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基于改进的SVM的甲状腺图像检索 总被引:1,自引:1,他引:0
针对SVM处理大数据量和区分训练集样本属性的重要性差的问题,我们将SVM和粗糙集结合,构造了基于粗糙集与SVM的图像检索相关反馈算法,将其应用于甲状腺CT图像检索。实验结果表明,改进的SVM分类精度可达到92.53%,相比SVM的分类精度(76.58%)提高了15.95%,进而使检索的查准率和查全率也分别提高到89.53%和29.67%。 相似文献
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一种基于DWT-SVD的彩色图像水印嵌入方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步加强多媒体的信息安全和版权保护问题,文中基于离散小波变换和奇异值分解理论,提出将RGB三色通道的水印图像分别嵌入到载体RGB三色通道中,其特点是以彩色图像作为水印.实验结果表明,该算法水印具有不可见性好、嵌入信息量大、抗攻击能力强等特点. 相似文献
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通过有效的组织粗糙集理论的约简算法与支持向量集中的分类算法,借助用户的反馈标记,较大的提高了图像检索查全率与查准率,使检索的目标图像更能符合用户的语义特征.由于粗糙集理论的引入消去了本次检索的冗余属性,提高了图像检索的时间复杂性.SVM与相关反馈的结合降低了维数灾难,也降低了高层语义与低层特征的差异带来的困难. 相似文献
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