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1.
2.
针对复杂背景下红外图像小扩展目标分割的问题,提出了一种基于多特征整合的双色红外小扩展目标精确分割算法.该算法在提取目标在红外双波段图像中的多种图像特征的基础上,采用D-S证据理论中的正交和复合规则对来自两个不同红外波段的目标检测证据进行综合处理,充分利用了目标在中波和长波红外图像的信息互补性和冗余性,在较大程度上提高了杂波背景下红外图像小扩展目标定位与分割的稳健性和精确性.实验结果显示了该算法的有效性.  相似文献   
3.
基于云模型的图像区域分割方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
基于区域的图像分割方法由于其高效、稳健的特点成为自动或半自动图像分割方法的研究热点之一。针对区域分割方法中存在的不确定性问题,提出了一种基于云模型的区域分割方法。首先以云变换为基础确定了区域生长过程中的生长准则,然后以逆向云算法实现分割区域由定量的像素集合到定性的云概念的转换过程,最后以云综合算法为基础将相邻区域进行合并,实现了基于区域的不确定性图像分割。两组图像分割实验表明该方法可以准确地分割出目标,并优于传统的图像分割算法。  相似文献   
4.
基于蚁群特征选择的相似重复记录分类检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为实现相似重复记录的检测,提出一种基于蚁群算法特征选择的分类检测方法。将相似重复记录检测看成二分类问题,定义了字符串型、枚举型和日期型3种典型属性类型的相似特征和归一化算法,以两记录的相似特征向量作为分类器的输入进行检测;建立了以召回率、准确率和特征规模综合最优的特征选择多目标优化模型,并根据问题特点将多目标模型转化为单目标模型,应用蚁群算法设计了模型求解算法。最后,用欧氏距离分类法和支持向量机2种分类器验证了该方法的有效性。  相似文献   
5.
不确定性人工智能   总被引:91,自引:2,他引:91  
李德毅  刘常昱  杜鹢  韩旭 《软件学报》2004,15(11):1583-1594
在主、客观世界普遍存在的不确定性中,随机性和模糊性是最重要的两种形式.研究了随机性和模糊性之间的关联性,统一用熵作为客观事物和主观认知中不确定状态的度量,用超熵来度量不确定状态的变化,并利用熵和超熵进一步研究了混沌、分形和复杂网络中的不确定性,以及由此带来的种种进化和变异,为实现不确定性人工智能找到了一种简单、有效的形式化方法,也为包括形象思维在内的不确定性思维的自动化打下了基础.不确定性人工智能是人工智能进入21世纪的新发展.这个由多学科交叉渗透构成的新学科,必将使得机器能够具备人脑一样的不确定性信息和知识的表示能力、处理能力和思维能力.  相似文献   
6.
针对双色红外成像系统中的自动目标识别问题,提出了一种采用多特征多分类器决策级融合的目标识别算法。该算法首先提取目标的形状特征和面貌特征;接着基于各种不同特征设计多个分类器对目标进行分类;然后采用所设计的多分类器决策级融合策略对多个分类器的目标分类结果进行融合处理;最后采用所提出的决策规则对多分类器融合分类结果进行处理得到最终的目标识别结果。该算法充分利用了目标在多传感器图像中的多种分类特征信息,在较大程度上提高了系统的目标识别效率和精确性。实验结果证实了该算法的有效性。  相似文献   
7.
双色红外成像系统空间点目标识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对干扰条件下的空间点目标识别问题,提出了一种基于双色红外成像传感器时-空信息融合的空间点目标识别方法,并采用D—S证据合成理论对来自两个红外成像传感器的实际图像目标信息进行了仿真计算。结果表明该方法对强干扰条件下的红外点目标具有理想的识别效率。  相似文献   
8.
一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
随着数字时代的来监,数据挖掘成为知识领域中的研究热点,但由于保密、数据多样性等问题,测试数据源的获得取一直困扰着数据挖掘算法的研究,为此,提出一种基于云模型的测试数据源生成方法,利用此方法,给出了数量型数据的生成算法,对范畴型数据的生成进行了讨论,由于云模型中随机性与模糊性和特点,各属性的数据之间除了包含已知的先验知识以外,数据的分布、各属性之间的关系也会存在一定的随机和模糊,使得构造的数据源中又  相似文献   
9.
针对复杂背景下的红外图像弱目标检测问题,本文提出了一种基于非对称融合策略的双色红外弱目标检测方法.该方法在对来自两个不同红外波段的目标检测信息进行基于非对称策略融合的基础上,采用时域递归融合方法对多帧红外图像中的目标检测结果进行综合处理,进一步改善了融合检测系统的性能,为红外图像弱目标检测提供了一条可行的技术途径.文末的实验结果证实了该方法的有效性.  相似文献   
10.
基于AdaBoost的高分辨率遥感影像城市绿地提取算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对高分辨率遥感影像中城市绿地的光谱、纹理及NDVI等特征,提出了一种基于多特征、多检测器组合的高分辨率遥感影像绿地提取算法。该算法分别以城市绿地的光谱信息、纹理及NDVI来构造提取绿地的弱检测器,并通过AdaBoost算法进行训练,将弱检测器加权组合构成提取绿地的强检测器。对武汉地区QuickBird影像进行了绿地提取实验,实验结果表明该方法可以高效并准确地提取出绿地信息,优于传统的单一采用光谱信息或纹理信息的绿地提取算法。  相似文献   
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