基于持续同调的空间金字塔词袋算法

1

作者 易丽莎 彭宁宁 《计算机科学》 北大核心 2025年第11期71-81,共11页

为了解决持续同调从数据中提取的拓扑特征输出形式与机器学习算法的常用输入形式不匹配这一难题,提出了一个新的算法框架——基于持续同调的空间金字塔词袋模型(PHSBoW算法)。该算法将持续同调输出的持续性图(PD图)转换为固定长度的向量... 为了解决持续同调从数据中提取的拓扑特征输出形式与机器学习算法的常用输入形式不匹配这一难题,提出了一个新的算法框架——基于持续同调的空间金字塔词袋模型(PHSBoW算法)。该算法将持续同调输出的持续性图(PD图)转换为固定长度的向量,同时最大限度地保留PD图中所包含的拓扑特征。为提高算法准确率、降低运行时间,在PHSBoW算法的基础上,通过权重优化、聚类模型替代以及词袋模型扩展等改进,进一步发展了PHSsBoW,PHSwBoW,PHSVLAD 3种算法。通过在不同类型和规模的9个数据集上进行实验,将以上4种算法与支持向量机相结合,对数据进行分类。实验结果表明,与传统核函数算法(SWK,PSSK,PWGK)及向量化算法(PBoW,PI,PL)相比,该方法的分类准确率平均提高了3.29个百分点~17.98个百分点,运行时间相较于核函数算法显著降低。这表明,所提出的算法有效解决了持续同调在机器学习中难以结合的问题,同时显著提高了分类准确率和算法运行速度。 展开更多

关键词 持续同调 词袋模型 空间金字塔匹配 机器学习 PD图

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基于瓦片金字塔模型的海量空间数据快速分发方法 被引量：8

2

作者 殷君茹 侯瑞霞 +1 位作者 唐小明 罗鹏 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1269-1274,共6页

针对分布式并行环境下海量空间数据的快速显示和浏览问题,提出一种基于分层、分专题的海量空间数据金字塔模型及基于数据库存储方案的瓦片数据快速分发方法.对比分析了瓦片数据在文件式管理和数据库管理两种模式下的存储机制和响应流程... 针对分布式并行环境下海量空间数据的快速显示和浏览问题,提出一种基于分层、分专题的海量空间数据金字塔模型及基于数据库存储方案的瓦片数据快速分发方法.对比分析了瓦片数据在文件式管理和数据库管理两种模式下的存储机制和响应流程,并以时间跨度59年的沙尘暴观测数据为例,验证了该方法不仅能有效地组织管理海量空间数据,实现高效数据互操作,而且在多用户并发访问时,能快速响应客户端请求. 展开更多

关键词 瓦片金字塔模型 海量空间数据 数据库 分布式并行环境

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基于梯度方向二进制模式的空间金字塔模型方法 被引量：1

3

作者 郭军 周晖 +1 位作者 朱长仁 肖顺平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期129-133,共5页

空间金字塔模型由于其优势在当前图像分类中得到了广泛应用。然而,其码本生成和特征量化这两个环节具有较高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种新的局部特征表述———梯度方向二进制模式,首先对图像稠密采样得到多个子图像块,... 空间金字塔模型由于其优势在当前图像分类中得到了广泛应用。然而,其码本生成和特征量化这两个环节具有较高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种新的局部特征表述———梯度方向二进制模式,首先对图像稠密采样得到多个子图像块,再将每个子图像块均匀划分为2×2个网格,计算每个网格的梯度直方图,然后对所有网格的梯度主方向进行二进制编码并连接为二进制串值,该二进制串值转换的十进制数即为子图像块的特征表述,最后将该特征表述嵌入到SPM模型中。在标准分类数据库上的实验结果证明了本方法在算法耗时和分类精度上均优于基于SIFT的SPM方法。 展开更多

关键词 空间金字塔模型 梯度方向二进制模式 局部特征描述 图像分类

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基于二进制哈希与空间金字塔的视觉词袋模型生成方法 被引量：1

4

作者 彭天强 栗芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期164-170,共7页

构建视觉词典是视觉词袋模型中的关键步骤,目前大多数视觉词典是基于k-means及其改进算法聚类生成。但由于k-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,该方式构建的视觉词典存在区分性较差、构建时间过长、不包含空间信息等... 构建视觉词典是视觉词袋模型中的关键步骤,目前大多数视觉词典是基于k-means及其改进算法聚类生成。但由于k-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,该方式构建的视觉词典存在区分性较差、构建时间过长、不包含空间信息等问题。为此,提出一种改进的视觉词袋模型生成方法,以缩短视觉词典的构建时间。提取图像的局部特征点,构成局部特征点描述集。学习二进制哈希函数,将局部特征点映射为视觉单词,并对视觉词进行过滤,生成二进制哈希码的视觉词典。利用生成的视觉词典,结合空间金字塔匹配模型生成新的视觉词典模型,将图像表示为空间金字塔直方图向量,并应用于图像分类和检索。实验结果表明,该模型具有较高的分类精度和检索性能。 展开更多

关键词 二进制哈希 空间金字塔匹配模型 视觉词袋模型 图像分类 图像检索

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基于超像素空间金字塔模型的场景识别研究 被引量：6

5

作者 程少光 何毕 +1 位作者 布树辉 刘贞报 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第7期139-143,共5页

针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法:先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-me... 针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法:先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-means聚类构建出图像集的视觉词典。在进行场景识别时,将每幅图像所有分割子区域的PACT特征连接成一个特征向量,并加入bag of words特征进行分类,最终的场景分类结果在支持向量机LIBSVM上获得。实验结果表明该算法能够有效提高识别率。 展开更多

关键词 场景识别 超像素空间金字塔模型 BAG of words特征 支持向量机

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基于语义短语的空间金字塔词袋模型图像分类方法 被引量：8

6

作者 生海迪 段会川 孔超 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第4期877-881,共5页

针对空间金字塔词袋模型缺少对局部特征之间语义分布关系的表达,提出了一种基于语义短语的空间金字塔词袋模型图像表示方法.首先,将局部特征映射为具有一定语义信息的视觉单词,通过统计局部特征邻域范围内其他相关特征点的语义分布情况... 针对空间金字塔词袋模型缺少对局部特征之间语义分布关系的表达,提出了一种基于语义短语的空间金字塔词袋模型图像表示方法.首先,将局部特征映射为具有一定语义信息的视觉单词,通过统计局部特征邻域范围内其他相关特征点的语义分布情况来构造语义短语.其次,将语义短语采用稀疏编码进行量化生成语义词典,图像则表示成基于语义词典的空间金字塔式稀疏统计直方图向量.最后,将图像表示向量代入分类器中进行训练和测试.实验结果表明,本文方法能够较大幅度地提高图像分类的准确率. 展开更多

关键词 词袋模型 语义短语 稀疏编码 空间金字塔

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基于稀疏编码空间金字塔模型的零样本学习 被引量：1

7

作者 董夙慧 徐永刚 陈晨 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期696-702,共7页

针对目前零样本图像分类均采用图像底层视觉特征训练属性分类器而导致分类精度较低的问题,提出一种基于稀疏编码空间金字塔模型的零样本学习方法,给出系统结构流程图.首先从原始视觉图像中提取SIFT特征,并进行SIFT特征点提取;然后构建... 针对目前零样本图像分类均采用图像底层视觉特征训练属性分类器而导致分类精度较低的问题,提出一种基于稀疏编码空间金字塔模型的零样本学习方法,给出系统结构流程图.首先从原始视觉图像中提取SIFT特征,并进行SIFT特征点提取;然后构建空间金字塔最大池化模型,对已提取的SIFT中间特征进行稀疏编码;最后建立间接属性预测模型.给出基于稀疏编码的空间金字塔最大池化模型的零样本学习算法步骤,完成对目标图像的属性预测,从而达到零样本图像分类的目的.在Shoes数据集与OSR数据集上进行了对比试验.结果表明:试验证实了文中算法的有效性;相对于传统算法,试验耗时减少,图像属性预测精度增加,图像分类识别率提高. 展开更多

关键词 视觉特征 零样本问题 稀疏编码 空间金字塔模型 属性分类器

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考虑混沌特征的增强型大脑情绪神经网络光伏发电功率超短期预测模型 被引量：21

8

作者 王育飞 杨启星 薛花 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1165-1175,共11页

为进一步提高光伏发电功率超短期预测的准确度,根据光伏功率时间序列固有的非线性混沌特征,提出一种基于改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法和增强型大脑情绪神经网络(enhanced brain emotional neural net... 为进一步提高光伏发电功率超短期预测的准确度,根据光伏功率时间序列固有的非线性混沌特征,提出一种基于改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法和增强型大脑情绪神经网络(enhanced brain emotional neural network, EENN)的光伏发电功率超短期预测模型。首先,利用非线性变换将光伏功率序列的隐含信息特征投射至高维相空间,获得反映吸引子轨迹的新数据空间;随后,为提高模型的超短期预测能力,通过考虑系统在空间中连续吸引子轨迹的非线性几何特征,利用EENN模型建立高维空间中的数据映射关系,并采用IPSO算法实现对EENN模型中所有权值和阈值的迭代优化,以提高EENN模型的数据挖掘和预测能力;最后,基于实测光伏发电功率数据进行单步预测以实现对所提模型的有效验证。算例分析表明,所提预测模型具有比传统模型更好的预测效果,有效提高了光伏功率超短期预测的准确度。 展开更多

关键词 光伏发电 功率预测模型 混沌相空间重构 改进粒子群优化 增强型大脑情绪神经网络 超短期

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一种基于稀疏编码空间金字塔匹配的图像分类算法 被引量：2

9

作者 赵嵩 冯湘 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期706-711,共6页

图像分类技术是近年来计算机视觉领域中的研究热点,在移动互联网领域中取得了成功应用。提出了一种基于稀疏编码空间金字塔匹配的图像分类算法。该方法首先对图像的SIFT特征进行稀疏编码,替代了传统的矢量量化方法,可以有效降低量化误差... 图像分类技术是近年来计算机视觉领域中的研究热点,在移动互联网领域中取得了成功应用。提出了一种基于稀疏编码空间金字塔匹配的图像分类算法。该方法首先对图像的SIFT特征进行稀疏编码,替代了传统的矢量量化方法,可以有效降低量化误差,构建更为准确的图像表征方式,然后结合空间金字塔匹配算法采用线性分类器对图像进行分类识别。在标准测试图像数据库上的实验结果表明,相比BOF和SPM方法,该算法可以将图像分类准确率提高4%~12%。 展开更多

关键词 图像分类 稀疏编码 空间金字塔匹配 词袋模型

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矢量金字塔与R树融合模型研究 被引量：4

10

作者 马贤迪 常原飞 乔彦友 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2016年第2期59-63,共5页

主要围绕如何在移动设备上快速显示大数据量的面(线)状矢量数据,结合多级空间索引和矢量数据压缩提出了一种基于多尺度R树的矢量数据模型,该模型可用于资源有限的移动设备。首先按照比例尺对矢量数据进行不同级别的压缩,再将不同比例尺... 主要围绕如何在移动设备上快速显示大数据量的面(线)状矢量数据,结合多级空间索引和矢量数据压缩提出了一种基于多尺度R树的矢量数据模型,该模型可用于资源有限的移动设备。首先按照比例尺对矢量数据进行不同级别的压缩,再将不同比例尺下的处理结果通过多尺度R树索引组织存储。通过这种方法可以达到在不同比例尺下显示不同详细程度的几何对象。试验采用湖南1∶10 000的林业资源小班数据来验证该模型的可行性和效率。 展开更多

关键词 矢量数据模型 金字塔 R树 移动GIS 多级空间索引

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基于ENDVI-SI3特征空间的盐渍化反演模型及风险评估 被引量：6

11

作者 张思源 岳楚 +3 位作者 袁国礼 袁帅 庞文强 李俊 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2022年第4期136-143,共8页

土壤盐渍化是干旱和半干旱地区面临的最严重环境风险,利用特征参量建立特征空间的遥感方法为土壤盐渍化的及时监测与反演提供了更有效、更经济的工具和技术。目前反演盐渍化的特征参量多选用归一化植被指数(normalized difference veget... 土壤盐渍化是干旱和半干旱地区面临的最严重环境风险,利用特征参量建立特征空间的遥感方法为土壤盐渍化的及时监测与反演提供了更有效、更经济的工具和技术。目前反演盐渍化的特征参量多选用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和盐分指数(salinity index,SI),缺乏精细化分析与地区适用性。以内蒙古乌拉特前旗为研究区,基于Landsat8 OLI数据,选用引入短波红外波段的增强型归一化植被指数(enhanced normalized difference vegetation index,ENDVI)和半干旱区反演效果最优的盐分指数3(salinity index 3,SI3)构建ENDVI-SI3特征空间,建立改进型盐渍化监测指数(improved salinization monitoring index,ISMI)模型。结果表明,ISMI与土壤含盐量相关系数达0.82,反演精度优于NDVI,EDNVI和SI3(-0.66,-0.70和0.75),在ISMI基础上实现了内蒙古乌拉特前旗土壤盐渍化的定量反演分析与风险评估,为半干旱区盐渍化反演特征空间中特征参量的选取提供了优化思路。 展开更多

关键词 盐渍化 遥感模型 增强型归一化植被指数(ENDVI) 盐分指数3(SI3) 特征空间 风险评估

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层次聚类结合空间金字塔的图像分类 被引量：4

12

作者 刘明波 胡朝举 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3476-3478,共3页

目前,K-means聚类算法所构建的视觉词典已无法满足用户对图像分类的需求,为了提高视觉词汇码本的质量和图像分类的准确率,针对构建视觉词典的算法进行研究。在空间金字塔模型的基础上,图像分类算法首先采用K-means算法对SIFT特征进行初... 目前,K-means聚类算法所构建的视觉词典已无法满足用户对图像分类的需求,为了提高视觉词汇码本的质量和图像分类的准确率,针对构建视觉词典的算法进行研究。在空间金字塔模型的基础上,图像分类算法首先采用K-means算法对SIFT特征进行初步聚类,得到一个粗略的划分,然后利用层次聚类进行精确归类,最后对视觉词典进行特征编码并且用SVM分类器进行分类;在混合的聚类算法中引入基于信息熵的属性加权方法,通过信息熵度量类间及类内的相似性。在Catchl01和Catch256图像库上的实验结果表明,与传统的Kmeans算法和加权K-means算法相比,结合信息熵的混合聚类算法能够有效提高空间金字塔模型的分类准确率。 展开更多

关键词 层次聚类 信息熵 空间金字塔模型 图像分类 K-MEANS聚类

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基于改进DeepLabV3+的轻量化茶叶嫩芽采摘点识别模型 被引量：3

13

作者 胡程喜 谭立新 +1 位作者 王文胤 宋敏 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第5期119-127,共9页

[目的/意义]名优茶的采摘是茶产业中至关重要的环节,识别和定位名优茶嫩芽采摘点是现代化采茶过程中的重要组成部分。传统神经网络方法存在着模型体量大、训练时间长,以及应对场景复杂等问题。本研究以湖南省溪清茶园为实际场景,提出一... [目的/意义]名优茶的采摘是茶产业中至关重要的环节,识别和定位名优茶嫩芽采摘点是现代化采茶过程中的重要组成部分。传统神经网络方法存在着模型体量大、训练时间长,以及应对场景复杂等问题。本研究以湖南省溪清茶园为实际场景,提出一种新型深度学习算法解决名优茶采摘点的精确分割难题。[方法]对传统的DeepLabV3+算法进行轻量化改进。首先,针对其模型体量大、训练时间长的问题,使用MobilenetV2网络提取图像的初始特征,并按照网络结构划分深浅层特征;其次,将高效通道注意力网络(Efficient Channel Attention Network,ECANet)与空洞空间卷积池化金字塔(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块结合,得到ECA_ASPP模块,并将深层特征输入到ECA_ASPP模块中进行多尺度特征融合以减少无效信息,将经过处理后的深浅层特征相加,随后通过卷积和上采样的方式对特征信息进行还原,得到分割结果;最后,通过对识别结果进行处理以获得茶叶嫩芽采摘点。[结果和讨论]改进后的DeepLabV3+在茶叶嫩芽数据集上的平均交并比达到93.71%,平均像素准确率达到97.25%,模型参数量由原来以Xception为底层网络的54.714 M下降至5.818 M。[结论]本研究在茶叶嫩芽结构分割上相对于原版DeepLabV3+的检测速度更快、参数量更小,同时保证了较高的准确率,为智能采茶机器人的采摘提供了新的定位方法。 展开更多

关键词 轻量化模型 DeepLabV3+ 注意力机制 茶叶嫩芽 ECANet 名优茶 空洞空间卷积池化金字塔

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用云解释空间数据挖掘的有关问题 被引量：9

14

作者 王树良 史文中 +1 位作者 李德毅 王新洲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第24期33-36,共4页

空间数据挖掘正在兴起,该文分析了空间数据挖掘中从数据到知识、粒度和尺度等有关问题,构筑了空间数据挖掘金字塔,并利用云模型予以解释和表达。

关键词 云模型 空间数据挖掘金字塔 空间数据挖掘 空间知识 空间粒度 空间尺度

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基于改进特征袋模型的奶牛识别算法 被引量：13

15

作者 陈娟娟 刘财兴 +1 位作者 高月芳 梁云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2346-2351,共6页

针对特征袋(BOF)模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图(HOG)特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字... 针对特征袋(BOF)模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图(HOG)特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字塔匹配原理(SPM)生成图像基于视觉词典的直方图表示,最后自定义直方图交叉核作为分类器核函数。该算法在项目组自行拍摄的数据集(包含15类奶牛、共7 500张奶牛头部图像)上的实验结果表明,使用基于SPM的BOF模型将算法的识别率平均提高2个百分点;使用直方图交叉核相比使用高斯核将算法的识别率平均提高2.5个百分点;使用优化HOG特征,相比使用传统HOG特征将算法识别率平均提高21.3个百分点,运算效率为其1.68倍;相比使用尺度不变特征变换(SIFT)特征,在保证平均识别精度达95.3%的基础上,运算效率为其7.10倍。分析结果可知,该算法在奶牛个体识别领域具有较好的鲁棒性和实用性。 展开更多

关键词 特征袋模型 图像识别 梯度直方图特征 空间金字塔匹配 尺度不变特征变换特征

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基于互信息的多通道联合稀疏模型及其组织病理图像分类 被引量：4

16

作者 汤红忠 李骁 +1 位作者 张小刚 张东波 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1514-1521,共8页

针对传统联合稀疏模型中共有分量与独有分量都采用相同的字典进行特征表示,导致编码系数判别性低的问题,提出一种基于互信息的多通道联合稀疏模型,并将其应用于组织病理图像的分类.该模型通过K均值对样本特征进行聚类,分别得到R,G与B通... 针对传统联合稀疏模型中共有分量与独有分量都采用相同的字典进行特征表示,导致编码系数判别性低的问题,提出一种基于互信息的多通道联合稀疏模型,并将其应用于组织病理图像的分类.该模型通过K均值对样本特征进行聚类,分别得到R,G与B通道的字典;其次利用样本特征与3个字典之间的互信息,剔除弱相关原子且构造了1个共有字典与3个独有字典,以此为基础建立了多通道联合稀疏模型;同时引入图像的空间信息,结合空间金字塔匹配模型对不同层次的图像特征进行联合稀疏编码,利用编码系数训练SVM分类器.实验结果表明,该模型具有更好的特征表示能力,大大提高了编码系数的判别性,获得了较好的分类性能与较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 互信息 多通道联合稀疏模型 空间金字塔匹配 组织病理图像分类

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基于HSI的视觉注意力模型及其在船只检测中的应用 被引量：24

17

作者 叶聪颖 李翠华 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期484-488,共5页

根据现有关于视觉心理学研究的相关成果和计算模型,提出了一种基于HSI颜色空间特征提取的视觉注意力模型,并应用于海上目标检测.首先把输入的RGB图像转换到HSI空间上,采用高斯金字塔和center-surround算子获得HSI三个分量下各自多尺度... 根据现有关于视觉心理学研究的相关成果和计算模型,提出了一种基于HSI颜色空间特征提取的视觉注意力模型,并应用于海上目标检测.首先把输入的RGB图像转换到HSI空间上,采用高斯金字塔和center-surround算子获得HSI三个分量下各自多尺度的视觉差异,通过对不同特征图的规格化和线性融合获得综合的显著图.该方法应用于多种海上目标图像均取得较好效果,背景中的海浪杂波得到了有效抑制,提取得到的显著区域包括了待检测的目标且范围较小,为后继的处理和分析提供了良好的基础. 展开更多

关键词 HSI 力模型 视觉 船只 心理学研究 图像转换 目标检测 特征提取 颜色空间 计算模型 海浪杂波 目标图像 方法应用 线性融合 多尺度 D算子 金字塔 RGB 规格化 特征图 海上

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基于SPM-IBOVW模型的自然场景识别 被引量：2

18

作者 章海兵 刘士荣 +1 位作者 张波涛 王坚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期902-909,共8页

提出一种基于空间金字塔匹配的集成化视觉词典(SPM-IBOVW)模型的自然场景识别方法.对各个类别的特征集合分别聚类形成各类别视觉词包,并连接成为集成化视觉词包(IVV);采用一种新的5层空间金字塔划分方法,相比经典划分方法在降低算法复... 提出一种基于空间金字塔匹配的集成化视觉词典(SPM-IBOVW)模型的自然场景识别方法.对各个类别的特征集合分别聚类形成各类别视觉词包,并连接成为集成化视觉词包(IVV);采用一种新的5层空间金字塔划分方法,相比经典划分方法在降低算法复杂度的同时,提高了场景识别率,并通过15类通用复杂场景的识别实验验证其有效性.结果表明,所提出的方法对复杂场景的识别率达到83.17%. 展开更多

关键词 视觉单词 空间金字塔匹配 集成化视觉词包模型 集成化视觉词典 场景识别

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基于EESP与ODConv的多尺度轴承故障诊断方法

19

作者 任义 陈大鹏 +1 位作者 栾方军 袁帅 《机电工程》 北大核心 2025年第5期832-844,920,共14页

为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基... 为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基于EESP的空洞卷积金字塔模块,利用了多尺度空洞卷积结构增强了特征提取能力,有效地捕捉了不同尺度的特征信息,从而提升了模型对复杂信号的感知能力;其次,采用的ODConv模块使卷积核在多个维度上同时进行了高效运作,使用动态调整卷积核结构提升了模型的灵活性和适应性,使其能够更好地应对复杂数据中的多样化模式和特征;最后,在ODConv模块中引入了双跳跃连接机制,进一步强化了信息在深层网络中的传递效果,确保了特征信息的完整性和高效传递。研究结果表明:基于EESP和ODConv的多尺度模型在分类准确率方面得到较大的提高,在凯斯西储大学(CWRU)数据集上的准确率可达99.50%,表现出较高的准确性和稳定性,并在与其他对比方法的比较中展现出较高的优势。该研究可为工业设备的智能维护和故障诊断提供新的方法和思路,为实现更精确和更高效的故障诊断提供理论依据。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 多尺度特征提取 增强高效空间金字塔 多尺度全维动态卷积网络 双跳跃连接机制 故障诊断模型

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一种基于混合区域分割的特征词袋模型识别算法 被引量：1

20

作者 常青 邵臣 胡越 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期254-259,共6页

数字广告图像识别与数据分析在广告精准推送、收视行为分析、商业网络搜索等各大应用领域有着重要的应用。针对网络图片搜索的实际需求,结合图像特征提取识别技术,本文对数字媒体广告图像的识别和分类方法进行了研究。针对传统的基于空... 数字广告图像识别与数据分析在广告精准推送、收视行为分析、商业网络搜索等各大应用领域有着重要的应用。针对网络图片搜索的实际需求,结合图像特征提取识别技术,本文对数字媒体广告图像的识别和分类方法进行了研究。针对传统的基于空间金字塔匹配的视觉词典模型算法匹配条件较为苛刻、缺乏抗形变能力等局限性,在视觉词典模型算法的基础上,引入视觉特征词典特征点的空间位置信息,使用混合高斯模型实现了自适应的空间区域划分。实验结果表明,识别算法的抗形变能力和识别精度在标准库及本地广告库的测试中均能取得较好的测试结果。 展开更多

关键词 空间金字塔 空间投影直方图 混合高斯模型

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