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多分辨分析和重磁异常的识别与分层次提取 被引量：6
1
作者 汤井田 宋守根 何继善 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 1994年第3期6-15,共10页
利用小波变换及多分辨分析的原理，对重磁异常进行分析，给出了区域异常和局部异常的识别与分层次提取的方法。
关键词 多分辨分析 分层次提取 重磁异常 地球物理勘探
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三维可变形物体的特征点层次提取 被引量：2
2
作者 潘翔 章国栋 陈启华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期292-296,共5页
针对不同姿态下的三维可变形物体特征点一致性问题,提出了一种基于样例学习的特征点层次提取方法。该方法首先提取出三维模型的外部特征点;其次,根据外部特征点在不同姿态下所具有的局部特征相似性,采用热核信号和支持向量机识别出外部... 针对不同姿态下的三维可变形物体特征点一致性问题,提出了一种基于样例学习的特征点层次提取方法。该方法首先提取出三维模型的外部特征点;其次,根据外部特征点在不同姿态下所具有的局部特征相似性,采用热核信号和支持向量机识别出外部特征点的语义标签;最后,根据语义标签和测地距离,层次地提取出三维模型的其它语义特征点。实验结果表明,该方法能很好地得到三维可变形物体的各种语义上的有效特征点。 展开更多
关键词 三维模型特征点 层次提取 语义标签 支持向量机 热核信号
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一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法 被引量：2
3
作者 高荣星 魏骁勇 王俊峰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第4期24-26,56,共4页
针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法,将SVM作为Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出... 针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法,将SVM作为Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出高可靠的语义检测器。实验结果表明,与传统方法相比,该方法不仅跨越训练数据不平衡的障碍,而且能够提取出更加可靠的语义检测器。 展开更多
关键词 高层次语义概念提取 ADABOOST算法 支持向量机
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基于层次特征提取的文本分类研究 被引量：5
4
作者 宋岩 刘汉永 +1 位作者 宁向南 孟宪哲 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第2期68-72,77,共6页
随着信息技术的发展,文本信息数据正在爆炸式增长,从众多的文本数据中有效地获取有用信息是一个值得研究的问题。针对该任务提出基于层次特征提取的文本分类模型,考虑文本中句子级别的语义内容以及文本级别的语义内容,依次使用两种神经... 随着信息技术的发展,文本信息数据正在爆炸式增长,从众多的文本数据中有效地获取有用信息是一个值得研究的问题。针对该任务提出基于层次特征提取的文本分类模型,考虑文本中句子级别的语义内容以及文本级别的语义内容,依次使用两种神经网络模型建模句子级的语义内容和文本级的语义内容,从而得到关于文本的全面特征,进而基于此特征对文本进行分类。实验结果表明,该方法能够更加准确地提取文本的特征,具有更高的分类准确度。 展开更多
关键词 文本 层次特征提取 文本向量表达 文本分类
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融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法
5
作者 闫烁月 王庆 +4 位作者 钟康 张昌民 叶茂林 付安琪 刘远刚 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第6期10-20,共11页
高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现... 高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现边界不连续和格网效应等问题。基于此,提出一种融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法。首先,选取全球具有明显特征的曲流河和辫状河,创建多特征河流数据集,以此增加数据多样性。其次,以轻量级语义分割模型Segformer为主干网络搭建R-Seg模型,设计全局多层次特征提取GASPP模块,通过各阶段与Transformer级联提取多尺度特征,使得模型能更好捕捉河流影像上下文特征信息,减少信息损失并放大全局维度交互特征。最后,提出基于掩膜加权投票的跨尺度河流影像预测方法,通过对大场景河流影像进行滑窗裁剪,将各单元预测块与特定掩膜加权相乘得到子预测结果,并按照重叠投票方式依次拼接组成最终结果,实现不同尺度河流影像精准识别。实验证明,在所构建包含曲流河和辫状河的多特征数据集中,通过与其他方法对比可发现:在定性方面,R-Seg整体网络结构既能确保主干河流的识别精度,又能缓解细小河流断流现象,有效平滑河流边界,对500×500小尺度河流影像识别具有较好的鲁棒性;此外,采用掩膜加权投票方法,能有效减少格网效应造成的单元图块边缘缺失问题,充分利用单元图块预测结果,提升对更大场景遥感影像的适应能力和河流预测精度,实现不同尺度河流影像精准识别。从定量角度,方法各类精度评价指标相对最优,总体精度可达99.49%;其次,对单张影像识别时间不到1 s,效率可满足大多数实际要求。此外,相比于纯粹重叠预测策略,掩膜加权投票预测策略的河流识别总体精度高约0.28%~6.93%;通过调整重叠度参数可发现,重叠度与精度并非正相关,大约在12.5%精度能达到相对最优。方法通过设计R-Seg网络模型和提出掩膜加权投票预测方法,能一定程度上减少河流边界识别不连续和格网效应等问题,有效提升不同场景下遥感影像河流识别精度,具有较好的鲁棒性和目视效果,识别结果对河流地质勘探及流域变化等有重要应用价值。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 河流精准识别 Segformer 全局多层次特征提取模块 掩膜加权投票预测 跨尺度
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多源数据林地类型的精细分类方法 被引量：29
6
作者 任冲 鞠洪波 +2 位作者 张怀清 黄建文 郑应选 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期54-65,共12页
【目的】探讨复杂中山区域、多源数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型层次化精细分类方法,以促进高分辨率遥感数据在森林资源调查与监测方面的深入应用。【方法】以嘉陵江上游甘肃省小陇山林业实验局百花林场为研究区,以SPOT5和高... 【目的】探讨复杂中山区域、多源数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型层次化精细分类方法,以促进高分辨率遥感数据在森林资源调查与监测方面的深入应用。【方法】以嘉陵江上游甘肃省小陇山林业实验局百花林场为研究区,以SPOT5和高分一号(GF-1)遥感影像为主要数据源,综合利用影像光谱特征、植被指数特征、纹理特征与时相特征、地形特征、森林资源"二类调查"成果数据与林相图等辅助信息,及典型地类与主要森林类型外业调查样本数据,发展针对暖温带典型天然次生林区、复杂山区地形条件下高空间分辨率遥感影像林地类型多层次信息提取与森林类型精细识别的有效方法。在分析不同时相影像光谱特征的基础上,构建并优选归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、比值短波红外指数(RSI)、差值植被指数(DVI)4种植被指数特征和均值(ME)、同质性(HOM)、非相似性(DIS)、信息熵(ENT)、角二阶距(ASM)、相对峰值(RK)6种纹理特征,引入与主要森林类型空间分布相关的DEM高程值、坡度、坡向3个敏感地形因子,利用不同林地类型时相动态特征和辅助信息特征,在不同层次影像上分别采用适于该层待分信息类别的阈值法、支持向量机(SVM)、多分类器组合(MCC)、人工神经网络(ANN)分类方法,将各层分类结果合并获得整个研究区林地类型精细分类图。最后,采用分层随机抽样的独立检验样本对分类结果中7类林地类型进行精度验证,并对5类主要森林类型精细识别结果进行面积统计,与"二类调查"及影像解译结果各类型面积统计值进行对比分析,进一步从整体上检验分类方法的有效性和分类结果的可信度。【结果】本文所发展的分类方法对林地类型信息提取精度较高,有林地、其他林地、苗圃地等7类林地类型总体分类精度达92.28%,总Kappa系数为0.899 6;油松林、华山松林、日本落叶松林、栎类落叶阔叶林、其他落叶阔叶混交林5类主要森林类型面积统计结果的平均相对精度为92.4%。【结论】多源数据支持下的多层次林地类型精细分类方法是一种有效的林地类型信息精准监测方法,具有精度高和可信度高的优势,且森林类型精细识别详细程度达到优势树种(组)级别,是解决复杂山区林地类型精细分类与森林类型精细识别的一种有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。 展开更多
关键词 多源数据 精细分类 多层次信息提取 多分类器组合 林地类型
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一种新的基于统计的自动文本分类方法 被引量：48
7
作者 刘斌 黄铁军 +1 位作者 程军 高文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第6期18-24,共7页
自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上... 自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。 展开更多
关键词 统计 自动文本分类 多层次特征提取 距离加权KNN算法 样本重要性分析 汉字识别
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基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建 被引量：5
8
作者 赵丽玲 孙权森 张泽林 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第4期740-750,共11页
在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超... 在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超分辨框架下联合训练特征字典;最后,输入单帧低分辨率图像并利用该字典实现超分辨率重建。理论分析表明,引入深度网络提取图像深层次特征并用于字典训练,对低分辨率图像的高频信息补充更加有利。实验证明,与双三次插值以及基于一般人工特征字典的超分辨重建算法相比,本文算法的主观视觉和客观评价指标均高于对比算法。 展开更多
关键词 深度学习 字典学习 超分辨 深层次特征提取 单帧图像
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基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法 被引量：2
9
作者 陈孝威 王茵 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第17期4100-4103,共4页
根据微小电子元器件的形状和正反两面的纹理特征,提出一种基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法。该算法采用层次特征提取及数学形态学的图像分割算法,对图像中的元器件正面和反面,分别进行图像处理。根据元器件反面亮度高及纹理... 根据微小电子元器件的形状和正反两面的纹理特征,提出一种基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法。该算法采用层次特征提取及数学形态学的图像分割算法,对图像中的元器件正面和反面,分别进行图像处理。根据元器件反面亮度高及纹理简单的特点,采用阈值化方法对其进行完全分割。将正面朝上的元器件从图像中分割出来,并采用数学形态学方法分离粘连的正面元器件。从而对粘连在一起的微小电子元器件实现了完全分割。对元器件进行精确分割后,即可采用连通区域标记的方法对所有分离的元器件进行计数。该算法实现了微小电子元器件实时自动计数,计数精度达到百分之百。 展开更多
关键词 层次特征提取 数学形态学 灰度形态学梯度 微小电子元器件 自动计数
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