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基于Hessian半监督特征选择的网络图像标注 总被引:1,自引:0,他引:1
针对半监督特征选择算法进行了研究,采用有标签图像和无标签图像的半监督特征选择方法来提升网络图像标注的性能。基于二阶Hessian能提出一个新的半监督特征选择方法,该方法具有更好的局部拓扑结构保持特性和推断能力,从而能够克服基于图拉普拉斯半监督学习方法的缺点。将所提出的半监督特征选择算法应用到网络图像标注任务中,在两个大规模网络图像数据库上进行了实验,结果表明Hessian半监督特征选择方法优于拉普拉斯半监督特征选择方法,适合大规模网络图像标注。 相似文献
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针对IP多点组播视频控制信息组播传输的可靠扩展问题,将组播扩展性方案超立方体(hypercube)拓扑思想与组播可靠性方案反馈重发局部化(localization)思想用于控制机制,提出了一种基于超立方体拓扑的可靠扩展控制机制:将控制拓扑从1维树型映射为n维超立方体拓扑,运用超立方体结构几何特性将局部反馈重发恢复融入拓扑节点扩展中,实现了视频控制信息的有效可靠扩展。理论分析与实际测试表明:基于超立方体拓扑的控制机制有较好的可靠扩展性。 相似文献
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Zernike不变矩具有对噪声不敏感,正交等特性,是表情的有效表征方法,高阶Zernike矩包含更多图像信息,对表情分类的作用更大.但是高阶矩的计算复杂度很大,很难达到快速表情识别的要求.本文利用小波变换对表情图像进行多尺度分析,从低频子图像中计算其Zernike矩作为判别特征进行表情识别.通过小波变换,一方面可以对图像降维,降低计算复杂度;另一方面,小波变换的去噪性能使得识别效果更好.实验表明,基于多尺度分析Zernike矩特征的方法优于单独使用小波变换或Zernike矩特征方法的识别效果. 相似文献
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基于最小二乘互相关算法的图像定位匹配研究 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于最小二乘互相关的图像定位匹配算法。该算法将图像互相关信息和最小二乘法结合实现图像定位匹配,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级,同时利用金字塔分层来提高定位匹配速度;通过本算法在印刷品质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性。1 相似文献
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曲率驱动的基于亥姆霍兹涡量方程的图像修复模型 总被引:1,自引:0,他引:1
图像修复模型根据已知区域信息自动修复目标区域,且保证修复后的图像满足人眼视觉系统的要求,目标区域轮廓自然.理论分析证明,流体力学中无粘亥姆霍兹涡量方程可以实现图像修复.根据曲线和曲面运动方程,使用曲率驱动亥姆霍兹修复模型中的等照度线传输方向.曲率是图像几何特征作用的结果,所以新模型可以很好地保持图像中的线性特征.图像中涡量为平滑程度的度量,二维图像域中涡量具有扩散性,对涡量方程的结果做各向异性扩散,使等照度线间的图像信息交互.亥姆霍兹涡量方程修复模型中的各个参数及扩散过程是涡量扩散性和耗散性以及图像几何特征作用的结果,扩散后的修复模型稳定且不存在错误的传输方向.理论和实验证明了曲率驱动的亥姆霍兹涡量方程模型在图像修复中的有效性. 相似文献
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基于非线性扩散滤波的边缘检测和图像测量 总被引:6,自引:6,他引:6
提出了一种基于自适应非线性扩散方程滤波的边缘检测方法, 以提高图像测量的精度。首先对原始图像实施一种非线性扩散处理,即沿着等照度线(边缘)的梯度方向实施反向扩散以锐化边缘, 而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像; 然后应用经典的微分算子来检测边缘。实验结果表明,相对于经典的边缘检测算子, 本算法得到了尖锐而平滑的单像素宽的图像边缘,较好地定位了边缘, 相对误差为0.03。当图像边缘模糊和存在附加噪声时, 测量结果将会受到很大影响。本方法较好地定位了边缘像素, 对于微小尺寸测量显示出它的优越性. 相似文献
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为了提高勘探精度及采油效率,需要更深入地了解地质构造,因此断层面模型的重构有着重要的意义,为此提出了基于再生核神经网络的断层面重构方法。再生核源于不同学科分支,目前已成为函数逼近的重要工具。将再生核与神经网络有机地结合起来,提出一种新型的神经网络———再生核神经网络,且将网络的训练归结为求解线性方程组问题,为了建立既具有足够精度又能表现系统行为的简单模型,考虑线性方程组的稀疏解是必要的,稀疏解就是具有大量零元素的近似解。虽然稀疏解整体误差较小,但可能在一些点上的误差较大,为此提出对稀疏解的误差修正方法。将再生核神经网络应用于大庆地区的断层面模型重构,实验结果表明,本文重构的断层面与传统方法重构的断层面相比,更符合大庆地区的地质情况。 相似文献
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提出了实时条件下裸手单目的手部定位和跟踪算法。结合改进的差分法提出了实用的手部约束条件,从每帧图像中提取手部图像,确定感兴趣区域(ROI,region of interesting),得到较为满意的手部分割结果,再对手部图像特征进行深入分析和提取,利用改进的相干映射算法(VCM,vector coherence mapping)进行跟踪,针对手的运动增加了约束,保证了顽健性。在这个基础上,提出了时间相关的运动预测模型,满足了实时性的要求,保证前后分析结果的一致性。实验结果证明,在不同光照和复杂背景下系统有最高达99%的识别率,与已有的系统相比,性能显著提高。 相似文献