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基于小波核相似度量函数的谱分割算法 被引量:2
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作者 张敬茂 沈艳霞 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第12期1845-1852,共8页
由于高斯核的参数敏感性,导致在传统谱分割中往往无法识别图像数据的部分特征信息,图像分割准确率下降。为提高图像分割准确率,构建了一种基于小波函数的核相似度量函数,利用小波函数的多分辨率特性,对图像进行相似度量;证明了该核函数... 由于高斯核的参数敏感性,导致在传统谱分割中往往无法识别图像数据的部分特征信息,图像分割准确率下降。为提高图像分割准确率,构建了一种基于小波函数的核相似度量函数,利用小波函数的多分辨率特性,对图像进行相似度量;证明了该核函数是可容许核,分析了该函数作为相似度量函数的可行性及其多分辨率分析特性;最后,提出了基于该小波核相似度量函数的谱分割算法。在Berkeley数据库的实验结果显示,该算法能够提高图像分割结果的精度,识别图像中的细节信息。 展开更多
关键词 谱分割 图像分割 小波核 相似度量函数
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基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测 被引量:7
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作者 朱磊 任梦凡 +1 位作者 潘杨 李博涛 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期58-66,共9页
为解决周期性纹理织物图像的疵点检测及其轮廓精确分割问题,提出一种基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测方法。将待检测图像进行中值滤波和对数增强,并利用FT算法估计增强图像的显著图实现待检测图像的预处理;将基于归一化局部... 为解决周期性纹理织物图像的疵点检测及其轮廓精确分割问题,提出一种基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测方法。将待检测图像进行中值滤波和对数增强,并利用FT算法估计增强图像的显著图实现待检测图像的预处理;将基于归一化局部均值差分的灰度相似性检测参量和结构相似性检测参量结合,构建可测量更多类型周期性纹理织物图像的相似性度量函数,通过阈值化增强图像分块的相似性测量值实现疵点在显著图中的粗定位;最后对显著图粗定位图像分块进行超像素细分割及其二值化处理,并借助连通域分析剔除孤立点,获得完整的疵点轮廓。结果表明,本方法与常规3种方法相比,对周期性纹理织物图像的疵点检测准确率更高,且提取出的疵点轮廓更精确。 展开更多
关键词 织物疵点检测 相似性定位 超像素分割 相似度量函数 归一化局部均值差分
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基于简化多边形类正切空间表示的图形渐变算法 被引量:9
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作者 何磊 蒋大为 +1 位作者 张永锋 周敏 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期304-310,共7页
采用多边形简化的方法提取出包含源图形主要特征点的多边形.在简化多边形的类正切空间表示下,利用图形对应边在渐变过程中所掠过面积总和最小这一特征构造相似度量函数,由动态规划算法求解实现初始和目标简化多边形之间的顶点对应,再进... 采用多边形简化的方法提取出包含源图形主要特征点的多边形.在简化多边形的类正切空间表示下,利用图形对应边在渐变过程中所掠过面积总和最小这一特征构造相似度量函数,由动态规划算法求解实现初始和目标简化多边形之间的顶点对应,再进一步建立源图形顶点之间的整体对应,最后通过插值边和角的方法实现图形渐变.实验结果表明:该算法简单有效,对应效果自然、合理. 展开更多
关键词 简化多边形 主特征点 类正切空间 相似度量函数 动态规划图
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群体一致性寻求与判别方法 被引量:2
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作者 李德敏 张友良 《系统工程学报》 CSCD 1998年第4期86-92,共7页
运用三角模糊数的概念根据个体加权向量,提出两种衡量个体间一致性的相似度量函数.根据第1种相似度量函数,构造个体、群体的一致性指标.在此基础上,给出群体一致性的定义,并运用个体指标提出由个体加权向量寻求群体加权向量的具... 运用三角模糊数的概念根据个体加权向量,提出两种衡量个体间一致性的相似度量函数.根据第1种相似度量函数,构造个体、群体的一致性指标.在此基础上,给出群体一致性的定义,并运用个体指标提出由个体加权向量寻求群体加权向量的具体方法.根据第2种相似度量函数,给出了群体强、弱一致的充要条件.该条件为上述寻求方法提供了一个寻求的范围,减少群体一致性寻求的盲目性. 展开更多
关键词 相似度量函数 一致性指标 群体一致性向量 一致性判别方法
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面向SAR目标分类的卷积神经网络算法研究 被引量:3
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作者 侯宇超 白艳萍 +1 位作者 郝岩 张明星 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2018年第7期189-194,共6页
随着合成孔径雷达(aynthetic aperture radar,SAR)成像技术的日益成熟,如何对SAR目标进行高效分类得到了普遍关注。在此背景下,提出了一种面向SAR目标分类的二层卷积神经网络算法。为增强适应性,设计了一种随迭代次数增加而减缓的分数... 随着合成孔径雷达(aynthetic aperture radar,SAR)成像技术的日益成熟,如何对SAR目标进行高效分类得到了普遍关注。在此背景下,提出了一种面向SAR目标分类的二层卷积神经网络算法。为增强适应性,设计了一种随迭代次数增加而减缓的分数渐变学习率。同时,在损失函数中引入类内、类间相似度量函数,丰富了样本分类特征,提高了分类的准确率。在MSTAR数据集上的测试结果表明:该算法相比于其他分类方法和经典卷积神经网络算法有更高的分类准确率,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标分类 卷积神经网络 相似度量函数 分数渐变学习率
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基于统计推断的行人再识别算法 被引量:15
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作者 杜宇宁 艾海舟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1612-1618,共7页
行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断... 行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断的角度出发学习两幅行人图像的相似度度量函数,利用此函数从行人图像库中搜索待查询的人。在公共数据集VIPeR上的实验表明,该算法性能优于已有的行人再识别算法,学习相似度度量函数的时间花销明显少于已有的基于学习的算法,并且在只有少量训练样本时,缓解了学习相似度度量函数的过拟合问题。 展开更多
关键词 计算机视觉 行人再识别 相似度量函数 统计推断
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偏振探测系统的图像配准 被引量:4
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作者 褚金奎 林威 +1 位作者 张然 陈永台 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1181-1190,共10页
分振幅式偏振探测成像系统的各分光路图像之间存在位置误差,率先完成各分光路图像之间的图像配准是进行偏振探测的前提条件。针对探测过程中,目标特征不明显、图像特征难以提取、各分光路图像间灰度变化较大的问题,提出适用于分振幅式... 分振幅式偏振探测成像系统的各分光路图像之间存在位置误差,率先完成各分光路图像之间的图像配准是进行偏振探测的前提条件。针对探测过程中,目标特征不明显、图像特征难以提取、各分光路图像间灰度变化较大的问题,提出适用于分振幅式偏振探测成像系统各分光路图像的相似性度量函数,并在此基础上,完成各分光路图像间的配准工作。首先,根据图像间的位置误差会造成偏振信息图像中出现信息异常区域的原理,研究了相似性度量函数的提取算法;接着,根据探测系统的各分光路的成像特点,确定图像间的几何变换参数;以遗传算法作为参数优化搜索算法,搜索得到最优的几何变换参数,完成整个图像配准算法的设计;最后,分别利用构造图像和实际采集图像,对配准算法进行了验证,并以图像间互信息值(MI)衡量图像配准的精度。实验结果表明:配准后的构造图像的MI为2.692 5,高于特征配准方法的实现精度;实际采集图像配准后的MI达1.849 3,同样高于特征配准方法的实现精度。基本满足偏振探测系统的图像配准需求。 展开更多
关键词 偏振探测成像系统 图像配准 偏振信息 相似度量函数 互信息
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自适应近邻的局部线性嵌入算法 被引量:4
8
作者 张兴福 黄少滨 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期489-495,共7页
在局部线性嵌入算法(LLE)中寻找最优近邻数常用试凑法进行搜索,需要大量的时间才能得到最优结果.为此提出基于自适应近邻的局部线性嵌入算法(ANLLE),算法首先给出一个相似性度量函数,然后据此为各个样本设定阈值,根据每个样本周围数据... 在局部线性嵌入算法(LLE)中寻找最优近邻数常用试凑法进行搜索,需要大量的时间才能得到最优结果.为此提出基于自适应近邻的局部线性嵌入算法(ANLLE),算法首先给出一个相似性度量函数,然后据此为各个样本设定阈值,根据每个样本周围数据分布情况,为每个样本自动设置不同近邻数,最后在各个样本近邻数不相同情况下进行数据降维及待测样本的分类.在人脸数据库及手写数字数据库上的对比实验表明,ANLLE算法识别性能高于标准LLE算法及邻域线性嵌入算法(NLE). 展开更多
关键词 局部线性嵌入 自适应近邻 维数约减 嵌入算法 最优近邻 相似度量函数
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半监督空间化竞争聚集算法及其在图像分割中的应用 被引量:2
9
作者 于平 王士同 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期234-241,共8页
经典竞争聚集(CA)算法在聚类时对于样本中的少量已知信息没有加以利用,但这些信息往往需要应用到整个聚类过程中。此外,在相似度度量函数的选择上CA算法使用常见的欧氏距离,然而欧氏距离仅适用于团状数据,制约了算法的应用范围。针对上... 经典竞争聚集(CA)算法在聚类时对于样本中的少量已知信息没有加以利用,但这些信息往往需要应用到整个聚类过程中。此外,在相似度度量函数的选择上CA算法使用常见的欧氏距离,然而欧氏距离仅适用于团状数据,制约了算法的应用范围。针对上述问题,通过引入具备半监督学习能力的半监督项对隶属度矩阵进行增强,利用聚类中心和中心邻近的点组成空间,把样本点与该空间的距离替代欧氏距离作为新的相似度度量标准,并给出判断聚类中心能否合并的阈值参数,最终得到半监督空间化CA算法。通过在人造图像和真实图像上的分割结果表明,该算法能够更准确地获取聚类类别数以及更好的聚类效果。 展开更多
关键词 竞争聚集算法 相似度量函数 欧氏距离 半监督 空间距离 阈值参数
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Similarity measure on intuitionistic fuzzy sets 被引量:5
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作者 PARK Jean-Ho HWANG Jai-Hyuk +2 位作者 PARK Wook-Je 魏荷 LEE Sang-Hyuk 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第8期2233-2238,共6页
Study of fuzzy entropy and similarity measure on intuitionistic fuzzy sets (IFSs) was proposed and analyzed. Unlike fuzzy set, IFSs contain uncertainty named hesitance, which is contained in fuzzy membership function ... Study of fuzzy entropy and similarity measure on intuitionistic fuzzy sets (IFSs) was proposed and analyzed. Unlike fuzzy set, IFSs contain uncertainty named hesitance, which is contained in fuzzy membership function itself. Hence, designing fuzzy entropy is not easy because of many entropy definitions. By considering different fuzzy entropy definitions, fuzzy entropy on IFSs is designed and discussed. Similarity measure was also presented and its usefulness was verified to evaluate degree of similarity. 展开更多
关键词 similarity measure MULTI-DIMENSION discrete data relative degree power interconnected system
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Design of similarity measure for discrete data and application to multi-dimension 被引量:1
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作者 LEE Myeong-ho 魏荷 +2 位作者 LEE Sang-hyuk LEE Sang-min SHIN Seung-soo 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第4期982-987,共6页
Similarity measure design for discrete data group was proposed. Similarity measure design for continuous membership function was also carried out. Proposed similarity measures were designed based on fuzzy number and d... Similarity measure design for discrete data group was proposed. Similarity measure design for continuous membership function was also carried out. Proposed similarity measures were designed based on fuzzy number and distance measure, and were proved. To calculate the degree of similarity of discrete data, relative degree between data and total distribution was obtained. Discrete data similarity measure was completed with combination of mentioned relative degrees. Power interconnected system with multi characteristics was considered to apply discrete similarity measure. Naturally, similarity measure was extended to multi-dimensional similarity measure case, and applied to bus clustering problem. 展开更多
关键词 similarity measure MULTI-DIMENSION discrete data relative degree power interconnected system
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