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基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割
被引量：
3
1
作者
余鹏
封举富
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期338-343,共6页
提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割...
提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。
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关键词
图像分割
纹理图像
高斯混合模型
多分辨率小波
EM算法
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职称材料
基因选择的快速Fisher优化模型
被引量：
2
2
作者
封举富
时建新
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期122-128,共7页
基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。在Fisher优化模型的基础上 ,提出了快速Fisher优化模型 ,从而使得算法的计算规模主要依赖于样本数而不是特征数 ,大大提高了计算速度。...
基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。在Fisher优化模型的基础上 ,提出了快速Fisher优化模型 ,从而使得算法的计算规模主要依赖于样本数而不是特征数 ,大大提高了计算速度。在公共数据中的实验表明该方法速度快 ,选择的基因对分类结果是有效的。
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关键词
基因芯片
基因选择
特征选择
Fisher优化模型
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职称材料
题名
基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割
被引量：
3
1
作者
余鹏
封举富
机构
北京大学
数学
科学
学院
北京大学信息科学技术学院信息科学中心
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期338-343,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划资助项目 (G19980 30 6 0 0 )
文摘
提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。
关键词
图像分割
纹理图像
高斯混合模型
多分辨率小波
EM算法
Keywords
image segmentation
textured image
gaussian mixture models
multiresolution wavelet
EM algorithms
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
基因选择的快速Fisher优化模型
被引量：
2
2
作者
封举富
时建新
机构
北京大学信息科学技术学院信息科学中心
视觉与听觉
信息
处理国家重点实验室
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期122-128,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目 (6 0 175 0 0 4 )
文摘
基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。在Fisher优化模型的基础上 ,提出了快速Fisher优化模型 ,从而使得算法的计算规模主要依赖于样本数而不是特征数 ,大大提高了计算速度。在公共数据中的实验表明该方法速度快 ,选择的基因对分类结果是有效的。
关键词
基因芯片
基因选择
特征选择
Fisher优化模型
Keywords
microarray
gene selection
feature selection
fisher optimization model (FOM)
分类号
Q75 [生物学—分子生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割
余鹏
封举富
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基因选择的快速Fisher优化模型
封举富
时建新
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
2
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职称材料
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