手写体汉字扇形弹性网格特征提取的新方法

近年来，网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中，并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一，网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术，该文提出了一种新的网格技术一扇形网格法，结合边缘方向分解技术^[1]，构造了一种新的手写体汉字特征提取方法一扇形网格边缘方向分解特征，实验结果验证了本方法的有效效。     

基于颜色扇形模型的图像检索

全局颜色直方图所描述的是各种色彩在整幅图像中所占的比例.无法体现图像颜色的空间分布情况.在HSV颜色模型的基础上,把图像的色调、饱和度和亮度分量分别在径向和角度两个方向上投影,得到六个投影直方图.以这六个投影直方图的前三阶中心矩作为特征,提出了利用扇形模型进行图像检索的算法.实验结果表明,该算法计算简洁、检索速度快,具有较高的查全率和查准率.     

基于DCT扇形划分的压缩感知图像处理

提出了一种改进的DCT扇形划分的压缩感知方法。为了进一步提高图像重建质量,降低重建时间,使用扇形划分的形式保留低频带系数,利用不同采样率分别对中/高频带系数进行测量。利用正交匹配追踪算法（OMP）对中/高频系数进行恢复,进行DCT反变换重构图像。实验证明,在压缩率较小时,与单层小波等方法相比,该方法的重建效果得到明显提高。     

基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。     

基NMI变特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当前多媒体数据库系统和数字图书馆研究中的一个热点。文章基于二值图像的NMI不变特征(归一化转动惯量)提出了一种全新的基于内容的像检索方法，其特点是计算简单、精确度高、具有抗几何畸变性，对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性。试验结果表明，该方法具有一定使用价值，可用于图像检索。     

基于NMI不变特征的图像检索方法

基于内容的图像检索技术是当前多媒体数据库系统和数字图书馆研究中的一个热点。基于二值图像的NMI不变特征(归一化转动惯量)提出了一种全新的基于内容的图像检索方法，其特-点是计算简单，精确度高，具有抗几何畸变性，对滤波、平滑、压缩等图像操作有一定的鲁棒性。试验结果表明，该方法具有一定实用价值，可用于图像检索。     

特征匹配在0、1序列模式的图像检索算法的应用

对使用0、1序列模式进行图像检索的方法进行了深入研究,在提取特征串方面对原算法进行了改进【1】。     

基于纹理-形状特征的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

基于多语义特征融合的图像检索

多媒体技术的发展导致数字图像迅速增长,如何根据语义特征高效检索出满足用户要求的图像,已成为当前各行业迫切需要解决的问题。为此提出一种基于颜色、纹理和形状三种语义特征的图像检索方法,建立了颜色和纹理特征的语义描述,使用BP神经网络实现了低层视觉特征到高层语义特征的映射。选取Corel图像库作为测试图像库,实验通过与基于颜色语义特征的检索方法相比较,取得了良好的实验效果。     

面向情感特征的风景图像分类研究及其实现

视觉活动是认知外部世界的主要途径,视觉感知源于物体的外形、色彩及纹理。而颜色特征的不同对人类情感变化起着至关重要的作用。鉴于不同风景图像会产生不同的颜色特征和情感特点,如何建立图像颜色特征与用户评价之间的关系并加以鉴别具有重要的研究意义。该文在学习前人提出的各种颜色提取分类算法的基础上,结合图像的颜色直方图对风景图像的颜色特征进行提取,并利用支持向量机的方法对图像进行分类。实验表明,该方法取得了较好的准确率。     

面向情感特征的风景图像分类研究及其实现

视觉活动是认知外部世界的主要途径,视觉感知源于物体的外形、色彩及纹理。而颜色特征的不同对人类情感变化起着至关重要的作用。鉴于不同风景图像会产生不同的颜色特征和情感特点,如何建立图像颜色特征与用户评价之间的关系并加以鉴别具有重要的研究意义。该文在学习前人提出的各种颜色提取分类算法的基础上,结合图像的颜色直方图对风景图像的颜色特征进行提取,并利用支持向量机的方法对图像进行分类。实验表明,该方法取得了较好的准确率。     

点要素扇形缓冲区的设计与应用

为了满足对点状实体进行扇形缓冲区分析的需要,在Visual Basic.NET和ArcObjects平台上,开发了点要素扇形缓冲区分析模块。首先,新建一个Polygon图层,迭代读取图层属性表字段值;其次,计算扇形圆弧两端点坐标和弦长,判断绘制圆弧方式,并把圆弧和扇形的两条边分别加入ISegmentCollection实例;最后,绘制出扇形缓冲区并进行多边形叠置处理。为了便于使用该功能,并能进行多种方法和参数选择,开发了扇形缓冲区向导。用两个实例证明了扇形缓冲区使用的方便性、动态性和有效性及其广阔的应用前景。扇形缓冲区是圆形缓冲区的一种扩充,包含了更多的信息和规律,便于分析和得出更可靠的结论,从而为管理者提供更准确的决策支持,同时丰富了空间分析中缓冲区的理论和方法。     

一种基于自相关函数特征的行为识别方法

为了增强特征敏感度,提高人体日常行为识别准确率,提出一种基于自相关函数的人体行为识别方法。首先对预先采集的人体行为数据进行预处理,然后从时域和频域提取特征后计算得到自相关函数特征,同时采取互相关函数的步进式方法在自相关函数上进行降噪操作。分别使用C4.5决策树、K最邻近(KNN)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)四种分类器进行分类。实验结果表明,与选取纯粹的时、频域特征集进行识别分类的模型相比,选用了包含自相关函数特征的特征集构造出来的模型对行为的识别准确率有较大提高。     

用户评论中产品特征的抽取及聚类

在用户评论中蕴含了大量的产品特征和用户对这些特征的观点和态度.本研究提出了基于Apriori关联规则算法的产品特征抽取方法,利用与种子特征集合的互信息和与观点词的共现度对候选特征进行过滤;并提出了一种特征自动聚类方法,以特征词间的字符串相似度和语义相似度以及特征所对应的观点词作为衡量产品特征之间关联程度的特征,采用K-means聚类算法对产品特征进行聚类.本研究采用大众点评网对美食店铺的评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法有效性.     

图像颜色征提取技术的研究与应用

介绍图像信息处理技术的一项基础性研究--图像颜色特征提取技术,重点讨论颜色特征提取技术的发展现状以及两大应用背景,即图像检索和图像情感语义的研究,揭示了颜色特征提取技术在基于内容的图像检索和图像情感识别研究方面的重要作用.总结了常用的颜色特征提取方法,指出现有方法中存在的问题和不足之处,提出了研究的新思路,并对今后的研究重点做出了展望.     

微生物显微图像分类识别技术研究及应用

阐述了储粮微生物显微分类识别的方法,提出了检测系统的硬件和软件组成.介绍了对检测到的微生物图像的目标区域,自动提取静态微生物图像的纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法.实验结果表明,该方法可为储粮微生物的计算机自动模式识别提供稳定的特征参数值,不但有效提高了识别效率,而且也为储粮微生物的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径.     

基于NSCT-GLCM的CT图像特征提取算法

针对海量CT图像分割中特征提取的难题,提出一种非下采样轮廓变换(NSCT)和灰度共生矩阵(GLCM)相融合的CT图像特征提取算法。首先采用NSCT对CT图像进行多尺度、多方向分解,并采用GLCM提取子带图像的共生特征量,然后对共生特征量进行主成分分析,消除冗余特征量,构成多特征矢量,最后利用支持向量机完成多特征矢量空间的划分,实现CT图像分割。实验结果表明,NSCT-GLCM能够较好地提取CT图像特征,提高了CT图像分割准确率,可以为医生诊断提供辅助信息。     

不同类型特征对神经网络分类结果的影响

目前一般的乳腺X光片计算机辅助诊断系统经常采用神经网络来进行分类。分类过程中特征的提取极为重要,因为这关系到神经网络的分类能力,需要采用最具代表性的特征作为分类系统的输入部分。文章采用神经网络对14个基本的灰度特征、4个BI-RADS特征、病人年龄特征进行训练和测试,研究这些特征对分类结果的影响。试验结果显示,联合使用14个灰度特征和4个BI-RADS特征可以改进肿块异常的分类率。     

一种基于情感特征的短文本分类方法

With the emergence of a large amount of short texts, using short text classification technology to mine a large amount of effective information in short text has become a hot topic of research. For the feature selection method in the current classification process, which only considers the word frequency, and the short text is short in length and sparse keywords, the paper proposes a short text classification method based on emotional features, combined with TF-IDF, the weight of the feature words is modified with the 〖JP2〗sentiment dictionary, which can effectively improve the weight of the feature words with distinguishing ability, and avoid the problem of low accuracy caused by traditional methods which do not consider emotion but only word frequency. Using the Chinese corpus of teacher Tan Songbo for short text classification, through comparative experiments, the effectiveness of the method is verified.