基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取分析

图像纹理作为一种重要的视觉手段,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。目前常用的纹理特征提取的方法主要有统计方法、模型方法、信号处理方法和结构方法。灰度共生矩阵即为灰度级的空间相关矩阵,以其为基础的统计方法通过对矩阵统计量的求取较好地提取到了纹理特征,通过选取关键参数编程并进行仿真实现,分别求取了四个方向的灰度共生矩阵及其特征量来分析图像的纹理特征。     

改进的蠕虫特征自动提取模型及算法设计

文章提出了一种基于序列比对的蠕虫特征自动提取模型,该模型针对现有蠕虫特征自动提取系统的可疑蠕虫样本流量单来源和粗预处理等问题,提出了对网络边界可疑流量和蜜罐捕获网络流量统一的聚类预处理,并使用改进的T-Coffee多序列比对算法进行蠕虫特征提取。实验分别对Apache-Knacker和TSIG这两种蠕虫病毒进行特征提取,从实验结果可以看出文章提出的模型产生的特征质量优于比较流行的Polygraph、Hamsa两种技术。     

基于APR—SVM的音频分类方法

音频分类在多媒体应用中十分广泛,主要有时域分析和频域分析方法。文中提出了一种基于自适应间距比（APR）算法和支持向量机（svrd）算法的音频分类方法,先用APR算法区分语音与非语音;对于非语音,再通过SVM进行音频分类。APR算法是比较PR参数和阈值来区分语音和非语音,它和信噪比密切相关;而将非语音分成四组：音乐,汽车,会议,雨声,提取特征因子。实验结果表明：文中设计的分类器的精度达到93．75％以上,能很好地把各类型音频分开。     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

基于小波变换的泄露故障特征提取研究

为研究液压系统管路泄漏对压力脉动信号的影响,提出利用改进的小波消噪算法和小波包对压力脉动信号进行消噪和特征提取;针对传统小波变换阈值函数在去噪处理中存在的恒定偏差、不连续等缺点,提出一种改进阈值函数和新阈值相结合的新方法,将该方法与平移不变量方法相结合,避免了传统小波变换去噪时在不连续点存在的Pseudo-Gibbs现象;通过利用改进小波消噪方法和小波包对FESTO试验系统采集的正常和故障压力脉动信号进行分析比较,研究结果表明,不同工况下压力脉动信号3个主要能量频带的分布特性,可以作为泄露检测和识别的故障特征。     

机动车车牌识别中SVM的应用

支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。     

基于内容的静态语义概念视频检索方法研究

本文针对互联网视频检索技术的发展,阐述了目前主流视频搜索引擎的技术现状,分析了互联网视频检索的关键技术,特别是对于视频特征的提取技术。本文的创新点是提出了一种通用的基于内容的静态语义视频检索方法,该方法可以弥补基于文本视频检索的有关不足,并且在TRECVID的视频概念检索数据的静态语义概念中得到验证,运行稳定。     

改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征

传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征。首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基;然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘;最后,两者结合得到图像的线特征。从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性。     

改进的图像关键点特征提取形状匹配算法

研究图像特征提取匹配优化问题。传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,导致形变图形配准和识别难,提出了一种改进的局部反射特征图像关键点匹配算法。算法首先采用了一种新的算法来对图像进行特征点信息提取,依据图像的仿射不变性原理来计算各三角形区域相对的面积。在关键点附近构造三角形区域,通过仿真表明,提出的改进的算法能够快速的检测图像的关键点,而且能够获得更加多的关键点,有效的提高了算法检测的效率,具有一定的实际应用价值。