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基于谱直方图和SOFM网络的纹理分类
被引量：
2
1
作者
许漫坤
平西建
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第2期90-92,214,共4页
提出了一种基于纹理谱直方图和自组织特征映射网络的纹理分类方法。引入像素的八近邻离散付氏变换犤5犦,随机选取局部纹理区域,计算所选纹理区域的纹理谱并量化得到谱直方图,将其作为自组织特征映射(SOFM)网络的特征模式输入并训练网络...
提出了一种基于纹理谱直方图和自组织特征映射网络的纹理分类方法。引入像素的八近邻离散付氏变换犤5犦,随机选取局部纹理区域,计算所选纹理区域的纹理谱并量化得到谱直方图,将其作为自组织特征映射(SOFM)网络的特征模式输入并训练网络。训练结束后的拓扑输出层对应于纹理的不同类别。算法简单有效,对6类Brodatz纹理进行测试,得到了良好的分类效果。
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关键词
纹理谱
直方图
sofm
网络
纹理分类
在线阅读
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职称材料
纹理图像分类系统的设计及实现
被引量：
4
2
作者
肖志涛
于明
《计算机应用》
CSCD
2000年第9期39-41,共3页
以显微图像分析为应用背景 ,设计并实现了基于改进的纹理谱方法提取特征和以神经网络作为分类器的纹理图像分类系统。分析了纹理分析方案的实施所遇到的实际问题和纹理图像分类的抗干扰性能 ,给出了具体实验结果。
关键词
神经网络
纹理图像分类系统
图像信息处理
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职称材料
基于卷积神经网络与时频图纹理信息的信号调制方式分类方法
被引量：
12
3
作者
白芃远
许华
孙莉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期816-823,共8页
通信信号的调制方式识别是通信侦察、频谱监测的重要工作内容之一,提出一种利用深度学习提取信号时频图纹理信息的分类方法。该方法利用不同调制方式在时频图细节上的微弱差别,并使用卷积神经网络提取图像纹理特征,最终输入SOFTMAX分类...
通信信号的调制方式识别是通信侦察、频谱监测的重要工作内容之一,提出一种利用深度学习提取信号时频图纹理信息的分类方法。该方法利用不同调制方式在时频图细节上的微弱差别,并使用卷积神经网络提取图像纹理特征,最终输入SOFTMAX分类器进行分类。结果表明,该方法在大样本条件下,可取得良好的分类效果。与传统基于特征参数的支持向量机分类方法或前馈神经网络方法相比,其提取特征更优、分类效果更好,同时减少了人工设计特征参数的工作量和不确定性。
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关键词
调制识别
时频图纹理信息
深度学习
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于谱直方图和SOFM网络的纹理分类
被引量：
2
1
作者
许漫坤
平西建
机构
郑州信息工程大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第2期90-92,214,共4页
文摘
提出了一种基于纹理谱直方图和自组织特征映射网络的纹理分类方法。引入像素的八近邻离散付氏变换犤5犦,随机选取局部纹理区域,计算所选纹理区域的纹理谱并量化得到谱直方图,将其作为自组织特征映射(SOFM)网络的特征模式输入并训练网络。训练结束后的拓扑输出层对应于纹理的不同类别。算法简单有效,对6类Brodatz纹理进行测试,得到了良好的分类效果。
关键词
纹理谱
直方图
sofm
网络
纹理分类
Keywords
texture spectrum
,
histogram
,
sofm network
,
texture classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
纹理图像分类系统的设计及实现
被引量：
4
2
作者
肖志涛
于明
机构
河北工业大学电气信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
2000年第9期39-41,共3页
文摘
以显微图像分析为应用背景 ,设计并实现了基于改进的纹理谱方法提取特征和以神经网络作为分类器的纹理图像分类系统。分析了纹理分析方案的实施所遇到的实际问题和纹理图像分类的抗干扰性能 ,给出了具体实验结果。
关键词
神经网络
纹理图像分类系统
图像信息处理
Keywords
texture
texture spectrum
neural
network
s
texture classification
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络与时频图纹理信息的信号调制方式分类方法
被引量：
12
3
作者
白芃远
许华
孙莉
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期816-823,共8页
基金
国家自然科学基金(61701531)资助
文摘
通信信号的调制方式识别是通信侦察、频谱监测的重要工作内容之一,提出一种利用深度学习提取信号时频图纹理信息的分类方法。该方法利用不同调制方式在时频图细节上的微弱差别,并使用卷积神经网络提取图像纹理特征,最终输入SOFTMAX分类器进行分类。结果表明,该方法在大样本条件下,可取得良好的分类效果。与传统基于特征参数的支持向量机分类方法或前馈神经网络方法相比,其提取特征更优、分类效果更好,同时减少了人工设计特征参数的工作量和不确定性。
关键词
调制识别
时频图纹理信息
深度学习
卷积神经网络
Keywords
modulation
classification
spectrum
texture
deep learning
convolution neural
network
algorithm
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于谱直方图和SOFM网络的纹理分类
许漫坤
平西建
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
纹理图像分类系统的设计及实现
肖志涛
于明
《计算机应用》
CSCD
2000
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络与时频图纹理信息的信号调制方式分类方法
白芃远
许华
孙莉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
12
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