓冲区两端的处理方法以及失真校正的一些相关算法。论述了利用该方法矢量生成... 基于凸角圆弧法的思想,总结了矢量生成线目标缓冲区的几个核心问题如自相交多边形、缓冲区边界失真、不对称缓冲区的建立以及轴线自相交等,提出了针对不对称缓冲区两端的处理方法以及失真校正的一些相关算法。论述了利用该方法矢量生成线目标缓冲区的主要步骤。 展开更多
关键词 缓冲区 凸角圆弧法 失真现象校正 地理信息系统
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双凸极永磁双转子电机优化设计与电磁特性分析 被引量:32
12
作者 陈云云 全力 +1 位作者 朱孝勇 莫丽红 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期1912-1921,共10页
混合动力汽车(hybrid electric vehicles,HEVs)用新型双凸极永磁双转子电机(double-salient permanent-magnet double-rotor motor,DSPM-DRM)具有两个转子和两层气隙的特殊结构。针对该复杂电机结构,为获得低输出转矩波动和高转矩密度,... 混合动力汽车(hybrid electric vehicles,HEVs)用新型双凸极永磁双转子电机(double-salient permanent-magnet double-rotor motor,DSPM-DRM)具有两个转子和两层气隙的特殊结构。针对该复杂电机结构,为获得低输出转矩波动和高转矩密度,提出了DSPM-DRM的一种优化设计方法,推导DSPM-DRM的电机尺寸公式,得到初始设计尺寸,建立了DSPM-DRM的参数化模型。以减小输出转矩波动和提高转矩密度为目标,选择气隙和永磁体充磁宽度、极弧等关键尺寸参数作为优化变量,采用遗传控制算法(genetic algorithm,GA)优化调整电机尺寸,设计并制造了一台额定功率为2 kW的实验样机。基于二维有限元法对DSPM-DRM的反电动势、永磁磁链、气隙磁密、定位力矩等电磁特性进行了计算和分析,样机实验结果验证了设计方法和理论分析的正确性,所得结论可以为该电机在HEVs动力混合装置中的应用提供参考。 展开更多
关键词 双凸极永磁双转子电机 遗传算法优化设计 有限元分析 电磁特性
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基于显著性检测和Grabcut算法的茶叶嫩芽图像分割 被引量:9
13
作者 毛腾跃 张雯娟 帖军 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期80-88,共9页
人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著... 人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著性图,结合GrabCut算法精确的分割出突出的对象.实验结果表明,该图像分割算法对于背景复杂且目标与背景对比不明显的茶叶图像具有良好的分割效果,这为机械手采茶提供了一种新的方法. 展开更多
关键词 茶叶图像分割 显著性检测 Grabcut算法
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基于Dog-Leg正则化自适应压缩采样的植株图像重构 被引量:8
14
作者 沈跃 李尚龙 +1 位作者 刘慧 刘加林 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期191-199,共9页
目标植株的图像压缩与重构在农作物生长状态检测、田间管理和果树病虫害识别等方面有重要作用。传统的图像压缩感知方法存在重构精度低、时间长等问题。针对这些情况,该文提出一种基于Dog-Leg最小二乘的正则化自适应压缩采样匹配追踪(re... 目标植株的图像压缩与重构在农作物生长状态检测、田间管理和果树病虫害识别等方面有重要作用。传统的图像压缩感知方法存在重构精度低、时间长等问题。针对这些情况,该文提出一种基于Dog-Leg最小二乘的正则化自适应压缩采样匹配追踪(regularized adaptive compressed sampling matching pursuit based on Dog-Leg,DLRaCSMP)算法。该算法以压缩采样匹配追踪(compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法为基础,在迭代过程中采用正则化处理,确保支撑集选取的准确性,并结合变步长自适应思想和Dog-Leg最小二乘算法,在实现稀疏度自适应的同时,提高重构速率;选用Kinect获取目标植株的彩色图像,分别采用HSV彩色空间的亮度和色调特征及Sobel算子的轮廓特征输入至Itti模型中融合构建显著性特征图,以简化复杂背景和突出目标植株。试验结果表明,该算法在采样率为0.50时植株原始图像和显著性特征图的重构时间分别为2.14和1.75 s,较CoSaMP算法分别缩短6.57和6.31 s,重构效率比CoSaMP算法平均分别提高75.5%和77.9%;图像峰值信噪比分别高达35.16和38.93 dB,较CoSaMP算法分别提高6.12和5.75 dB,且重构精度比CoSaMP算法平均分别提高21.6%和15.5%,可以实现植株图像的快速精确重构。 展开更多
关键词 图像重构 算法 压缩感知 最小二乘法 显著性特征图 边缘检测
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基于模糊神经网络的双凸极永磁电机非线性建模 被引量:9
15
作者 孙强 程明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期601-606,共6页
双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在... 双凸极永磁电机的电感、磁链等特性呈严重非线性,常规的线性或准线性模型难以准确反映双凸极永磁电机的实际特性,影响双凸极永磁电机的控制精度和工作性能.为此,本文提出采用自适应模糊神经网络建立双凸极永磁电机模型的新方法.首先在介绍了自适应模糊神经网络结构后,采用改进的递推最小二乘法修改网络参数,同时采用遗传算法对遗忘因子和学习率进行了优化,仿真计算和实测结果表明,该模型有很快的收敛性和很高的精确度,最后给出了利用模型实现双凸极永磁电机优化控制的方法. 展开更多
关键词 双凸极永磁电机 非线性模型 自适应模糊神经网络 混合算法 遗传算法
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一种基于贪心算法的SVM扰动攻击方法 被引量:2
16
作者 钱亚冠 关晓惠 +2 位作者 吴淑慧 云本胜 任东晓 《电信科学》 2019年第1期81-89,共9页
随着对机器学习安全问题的关注度不断提高,提出一种针对SVM(support vector machine,支持向量机)的攻击样本生成方法。这种攻击发生在测试阶段,通过篡改实例数据,达到欺骗SVM分类模型的目的,具有很大的隐蔽性。采用贪心策略在核空间中... 随着对机器学习安全问题的关注度不断提高,提出一种针对SVM(support vector machine,支持向量机)的攻击样本生成方法。这种攻击发生在测试阶段,通过篡改实例数据,达到欺骗SVM分类模型的目的,具有很大的隐蔽性。采用贪心策略在核空间中搜索显著性特征子集;然后将核空间中的扰动映射回输入空间,获得攻击样本。该方法通过不超过7%的小扰动量使测试样本错误地分类。对2个数据集进行实验,攻击均能取得成功。在人造数据集中,2%的扰动量下可使SVM分类器的错误率在50%以上;在MNIST数据集中,5%的扰动量可使SVM分类器错误率接近100%。 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 贪心算法 显著性特征 攻击样本
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遥现中基于显著特征的深度图像滤波算法 被引量:2
17
作者 冯策 戴树岭 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1364-1368,共5页
针对遥现系统中,由于相机精度、材质等原因导致深度信息质量不高,存在缺失以及噪声等问题,提出了基于显著特征的滤波算法。结合频率域的显著图分析算法和基于图的分割算法提取出人类感兴趣的显著区域,针对这部分区域利用联合双边滤波法... 针对遥现系统中,由于相机精度、材质等原因导致深度信息质量不高,存在缺失以及噪声等问题,提出了基于显著特征的滤波算法。结合频率域的显著图分析算法和基于图的分割算法提取出人类感兴趣的显著区域,针对这部分区域利用联合双边滤波法进行重点处理。实验结果表明,该算法在有效抑制了平坦区域的噪声的同时,增强了显著区域深度图像的细节,并填补了边缘部分的缺失,实现了实时条件下深度图像的有效滤波。 展开更多
关键词 深度图 联合双边滤波法 显著图 遥现 图像分割 滤波算法
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大型凸极同步电机参数辨识的混合算法 被引量:1
18
作者 马文阁 梁引 李丽萍 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2002年第2期197-199,共3页
提出了大型凸极同步电机参数辨识一种新方法:改进禁忌方法和有限元方法相结合的混合算法,为克服现有组合优化禁忌算法易于陷入局部极值点的不足,对禁忌算法进行了改进,某台300MW凸极同步电机参数辨识结果验证了本方法的正确性。
关键词 混合算法 凸极同步电机 禁忌算法 有限元方法 参数辨识 动态性能 局部极值点
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基于显著区域的敏感图像识别方法 被引量:2
19
作者 王国营 康进峰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第1期236-239,共4页
依靠先进的技术识别和过滤网络上大量的色情信息正是时下政府相关管理部门急需解决的问题,而敏感(色情)图像在网络色情信息中占有相当大的比例。依据敏感图像的显著区域具有丰富的肤色信息这一特点,利用一种基于肤色信息的投票机制提取... 依靠先进的技术识别和过滤网络上大量的色情信息正是时下政府相关管理部门急需解决的问题,而敏感(色情)图像在网络色情信息中占有相当大的比例。依据敏感图像的显著区域具有丰富的肤色信息这一特点,利用一种基于肤色信息的投票机制提取出显著区域,在显著区域上进行特征提取,最后采用支持向量机的方法对图像进行分类,从而完成敏感图像的识别。实验结果表明,该方法的正检率达到88.2%,能有效地识别出敏感图像。 展开更多
关键词 显著区域 肤色信息 敏感图像 特征提取 支持向量机 识别算法
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显著对象的非监督粗糙认知算法 被引量:1
20
作者 李仲生 李仁发 蔡则苏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期202-209,共8页
提出了一种显著对象非监督粗糙认知算法.算法首先定义了一种粒计算模型,然后按双概念拓扑划分论域,依据尺度过滤掉过小拓扑等价类;用拓扑连通强度、拓扑分布密度等计算出拓扑等价类的拓扑显著度;借改进Fisher线性判别算法找到最大跃变点... 提出了一种显著对象非监督粗糙认知算法.算法首先定义了一种粒计算模型,然后按双概念拓扑划分论域,依据尺度过滤掉过小拓扑等价类;用拓扑连通强度、拓扑分布密度等计算出拓扑等价类的拓扑显著度;借改进Fisher线性判别算法找到最大跃变点,裁掉拓扑显著度过小的拓扑等价类,得到候选区;以维扫梯度等捕捉拓扑等价类间的渐变模式,完成局部粗糙分割,得到候选对象,更新候选对象的拓扑显著度;再次调用Fisher线性判别算法裁减,如果还剩多个对象,用位权选择最终显著对象.最后,以实验分步验证了算法的执行过程,并与同类3种算法的提取结果作了比较分析,证实了新算法有着较优的语义逼近能力和快捷的速度. 展开更多
关键词 粒计算模型 显著对象 粗糙认知 图像处理 Fisher线性判别算法
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