融合整体与局部信息的武夷岩茶叶片分类方法

针对武夷岩茶鲜茶叶叶片图像分类问题,提出一种融合整体与局部信息的分类方法。该方法使用两分支并行结构构建了一个整体与局部信息融合的卷积神经网络模型。实验表明,在9个品种共计7330张武夷岩茶鲜茶叶叶片图像数据集上,基于ResNet18构造的两分支并行卷积神经网络模型的分类准确率为96.68%,超过了其他CNN模型的分类准确率。这表明通过融合全局信息、边缘形状信息和纹理局部信息能有效提高分类准确率。     

人工神经网络在文物分类系统中的应用研究

人工神经网络由于其强大的学习和适应能力,广泛应用于模式识别、模式分类、自动控制、图像处理及智能系统的非线性建模等方面。文中对几种典型的人工神经网络的结构、功能、学习算法进行了综述,详细介绍了人工神经网络在文物分类系统中的应用,比较结果可以得出自组织竞争神经网络的分类效果要优于其它两种神经网络。     

人工神经网络在文物分类系统中的应用研究

人工神经网络由于其强大的学习和适应能力,广泛应用于模式识别、模式分类、自动控制、图像处理及智能系统的非线性建模等方面.文中对几种典型的人工神经网络的结构、功能、学习算法进行了综述,详细介绍了人工神经网络在文物分类系统中的应用,比较结果可以得出自组织竞争神经网络的分类效果要优于其它两种神经网络.     

基于SVM的图像纹理特征分类研究

支持向量机（SVM）是一种表现卓越的分类方法,而灰度共生矩阵（GLCM）则是一种很好的纹理分析方法,故而本文提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量机的纹理特征分类法。实验结果表明,与直接应用灰度信息进行分类的支持向量机算法相比,本文方法可以取得更为准确的分类结果。     

基于纹理特征提取的图像分类方法研究及系统实现*

深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果     

基于支持向量机的语义图像分类研究

随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点。对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联。实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索。     

基于支持向量机的语义图像分类研究

随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点。对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联。实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索。     

国画特征提取及SVM分类的应用

为了提高国画检索效率,应用SVM算法对鞍马画、花鸟画、人物画、竹子画和山水画等国画进行分类。首先通过对收集的国画样本进行预处理;其次,利用人眼对颜色的划分特点,把RGB模式图像转化为HSV模式,对其H、S、V分量进行非等间隔量化,组成一维特征向量,同时结合惯性比形成图像颜色特征信息,使用灰度共生矩阵算法获取纹理特征信息;最后,通过对比网格搜索、遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）的参数寻优方法,应用网格搜索法对国画图像进行分类,并对比了BP神经网络和判别分析算法的分类效果,SVM的正确率高达97%以上,试验结果表明SVM在国画分类应用是有效和可行的。     

基于AdaBoost的SAR图像自动分类

受相干斑噪声的影响,传统的SAR图像分类方法很难得到较好的分类效果。文中提出一种SAR图像自动分类算法,该算法基于灰度共生矩阵提取特征,结合了AdaBoost和纠错编码设计分类器。实验结果表明,该算法可以得到较好的分类结果。与传统的最大似然法相比,分类精度得到了显著的提高。     

LM-BP神经网络在遥感影像分类中的应用研究

有效地利用卫星遥感数据进行多类别识别并提高分类精度一直是遥感应用研究的前沿。以江苏南京江宁区为试验区,复合最佳指数提取的波段组合光谱信息、灰度共生矩阵提取的纹理信息和地理辅助数据及其派生信息,运用LM-BP神经网络实现遥感影像分类,并将分类结果与标准BP网络和传统分类方法进行了比较。研究表明,将卫星数据与地理辅助数据结合,发展多源多维信息复合的LM-BP方法可以大大提高分类的精度,是提高遥感应用性的有效途径。     

国画特征提取及SVM分类的应用

为了提高国画检索效率,应用SVM算法对鞍马画、花鸟画、人物画、竹子画和山水画等国画进行分类。首先通过对收集的国画样本进行预处理;其次,利用人眼对颜色的划分特点,把RGB模式图像转化为HSV模式,对其H、S、V分量进行非等间隔量化,组成一维特征向量,同时结合惯性比形成图像颜色特征信息,使用灰度共生矩阵算法获取纹理特征信息;最后,通过对比网格搜索、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)的参数寻优方法,应用网格搜索法对国画图像进行分类,并对比了BP神经网络和判别分析算法的分类效果,SVM的正确率高达97%以上,试验结果表明SVM在国画分类应用是有效和可行的。     

基于灰度共生矩阵的金属断口图像的分类研究

灰度共生矩阵在图像的纹理分析中是一个很重要的方法,但是其参数的选择现在还没有确定的方法。论文计算了灰度共生矩阵的13个特征参数,根据不同步长、不同灰度压缩级时特征值的变化曲线确定步长和灰度级别,然后根据相关系数分析选择其中的7个特征,利用加权欧式距离分类器将金属断口图像分为4类。与常用的5个特征进行分类相比,根据该方法选择的7个特征分类效果明显更好。     

基于纹理特征的道路图像分类

该文提出一种新的道路分类方法,在灰度共生矩阵的基础上得到图像的纹理特征,并通过决策树模型得到道路图像分类的决策树。实验证明,该方法有着较高的准确率,其结果在分类方面有着简单易行的特点。     

分布式并行系统中的一种故障分类模型

故障诊断是分布式并行环境下容错系统的关键部分,故障分类模型是影响故障诊断性能的重要因素之一。由于不同的分布式系统有其不同的特点．为了减少系统在故障诊断方面的负担,故障诊断方案一般都考虑程序的需求和系统的属性,选择最合适的故障分类模型。本文提出了一种新的分布式并行环境下的故障分类模型,可以将故障诊断限定在一个合理的故障集中。将这种分类模型和特殊的程序需求以及系统属性相结合,能够得到一个效果理想的故障检测方案。     

基于SVM的SAR图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种卓越的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）则是一种很好的纹理分析方法,而纹理是合成孔径雷达（SAR）图像分类的一个重要特征,故而提出了一种使用灰度共生矩阵进行特征提取的应用支持向量的SAR图像分类法。实验结果证明了支持向量机算法的可行性和有效性。     

一个轻量级分布式机器学习系统的设计与实现

为满足大规模机器学习系统高定制化、低耦合与低资源消耗的需求,设计并实现一个轻量级分布式机器学习系统。采用模块化分层设计并移植多种主流的机器学习与深度学习算法,同时提出参数服务器与动态Ring-AllReduce 2种可扩展梯度同步方案,对算法模型进行并行训练加速。实验结果表明,该系统对于稀疏与稠密模型均有较好的扩展性与稳定性,参数服务器训练可达到与单机相近的准确率与收敛效果,Ring-AllReduce也能在8节点模型上实现相对单节点模型6倍的训练加速。     

基于模糊灰度共生矩阵与隐马尔可夫模型的断口图像识别

纹理通常由空间分布和灰度分布共同描述,灰度共生矩阵(GLCM)能兼顾二者,故广泛应用于纹理分析中。在计算GLCM时,为降低其维数,需对纹理图像进行灰度量化,这必然丢失部分图像信息。灰度量化时,由灰度值与量化区间中心值的不同距离,构造出相应的模糊隶属度函数,并定义了模糊灰度共生矩阵(FGLCM)。通过对断口图像FGLCM的14个特征统计量进行相关性分析,选择角二阶矩和熵等7个统计量作为特征参数,并验证了其有效性。最后,在4类典型断口图像的特征空间上,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行分类识别。实践表明,FGLCM比已有的GLCM能更好地表征断口特性,且在HMM状态数为3时,断口分类的平均识别率可达98%。     

基于改进共生矩阵BGLCM的半色调图像分类

半色调图像的先验性对于图像的逆半调过程有重要的意义,分析了现有的半色调图像识别方法之后,在传统的灰度共生矩阵GLCM进行改进提出BGLCM。BGLCM适用于二值图像的特征提取,省略了传统共生矩阵特征值计算的过程,将提取的特征通过BP神经网络进行分类。实验证明该方法提取的特征具有较好的时间复杂度及分类效果。     

基于多源信息的TM遥感图像计算机分类

本文以榆林市城区及其周边范围为实验区,以TM遥感图像的第一主成分纹理信息、归一化植被指数和MNF变换得到的四个波段为数据源,采用支持向量机方法进行分类,并与最大似然法分类和单纯利用光谱信息的基于SVM分类结果进行比较.试验结果表明,将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类;和传统的分类方法相比,采用支持向量机技术.使用光谱与纹理特征结合的分类方法可以获得更高的分类精度.