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基于感兴趣区域的图像检索方法
被引量：
6
1
作者
毋小省
孙君顶
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期221-224,共4页
提出了一种新的基于感兴趣区域的图像检索算法。首先基于多曲率多项式提取图像显著点,并依据显著点提取图像感兴趣区域,然后基于感兴趣区域的颜色和纹理特征进行图像检索。实验结果表明该方法可有效地提取图像感兴趣区域,并取得了较好...
提出了一种新的基于感兴趣区域的图像检索算法。首先基于多曲率多项式提取图像显著点,并依据显著点提取图像感兴趣区域,然后基于感兴趣区域的颜色和纹理特征进行图像检索。实验结果表明该方法可有效地提取图像感兴趣区域,并取得了较好的检索效果。
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关键词
显著点
感兴趣区域
图像检索
多尺度曲率多项式
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职称材料
基于特征加权和支持向量机的图像分类研究
被引量：
5
2
作者
杜娟
孙君顶
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期315-318,共4页
利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程...
利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度。实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性。
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关键词
底层特征
支持向量机
特征加权
图像分类
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职称材料
题名
基于感兴趣区域的图像检索方法
被引量：
6
1
作者
毋小省
孙君顶
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
"
图像
处理与
图像
通信
"
江苏省
重点
实验室
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期221-224,共4页
基金
国家自然基金项目(No.61005033)
教育部科学技术研究重点项目(No.210128)
+2 种基金
河南省骨干教师计划项目(No.2010GGJS-059)
河南省国际合作项目(No.104300510066)
"图像处理与图像通信"江苏省重点实验室基金项目(No.LBEK2011002)资助
文摘
提出了一种新的基于感兴趣区域的图像检索算法。首先基于多曲率多项式提取图像显著点,并依据显著点提取图像感兴趣区域,然后基于感兴趣区域的颜色和纹理特征进行图像检索。实验结果表明该方法可有效地提取图像感兴趣区域,并取得了较好的检索效果。
关键词
显著点
感兴趣区域
图像检索
多尺度曲率多项式
Keywords
salient point
region of interest
image retrieval
multi-scale curvature polynomial
分类号
TP391 [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
基于特征加权和支持向量机的图像分类研究
被引量：
5
2
作者
杜娟
孙君顶
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
"
图像
处理与
图像
通信
"
江苏省
重点
实验室
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期315-318,共4页
基金
教育部科学技术研究重点项目(No.210128)
河南省骨干教师资助计划(No.2010GGJS-059)
"图像处理与图像通信"江苏省重点实验室基金(No.LBEK2011002)资助
文摘
利用图像特征加权方法和支持向量机实现了图像的有效分类。首先根据特征的稳定性来判断特征的重要程度,从而赋予不同权重;然后借助支持向量机实现图像分类;最后采用不同颜色和纹理特征验证了在特征加权和不加权情况下图像分类的准确程度。实验结果表明本文的方法有效提高了图像分类的准确性。
关键词
底层特征
支持向量机
特征加权
图像分类
Keywords
low-level features
support vector machine
feature weighting
image classification
分类号
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于感兴趣区域的图像检索方法
毋小省
孙君顶
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013
6
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职称材料
2
基于特征加权和支持向量机的图像分类研究
杜娟
孙君顶
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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职称材料
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参考文献
引证文献
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