基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法

图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量,反映了纹理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息,以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的特征,利用支持向量机(SVM)对这些特征进行训练和分类,以达到纹理图像分割的目的。详细说明了纹理图像的分割过程,同时分析了不同参数情况下对分割精度的影响。针对Brodatz纹理库的实验结果表明:该方法具有较好的分割效果。     

大间距无监督正交特征提取算法

以主成分分析和局部保持投影为理论基础,提出了一种同时考虑数据样本的全局和局部特性的大间距无监督正交特征提取算法,算法的目标函数采用大间距准则,避免了由于矩阵求逆带来的小样本问题,同时为了进一步增强算法的识别性能,对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性.     

Online motion recognition using an accelerometer in a mobile device

This paper introduces a new method to implement a motion recognition process using a mobile phone fitted with an accelerometer. The data collected from the accelerometer are interpreted by means of a statistical study and machine learning algorithms in order to obtain a classification function. Then, that function is implemented in a mobile phone and online experiments are carried out. Experimental results show that this approach can be used to effectively recognize different human activities with a high-level accuracy.     

Constructing 3D human model from front and side images

Constructing 3D human model from 2D images provides a cost-effective approach to visualize digital human in virtual environment. This paper presents a systematic approach for constructing 3D human model using the front and side images of a person. The silhouettes of human body are first detected and the feature points on the silhouettes are subsequently identified. The feature points are further used to obtain the body dimensions that are necessary for identifying a template 3D human model. The shape of the template human model can be modified by the free-form deformation method. Moreover, the proposed approach has been applied for constructing the 3D human models of 30 subjects. The comparisons between the constructed 3D models and the 3D scanning models of the 30 subjects indicate that the proposed system is very effective and robust.     

基于表面及切向属性的点模型骨架提取方法

针对目前在离散点云模型以及低分辨率模型上提取骨架算法存在的局限性,提出一种基于表面及切向属性(attributesofsurfaceandtangency,AST)的新方法.首先给出两个属性定义及其计算方式.然后基于上述属性通过表面光滑收缩和骨架吸引的双重作用达到模型的几何收缩,连接迭代收缩完成后得到的中心点,从而得到模型的骨架.实验表明:该方法得到的骨架能较好地表达原始模型的几何特征和拓扑结构,在缺少连接信息和低分辨率的情况下也能获得较好的骨架提取效果.     

二维相关彩色编码技术在遥感蚀变信息提取中的应用

通过对"背景"、"干扰"与"异常"在二维散点图的空间结构分析,选取最优提取蚀变信息的波段组合。结合"遥感蚀变信息多层次分离提取"模型,主要采用二维相关彩色编码技术与Mask技术逐步去除干扰信息,实现蚀变异常二次提取,使得矿化蚀变信息一步步分离提取出来。实践证明此方法在解决地物混合复杂的地区的遥感蚀变信息提取中具有良好的效果。     

一种基于投票法融合的ASTER遥感影像水体提取方法

遥感影像在水资源调查和洪涝灾害监测中发挥着重要作用,但从遥感影像中提取水体通常面临着阴影和狭小水体漏提等难题。针对单一方法在水体提取中的局限性,引入分类器集成的思想,提出一种基于投票法融合的水体提取方法,首先利用Bagging、Random Forests和神经网络(NN)分类器对遥感影像进行分类,然后采用多数投票法从决策层融合3个分类结果,得到研究区水体提取结果。试验结果表明,该方法能够有效去除阴影且能较好地识别狭小水体,具有良好的应用效果。     

提取黔西南红粘土的ASTER波段比值技术研究

红粘土型金矿是黔西南的一个重要的金矿类型,我们以往的研究实践表明:Aleks Kalinowski等[1]研制的红粘土型金矿ASTER波段比值4/5不适合黔西南红粘土的信息提取,因此,需要研究适合该地区的ASTER波段比值。ASTER波段比值组合2/1、4/3和(5+7)/6彩色合成后被成功地应用到研究区的红粘土提取中。比值的选择是建立在对矿区红粘土光谱曲线特征的分析和ASTER图像预处理的基础上,该比值组合能够有效提取出ASTER图像上的矿区红粘土信息,并可以扩展应用到周边地区,寻找到更多含金红粘土的分布区,这充分显示了ASTER波段比值彩色合成技术在红粘土提取中的作用。     

基于MP稀疏分解原子参数的乐器分类

Mel频率倒谱系数(MFCC)等传统声学特征不能精确地体现出不同乐器信号间的差别。为此,提出一种基于匹配追踪(MP)稀疏分解原子参数的乐器分类方法。利用MP算法提取各类乐器信号的稀疏分解原子,将得到的原子参数作为特征,通过支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法的分类正确率达到89.17%,相对于MFCC提高了17.37%。     

基于DOM树与领域本体的Web抽取方法

为解决异构DeepWeb结果页面中数据区域及数据记录的自动抽取问题,提出一种基于DOM树与领域本体的Web抽取方法。利用数据内容特征以及领域本体库标记DOM树的节点,按照结果页面展示规律定位数据区域,根据改进的简单树匹配算法,定位数据区域及数据记录。实验结果表明,该方法定位数据区域及数据记录的F-measure值比传统的抽取方法高2.93%~6.67%。