基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法

提出一种基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法,该方法突破了Gabor小波的带宽限制,仅采用较少的极坐标Log Gabor滤波器,即实现了准确地纹理分割.实验表明,在频谱覆盖相同的情况下,极坐标Log Gabor小波具有较Gabor小波更好的性能和更高的效率;此外,实验中针对多通道滤波方法对最小距离判别方法的改进,也取得了较好的效果,这为基于小波分解的分类问题提供了一个新的思路.     

一种彩色图像去噪的快速PGF滤波算法

提出了一种去除彩色图像噪声的快速PGF滤波算法.首先介绍了基本的PGF滤波算法,然后在分析PGF滤波算法的基础上,提出了一种简化的PGF滤波算法.最后,对该算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法在完成图像的噪声平滑和边缘保持的同时实现了图像的快速滤波.     

环境化合物降解预测模型的研究

为建立化合物降解的计算机预测模型,确定降解和非降解化合物显然不同的参数.选择389个有机分子作为数据集,选其中312个为训练集,其余77个为验证集,每个分子计算195个分子参数,分别采用逐步判别法和主成分分析法建模,并用外部验证集验证模型的预测能力.结果:逐步判别法分析结果中,训练集的降解和非降解化合物的正确率分别为90.6%和69.5%;验证集的降解和非降解化合物的正确率分别为83.9%和63.6%.主成分分析结果在测试集中,降解和非降解化合物的正确率分别为80.4%和31.8%.验证集的降解化合物和非降解化合物的正确率分别为67.9%和50.0%.因此,采用逐步判别法模拟而建立的数学模型,可作为预测化合物降解的模型.以卜研究可以为预测有机物降解提供参考.     

浅谈机器视觉

简单的讲机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断.通过成像器件(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作.     

航嘉冷静王标准版真假判别

作为航嘉知名度最高的产品之一,冷静王标准版一直以噪音低,品质出众受到消费者的青睐。然而最近市场上出现了一种假冒的冷静王标准版电源,由于普通消费者无法辨别电源的真伪,导致很多人不知不觉买了假货。其实真货和假货之间还是有比较明显的区别,只要仔细观察,不难看出假货的破绽。     

用于研究专家系统的另一神模型──判别树及其寄生树

本文提出的判别树是一种既系统又直观地描述判别思路的模型,寄生树是一种用来判定判别树中结点的子特征的判别树。在专家系统的研究中,应用本模型有三个优点：①可有条理地描述、整理复杂的分类判别知识;②易于转换出相应的产生式规则或框架形式的知识库;③能清晰直观地指导设计高效的判别推理机。     

反馈电路的判别

反馈在电子电路中的应用非常广泛,如何正确判断反馈类型,是分析电子电路性能的重要前提。通过结合实例就反馈类型的判别做了较为深入的分析,总结了不同电路反馈类型简单有效的判别方法,有助于初学者更好更快的掌握反馈的知识。     

基于改进傅里叶描绘子的CBIR系统

在现有的基于傅里叶描绘子的CBIR系统中,为了提高检索速度,一般需要舍去物体轮廓经傅里叶变换后的大部分高频分量.当物体轮廓在细节部分具有较高能量时,此方法不具备有效性.为尽可能保证检索准确率并兼顾检索速度,在原有傅里叶描绘子上进行扩展,避免直接舍去高频分量,引入Fisher判别分析法将描绘子映射到子空间进行降维,并保证...     

分块PCA加权与FLD结合的血流图红外人脸识别方法

传统红外人脸识别方法都是基于全局特征的识别方法,为了充分利用人脸的局部特征,提出一种基于血流图的分决PCA+FLD的红外人脸识别方法.通过血流模型把红外温谱图转换成血流图,能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之间类内距.基于各个分块的类间距与类内距比值大小(RD),分块PCA加权可以自适应地提取更适合识别的人脸局部特征,同时还可以缓解Fisher线性判别的小样本问题(零空间问题).实验表明,分块PCA+FLD并不会减少整体特征提取中有用识别信息的提取,而且可以突出局部特征对识别贡献,提高本方法的识别率.     

基于多约简Fisher-VSM和SVM的文本情感分类

为了提高文本情感分类准确率,提出基于多约简Fisher向量空间模型和支持向量机的文本情感分类算法。该算法首先采用Fisher判别准则提取TF-IDF特征向量,然后依据低维文档向量空间模型间的相似度对文档进行聚类,减少文档的数目。该算法从维度和数量两个方面对文档的向量空间模型进行约简,以期提高支持向量机的训练速度和分类性能。仿真实验结果表明,该算法具有良好的召回率和分类准确率。