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支持向量机及其应用研究 总被引:7,自引:1,他引:7
支持向量机是一种新型机器学习方法,因其出色的学习性能,已成为当前国际机器学习界的研究热点.作者介绍了支持向量机的理论依据及其研究进展. 相似文献
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讨论了一种基于图像结构特征的时域图像编码混合算法,该算法结合差分脉冲编码调制(DPCM)预测编码和一种新的模式替代算法。阐明了该算法的实现方法和计算机仿真结果,并与联合二值图像专家组标准(JPEG)进行比较,仿真结果表明,在保持型压缩和有失真中,低压缩率时,该算法的编码性能优于JPEG算法,且运算量比JPEG低。 相似文献
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一种改进的LBG快速算法 总被引:6,自引:0,他引:6
LBG算法是矢量量化码书设计的经典算法。针对其空胞腔问题提出一种改进的LBG算法,并以熵序列收敛作为新的算法停止判据。实验表明,该算法具有收敛速度快、码书性能佳等优点,该算法的PSNR比传统的LBG算法提高2.74dB。 相似文献
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基于图像纹理特性的数字水印算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于图像纹理特性的数字水印算法,该算法采用分形参数描述图像纹理特征,选取粗糙纹理块作为水印的嵌入块,水印嵌入利用图像小波分解系数的塔式特性进行不同级之间相似块的替代,检测算法无需原始图像,仅需保留块嵌入位置作为密钥.由于水印算法充分利用了图像自身特点,同时水印嵌入分块进行,有效地提高了水印信号的鲁棒性.实验结果表明该方法对一般的图像处理操作具有很好的鲁棒性. 相似文献
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讨论了一种基于人类视觉特性的自适应图像编码算法,该算法在JPEG基础上采用视觉门限编码,自适应扫描技术,仿真结果表明,在高压缩率的情况下,无论从编码性能,还是从视觉感官上,该算法效果的均优越于JPEG。 相似文献
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本文针对当前数字水印算法中提出的各种数字水印信号进行分析,综合了数字水印信号应满足的特性,并且提出了基于混沌序列的数字水印信号算法.与目前存在的数字水印信号相比,混沌数字水印信号具有三方面的优点:易于产生,仅需采用一维混沌映射方程,水印信号生成速度快;数量众多,混沌系统模型、参数和初值的选择不同即可得到互不相关的两序列;保密性好,在不知道混沌模型及相关参数的前提下,几乎不可能破译.因此可以有效地解决实际应用中大量数字水印产生的问题及数字水印标准化问题,有利于数字水印技术走向实际应用. 相似文献