基于多分类器组合的高光谱图像波段选择方法

由于高光谱数据具有波段多,数据量大等特点,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题。提出一种基于多分类器组合的高光谱波段选择方法,该方法通过遗传算法良好的寻优能力获得若干组较优初始波段子集,在此基础上使用这些波段子集训练若干个基分类器,进而利用改进的基于相同错误差异性度量的分类器选择方法选出部分较优分类器,实现波段选择的目的;最终通过局部精度分析的动态分类器选择实现多分类器组合决策。在公共测试数据集上的实验结果表明:与以往直接选择最优波段子集方法相比,提出的算法能够选择更多具有鉴别能力的波段,明显提高了分类正确率。     

基于水利普查数据的函数依赖关系算法

条件函数依赖(Conditional Functional Dependencies,CFDs)在数据库一致性的检测上应用广泛。为检测水利普查数据的一致性,本文针对水利普查数据特点,将普查数据分为度量、维度2部分,并对度量数据进行聚类,引入条件函数依赖的概念,同时重新定义条件函数依赖,改进发现条件函数依赖的算法(即CTANE算法);以水库工程数据为例,验证本文改进的算法能准确高效地发现水利普查数据中的条件函数依赖,为检测数据一致性做好准备。     

关于写实油画

写实油画自意大利文艺复兴至今已有500多年的历史，目前写实油画已成为人类用以表达情感、精神诉求及审美情趣最为普遍的传统方式，也具有强大的生命力。从古典主义（题材为宗教和神话故事）到新古典主义（颂扬英雄主义）和浪漫主义（注重对现实事件的表现）再到现实主义（注重表现普通人的生活状态），这四百年间写实油画成为西方绘画最重要的表现方式。     

复杂背景下的人脸检测

提出了一种亲折复杂背景下的人脸检测方法。首先,根据图象的灰度直方图,把图象分割成若干子图象区域,然后分别在这些子图象区域中搜索可能的人脸,进行全局特征－奇异值特征的提取,最后根据特征匹配检验的结果作出决策。     

基于特征选择和半监督学习的遥感图像检索

随着卫星遥感技术的不断发展,基于内容的遥感图像检索技术越来越受到关注。目前该方向的研究主要集中在对遥感图像中不同特征的提取和融合方面,这些方法普遍忽略了这样一个事实：对于不同类型的检索目标,特征应该是不同的。另外,小样本问题也是遥感图像检索中一个较为突出的问题。基于以上两方面考虑,本文提出一种基于特征选择和半监督学习的遥感图像检索新方法,该方法主要包括4个方面：1）利用最小描述长度准则自动确定聚类数目;2）结合聚类方法和适当的聚类有效性指标选择最能表示检索目标的特征,在计算聚类有效性指数时,针对遥感图像检索特点对原有的Davies-Bouldin指数进行了改进;3）动态确定最优颜色特征和最优纹理特征之间的权重;4）根据最优颜色特征和最优纹理特征的权重自动确定半监督学习方法,并进行遥感图像的检索。实验结果表明,与相关反馈方法的检索效果相比,该算法在土壤侵蚀区域检索以及其他一般地表覆盖目标检索中均获得了相近的检索效果,但不需要用户多次反馈。     

基于相似性搜索的水利普查数据融合

针对第一次全国水利普查数据融合存在的问题,提出自适应编辑距离相似性度量,通过调整编辑操作权重及启发式学习权重等措施,对传统的编辑距离进行改进,提高相似性搜索的准确性,并给出基于编辑距离的水利普查数据融合的方法和流程,算法的有效性在第一次全国水利普查数据处理中得到验证。     

基于多分类器组合的人脸识别

根据人类认知的规律,文中提出了一种基于整体和局部特征组合的人脸识别方法。奇异值特征是一种比较有效的代数特征,文中提取了整个人脸、双眼以及嘴部的奇异值特征。在组合过程中,提出了一种改进的将距离转换为后验概率估计值的方法,该方法既缩减了单一分类器的可能的模式类别,又对各分类器的输出进行了加权。实验结构表明文中方法是有效的。     

样本自适应多特征加权的高分辨率遥感图像分类

高分辨率遥感影像能够提供丰富的地物细节,但各种地物空间分布复杂,同类目标呈现出较大的光谱异质性,给传统模式识别分类器带来极大的挑战。提出了一种样本自适应多特征加权的遥感图像分类方法。常见的多特征组合分类器未能充分利用各种特征之间的局部相关性,提出通过分析测试样本局部特征相关性,探究各个特征在不同样本的分类中所占权重的不同,据此对不同分类器进行自适应加权。在一个大型遥感图像数据库上的实验结果表明,不同特征在遥感图像中对不同样本的分类作用是不同的,样本自适应特征加权法将平均分类精度从78.3%提高到90%。     

基于视觉单词选择的高分辨率遥感图像飞机目标检测

高分辨率遥感图像中飞机目标的检测和识别具有重要的军事和民用价值,针对以往方法易受灰度分布和形态变化及伪装干扰等缺点,提出一种基于视觉词袋模型的高分辨率遥感图像飞机目标检测的新方法。为了精简飞机视觉码本得到最具鉴别力的视觉单词,结合相关性及冗余度分析去除视觉码本中不相关、弱相关以及冗余的视觉单词,选择对飞机目标检测最为重要的视觉单词,减少了计算复杂度,提高了算法的检测性能。     

新闻视频中广告片段精确定位方法研究

由于广告节目制作风格的多样性,新闻视频中广告片段的检测和定位是一个非常具有挑战性的问题。提出了一种新闻视频中广告片段定位的新方法。首先针对镜头切换和非镜头切换数目不平衡问题,设计了一种新的分类方法进行镜头检测,然后利用聚类分析粗略地标识广告块,最后通过分析相邻镜头的平均持续时间和镜头关键帧的视觉特征准确定位广告边界。实验结果表明,该方法具有较高的定位精度。