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基于卷积神经网络的毛发显微图像分类
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作者 姜晓佳 杨孟京 +2 位作者 全永志 何欣龙 何亚 《激光杂志》 北大核心 2019年第5期66-72,共7页
显微照相在现场毛发物证提取与采集中被广泛应用,而基于显微形态图像处理分析的毛发识别有助于进一步提高毛发检验鉴定的自动化程度。为实现毛发的无损检验,首先利用光学显微镜进行不同来源、不同条件的毛发形态显微图像的采集,使用Mat... 显微照相在现场毛发物证提取与采集中被广泛应用,而基于显微形态图像处理分析的毛发识别有助于进一步提高毛发检验鉴定的自动化程度。为实现毛发的无损检验,首先利用光学显微镜进行不同来源、不同条件的毛发形态显微图像的采集,使用Matlab软件预处理400倍显微镜下拍摄的样本图像数据;尝试多种卷积神经网络的结构和参数组合对毛发显微图像进行特征提取与训练学习,加入中心损失函数提升识别率及泛化能力来优化网络,将显微图像输入网络即可实现毛发的快速识别。本文对人类毛发、假发等四类共20 000张显微图像进行分类训练及测试实验。结果表明,在学习率为0. 000 7,训练迭代次数为30 000次时,识别率达98. 97%,泛化精度达98. 80%。该方法可实现毛发显微图像的高效、准确、自动分类识别,可提高毛发鉴定效率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 毛发图像 显微图像 图像处理 图像分类
中国图像工程:2018
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作者 章毓晋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期665-676,共12页
目的本文是关于中国图像工程的年度文献系列综述之二十四。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状,能够有针对性地查询有关文献,且向期刊编者和作者提供有用的参考,对2... 目的本文是关于中国图像工程的年度文献系列综述之二十四。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状,能够有针对性地查询有关文献,且向期刊编者和作者提供有用的参考,对2018年度图像工程相关文献进行了统计和分析。方法从国内15种有关图像工程重要中文期刊在2018年发行的共148期上所发表的2 863篇学术研究和技术应用文献中,选取出747篇属于图像工程领域的文献,并根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理、图像分析、图像理解、技术应用和综述评论5个大类,然后进一步分入23个专业小类(与前13年相同),并在此基础上分别进行各期刊各类文献的统计和分析。结果根据对2018年统计数据的分析可看出:图像分析方向当前得到了最多的关注,其中目标检测和识别、图像分割和边缘检测、目标特性的提取分析都是关注的焦点。遥感、雷达、测绘等领域的图像技术研究和应用都最为活跃。结论中国图像工程在2018年的研究深度和广度还在提高和扩大,仍保持了快速发展的势头。 展开更多
关键词 图像工程 图像处理 图像分析 图像理解 技术应用 文献综述 文献统计 文献分类 文献计量学
基于Landsat-8监督分类与非监督分类的土地利用分类方法比较 预览
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作者 廖东 戴洪宝 许继影 《河南科技》 2019年第8期14-16,共3页
本文以遥感监督分类和非监督分类原理为研究基础,采用2018年Landsat-8遥感影像作为基本数据源,利用监督分类和非监督分类中的最大似然和ISODATA分类法对宿州市埇桥区遥感影像进行处理,最后对分类的结果进行精度评价。通过分析可知,监督... 本文以遥感监督分类和非监督分类原理为研究基础,采用2018年Landsat-8遥感影像作为基本数据源,利用监督分类和非监督分类中的最大似然和ISODATA分类法对宿州市埇桥区遥感影像进行处理,最后对分类的结果进行精度评价。通过分析可知,监督分类的分类效果更好,非监督分类虽然精度较低,但其不需要先验知识,所以分类速度更快。因此,在分类时,要根据实际情况来选择合适的分类方法。 展开更多
关键词 影像分类 非监督分类 监督分类 ISODATA 最大似然法
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Separability Analysis of Atlantic Forest Patches by Comparing Parametric and Non-Parametric Image Classification Algorithms 预览
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作者 Marcos Roberto Martines Mariana de Paula Garcia Lúcio +4 位作者 Alexandre D. M. Cavagis Marcel Fantin Ricardo Vicente Ferreira Matheus Oliveira Alves Rogério Hartung Toppa 《地理信息系统(英文)》 2019年第5期567-578,共12页
The aim of this work was to differentiate Atlantic Forest patches, as well as their spatial distribution, from other tree covers that compose the landscape, by comparing three methods of digital images classification,... The aim of this work was to differentiate Atlantic Forest patches, as well as their spatial distribution, from other tree covers that compose the landscape, by comparing three methods of digital images classification, using techniques of geoprocessing and remote sensing. The study area was a sub-basin of the Iperó River, tributary of the Iperó-Mirim stream, Sarapuí River basin, in Ara&#231;oiaba da Serra, State of S&#227;o Paulo, Brazil. This research has been developed on a Geographic Information System environment platform, using medium resolution images from Sentinel-2 Satellite. Three image classification algorithms: Maximum Likelihood Classification (MLC), Support Vector Machines (SVM) and Random Tree (RT) were applied to verify the separability of forest patches, forestry and other uses. The results were analyzed by means of a confusion matrix, accuracy and kappa index, thus showing that the three algorithms were able to successfully differentiate the targets, with the higher efficiency attributed to MLC and the lowest to RT. Overall, the three classifiers presented errors, but specifically for the forest patches, the highest accuracy was obtained from SVM. 展开更多
关键词 ATLANTIC FOREST Land COVER Image Classification
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Evaluating Land Use/Land Cover Change and Its Socioeconomic Implications in Agarfa District of Bale Zone, Southeastern Ethiopia 预览
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作者 Teha Turi Hussien Hayicho Haji Kedir 《环境保护(英文)》 2019年第3期369-388,共20页
A systematic analysis of land use/cover change is so decisive to exactly understand the extent of change and take essential measures to curb down the rate of changes and protect the land cover resources sustainably. T... A systematic analysis of land use/cover change is so decisive to exactly understand the extent of change and take essential measures to curb down the rate of changes and protect the land cover resources sustainably. This land use/land cover change study was conducted in Agarfa district of Bale zone, Oromia Regional State, Southeastern Ethiopia. The objectives of this study were to evaluate the trends, drivers and its socio-economic and environmental implication in study area. A descriptive research method was employed to achieve the intended objectives of the study. In the three years (1976, 1995, and 2014) Landsat Satellite images and socio-economic survey were the main data sources for this study. ERDAS Imagine and Arch-GIS tools were used to classify and generate land use/land cover maps of the study area. Survey questionnaires, key informant interviews, and field observation were employed to obtain information on drivers and its socio-economic and environmental implication in the district. The results show that the land use/land cover of the study area had changed dramatically during the period of 38 years. A rapid loss of forest land and shrub land cover in the landscape took place between 1976 and 2014. Conversely, agriculture and grazing lands were increased by 30% and 42% respectively at the expense of the lost land use/land cover types. Forest land is the most converted cover type during the entire study period. In the 38 years, forest lands diminished by over 65% of the original forest cover that was existed at the base year (1976). Local climate change, declining agricultural productivity and livestock quantity and quality and scarcity of fuel wood and constructional materials were some of the socio-economic and livelihood impacts of land use and land cover change of the study area. Thus, this finding affords information to land users and policy makers on extent of the change and social forces leading to this changes and its subsequent implication on local socio-economic and environmental conditions of 展开更多
关键词 LAND Use/Land COVER CHANGE Evaluation Image Classification Impacts of LAND USE LAND COVER CHANGE Agarfa DISTRICT GIS and Remote Sensing
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基于空间信息的高光谱图像聚类算法 预览
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作者 顾逸佳 王军 宋娇娇 《电子设计工程》 2019年第10期113-117,122共6页
遥感图像具有丰富的光谱信息和空间信息,因此遥感图像分类被广泛的应用于气象预报、国防预警等多个领域。文中对遥感图像进行非监督分类,提出了基于区域合并的遥感图像分类方法。首先采用主成分首先采用主成分分析法(PCA)对高光谱遥感... 遥感图像具有丰富的光谱信息和空间信息,因此遥感图像分类被广泛的应用于气象预报、国防预警等多个领域。文中对遥感图像进行非监督分类,提出了基于区域合并的遥感图像分类方法。首先采用主成分首先采用主成分分析法(PCA)对高光谱遥感数据集进行降维处理,在尽可能保留图像信息的情况下滤除大部分的光谱维,接着利用灰度直方图将空间信息引入降维后的遥感图像,然后对于由此增加的空间信息维度进行第二次降维,再后采用高斯混合模型通过迭代收敛最终完成聚类。文章最后在PaviaUniversity数据集上进行遥感图像分类实验,通过比较总体分类精度与kappa系数发现,此算法在遥感图像分类的精确性与正确性提高了约40%。 展开更多
关键词 遥感图像 空间信息 图像降维 图像分类
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基于多通道视觉注意力的细粒度图像分类 预览
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作者 王培森 宋彦 戴礼荣 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第1期157-166,共10页
视觉注意力机制在细粒度图像分类中得到了广泛的应用。现有方法多是构建一个注意力权重图对特征进行简单加权处理。对此,本文提出了一种基于可端对端训练的深度神经网络模型实现的多通道视觉注意力机制,首先通过多视觉注意力图描述对应... 视觉注意力机制在细粒度图像分类中得到了广泛的应用。现有方法多是构建一个注意力权重图对特征进行简单加权处理。对此,本文提出了一种基于可端对端训练的深度神经网络模型实现的多通道视觉注意力机制,首先通过多视觉注意力图描述对应于视觉物体的不同区域,然后提取对应高阶统计特性得到相应的视觉表示。在多个标准的细粒度图像分类测试任务中,基于多通道视觉注意的视觉表示方法均优于近年主流方法。 展开更多
关键词 图像分类 细粒度图像分析 视觉注意力 图像表示 深度学习
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基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌图像分类
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作者 刘芳 王鑫 +2 位作者 路丽霞 黄光伟 王洪娟 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期107-115,共9页
提出了一种基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌场景图像分类算法;利用非下采样Contourlet变换对训练样本进行多尺度分解;在训练样本中选择图像,利用稀疏编码学习局部特征,对特征向量进行排序;选择灰度平均梯度较大的特征向量对卷积神经... 提出了一种基于稀疏编码和卷积神经网络的地貌场景图像分类算法;利用非下采样Contourlet变换对训练样本进行多尺度分解;在训练样本中选择图像,利用稀疏编码学习局部特征,对特征向量进行排序;选择灰度平均梯度较大的特征向量对卷积神经网络卷积核进行初始化。结果表明:所提算法可以获得比传统底层视觉特征更好的分类结果,有效避免了网络训练陷入局部最优的问题,提高了自然场景下无人机着陆地貌的分类准确率。 展开更多
关键词 图像处理 图像分类 卷积神经网络 地貌图像 稀疏编码 计算机视觉
基于云平台的海量图像分类算法研究 预览
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作者 王伟 魏柯 《现代电子技术》 北大核心 2019年第19期46-49,共4页
传统图像分类算法没有考虑当前图像数据的海量、大规模特点,使得图像分类效率、分类准确率低,为了解决当前图像分类算法存在的难题,设计基于云平台的海量图像分类算法。首先提取反映图像内容的分类特征,并对图像类型采用专家进行标记,... 传统图像分类算法没有考虑当前图像数据的海量、大规模特点,使得图像分类效率、分类准确率低,为了解决当前图像分类算法存在的难题,设计基于云平台的海量图像分类算法。首先提取反映图像内容的分类特征,并对图像类型采用专家进行标记,构建图像分类的训练样本,然后针对当前图像分类错误率高的问题,设计基于最小二乘向量机的图像分类器,最后利用云平台的分布式、并行处理的优点实现海量图像分类,并采用图像分类仿真实验分析所提算法的性能,该方法降低了海量图像分类的计算复杂度,减少了海量图像分类的时间,提升了海量图像分类效率,而且海量图像分类综合效果要显著优于传统图像分类算法,验证了所提算法的海量图像分类优越性。 展开更多
关键词 海量图像 分类器设计 云平台 图像内容信息 GABOR滤波器 图像分类
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基于半监督生成对抗网络X光图像分类算法
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作者 刘坤 王典 荣梦学 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期109-117,共9页
利用半监督学习体系结构中的生成对抗性网络,围绕标注数据稀缺性的问题进行研究,在传统无监督生成对抗网络的基础上用softmax替代最后的输出层,使其扩展为半监督生成对抗网络。对生成样本定义额外的类别标签,用于引导训练,采用半监督训... 利用半监督学习体系结构中的生成对抗性网络,围绕标注数据稀缺性的问题进行研究,在传统无监督生成对抗网络的基础上用softmax替代最后的输出层,使其扩展为半监督生成对抗网络。对生成样本定义额外的类别标签,用于引导训练,采用半监督训练方式对网络参数进行优化,并将训练得到的判别网络运用于X光图像分类中。对于胸部X光图像,结合自动化分类诊断选取了6种肺部疾病的X光前视图进行实验,结果表明:所提算法提高了利用标注数据的监督学习性能,与其他半监督分类方法相比具有优越的性能。 展开更多
关键词 图像处理 图像分类 X光图像 生成对抗网络 半监督学习 标注数据
基于卷积神经网络的食品图像识别
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作者 王博 刘俊康 +2 位作者 陆逢贵 刘登勇 曹振霞 《食品安全质量检测学报》 CAS 2019年第18期6241-6247,共7页
目的探究一种基于Inception_V3-CNN模型的食品图像识别和分类方法。方法选取包含20类食品和19609张的食品图像建立数据集Food-101,通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取图像候选区域的视觉特征,并自动进行分类,使... 目的探究一种基于Inception_V3-CNN模型的食品图像识别和分类方法。方法选取包含20类食品和19609张的食品图像建立数据集Food-101,通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取图像候选区域的视觉特征,并自动进行分类,使其具有较高的识别率;此外,采集来自kaggle库中已标注的食品图像集做预测对比实验,以保证Inception_V3-CNN模型检测的准确度。结果该方法能够去除背景噪音,且仅需部分提取视觉特征,可以有效解决网络食品图像的分类问题,与多视图支持向量机(support vectormachine,SVM)+方向梯度直方图(histogram of oriented gradients,HOG)和传统CNN方法相比,在测试时间相近、设备计算能力相同的条件下,该方法识别率更高,迭代次数为15000次时,Loss值降至4.92,准确率可达93.89%。结论此方法可以快速识别食品图像,在实际网络图片中能有较好的可移植性。将算法移植到移动设备中实现APP的模块化操作也将成为后续工作探索的重点方向。 展开更多
关键词 食品图像 图像检索 图像分类 Inception_V3-CNN 卷积神经网络
卷积神经网络在大规模图像分类中的应用
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作者 李英成 钱赛男 +2 位作者 朱祥娥 刘晓龙 李晶晶 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期121-125,共5页
针对大规模无序图像分类处理中成对图像的匹配和几何验证的计算量大的问题,该文通过研究和学习机器学习及图像识别领域先进的方法,提出了一种基于孪生神经网络的大规模图像有序化方法。该算法主要是:通过抽取已训练好的VGG19的网络模型... 针对大规模无序图像分类处理中成对图像的匹配和几何验证的计算量大的问题,该文通过研究和学习机器学习及图像识别领域先进的方法,提出了一种基于孪生神经网络的大规模图像有序化方法。该算法主要是:通过抽取已训练好的VGG19的网络模型的卷积层作为图像的特征,将提出的特征分别加权后,连接起来,再次卷积和池化,利用响应函数判定图像之间连通性,实现对输入图像对连通性判定。经实验证明,该算法可有效地识别具有场景重叠的图像对,效率和精度上也有所提高,无须执行详尽的推定匹配和几何验证,适用于运动恢复结构,图像连接等各种场景。 展开更多
关键词 卷积神经网络 VGGNet siamese学习 图像对 无序图像 图像分类
图像融合方法在肝包虫病分型中的应用 预览
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作者 排孜丽耶·尤山塔依 严传波 +3 位作者 木拉提·哈米提 姚娟 阿布都艾尼·库吐鲁克 吴淼 《生物医学工程研究》 2019年第2期165-169,195共6页
探讨图像融合技术在肝包虫病分型中的应用。对正常肝脏、单囊型肝包虫病、肝囊肿CT图像感兴趣区域分别使用传统的预处理和图像融合方法,对融合后的和预处理后的图像提取Tamura和灰度-梯度共生矩阵特征,通过支持向量机和BP神经网络分类... 探讨图像融合技术在肝包虫病分型中的应用。对正常肝脏、单囊型肝包虫病、肝囊肿CT图像感兴趣区域分别使用传统的预处理和图像融合方法,对融合后的和预处理后的图像提取Tamura和灰度-梯度共生矩阵特征,通过支持向量机和BP神经网络分类模型进行分类,比较两种方法的分类准确率,并对各分类模型进行参数评估。传统预处理方法对肝囊肿CT图像Tamura和混合特征的分类效果优于图像融合方法,最佳分类准确率为98.333%;图像融合方法对单囊型肝包虫病和正常肝脏CT图像不同特征下的分类准确率均高于传统预处理方法,最佳分类准确率分别为99.167%和100%;图像融合方法不同特征不同分类器下的平均分类准确率高于传统预处理方法。将图像融合方法应用于肝包虫病CT图像的分型中具有一定的分类优势,为肝包虫病影像学诊断提供依据,也为后期研发肝包虫病计算机辅助诊断系统奠定基础。 展开更多
关键词 肝包虫病CT图像 图像融合 Tamura 灰度-梯度共生矩阵 图像分类
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Locality preserving fusion of multi-source images for sea-ice classification 预览
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作者 Zhiqiang Yu Tingwei Wang +2 位作者 Xi Zhang Jie Zhang Peng Ren 《海洋学报:英文版》 SCIE CAS CSCD 2019年第7期129-136,共8页
We present a novel sea-ice classification framework based on locality preserving fusion of multi-source images information.The locality preserving fusion arises from two-fold,i.e.,the local characterization in both sp... We present a novel sea-ice classification framework based on locality preserving fusion of multi-source images information.The locality preserving fusion arises from two-fold,i.e.,the local characterization in both spatial and feature domains.We commence by simultaneously learning a projection matrix,which preserves spatial localities,and a similarity matrix,which encodes feature similarities.We map the pixels of multi-source images by the projection matrix to a set fusion vectors that preserve spatial localities of the image.On the other hand,by applying the Laplacian eigen-decomposition to the similarity matrix,we obtain another set of fusion vectors that preserve the feature local similarities.We concatenate the fusion vectors for both spatial and feature locality preservation and obtain the fusion image.Finally,we classify the fusion image pixels by a novel sliding ensemble strategy,which enhances the locality preservation in classification.Our locality preserving fusion framework is effective in classifying multi-source sea-ice images(e.g.,multi-spectral and synthetic aperture radar(SAR)images)because it not only comprehensively captures the spatial neighboring relationships but also intrinsically characterizes the feature associations between different types of sea-ices.Experimental evaluations validate the effectiveness of our framework. 展开更多
关键词 SEA-ICE CLASSIFICATION MULTI-SOURCE image FUSION ensemble CLASSIFICATION
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基于深度学习算法的图像分类方法 预览
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作者 陶筱娇 王鑫 《微型电脑应用》 2019年第3期40-43,共4页
图像分类是提高大规模图像检索速度的一项关键技术,当前图像分类方法均存在不同程度的不足,图像分类结果不能满足图像处理的实际应用需求,为了解决当前图像分类方法存在的一些难题,以进一步提高图像分类的效果,提出了基于深度学习算法... 图像分类是提高大规模图像检索速度的一项关键技术,当前图像分类方法均存在不同程度的不足,图像分类结果不能满足图像处理的实际应用需求,为了解决当前图像分类方法存在的一些难题,以进一步提高图像分类的效果,提出了基于深度学习算法的图像分类方法。首先对图像分类的国内外研究现状进行综述,指出各种图像分类方法的局限性,然后提取图像分类特征,将图像特征向量作为深度学习算法的输入,图像分类结果作为深度学习算法的输出,通过学习建立图像分类器,最后在Matlab 2016平台与经典图像分类方法的性能进行仿真对照实验。结果表明,提出的图像分类准确性更优,图像分类的平均时间大幅度降低,图像分类整体结果得到了有效改善,较好地克服了当前图像分类方法的不足,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 图像检索 分类特征 深度学习算法 仿真测试 分类时间
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基于全局-局部卷积神经网络的阻生牙分类 预览
16
作者 杨鎏 舒祥波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期250-253,共4页
为了解决因牙齿位于口腔的局部区域,且阻生牙与正常牙之间的视觉差异性非常微小导致的观察口腔CT图片可能出现的误判的问题,提出了一种新的全局局部卷积神经网络模型(GL-CNN)。首先从全局图像与局部区域分别学习口腔CT图像中能够带有阻... 为了解决因牙齿位于口腔的局部区域,且阻生牙与正常牙之间的视觉差异性非常微小导致的观察口腔CT图片可能出现的误判的问题,提出了一种新的全局局部卷积神经网络模型(GL-CNN)。首先从全局图像与局部区域分别学习口腔CT图像中能够带有阻生牙判别信息的特征描述,然后将这两种学习到的特征进行整合来训练一个支持向量机(SVM)分类器。为了验证GL-CNN的性能,在收集的口腔CT图像数据集上用提出的GL-CNN方法与基准方法进行阻生牙分类对比实验,实验结果表明了GL-CNN方法具有更高的分类精度。 展开更多
关键词 阻生牙分类 卷积神经网络 图像分类 深度学习 支持向量机分类器
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基于特征提取和机器学习的文档区块图像分类算法 预览
17
作者 李翌昕 邹亚君 马尽文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第5期747-757,共11页
文档区块图像分类对于文档版面图像的理解和分析至关重要。在传统机器学习分类模型中,直接使用图像作为输入会导致学习模型参数量过大而无法进行有效的训练。为了克服这个困难,我们针对文档区块图像设计了一组有效的特征,并提出了基于... 文档区块图像分类对于文档版面图像的理解和分析至关重要。在传统机器学习分类模型中,直接使用图像作为输入会导致学习模型参数量过大而无法进行有效的训练。为了克服这个困难,我们针对文档区块图像设计了一组有效的特征,并提出了基于这些特征和机器学习的文档区块分类算法。在特征设计上,我们提取了几何、灰度、区域、纹理和内容五方面在内的32种特征,以增强特征针对区块类别的分辨能力。在分类器方面,我们在所提出的特征上对传统机器学习分类模型、自动机器学习方法以及深度学习均进行了实验。在公开数据集上的实验结果表明,我们提出的文档版面区块分类算法具有很高的分类准确率,并且效率很高。另外,我们实现了一个简单的分步文档版面分析算法,以展示所提出的区块分类算法的推广能力。 展开更多
关键词 文档版面分析 文档区块分类 特征提取 机器学习 图像分类
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基于图像的昆虫分类识别研究综述 预览
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作者 姚侃 徐鹏 +1 位作者 张广群 汪杭军 《智能计算机与应用》 2019年第3期29-35,共7页
近年来,在自动化识别昆虫技术中,基于图像的昆虫分类识别研究逐渐发展起来。本文在查阅了近20年来具有代表性文章的基础上,对基于图像的昆虫分类识别研究的进展进行综述,介绍了图像获取、图像处理、分类方法三方面,并分析了现有方法的... 近年来,在自动化识别昆虫技术中,基于图像的昆虫分类识别研究逐渐发展起来。本文在查阅了近20年来具有代表性文章的基础上,对基于图像的昆虫分类识别研究的进展进行综述,介绍了图像获取、图像处理、分类方法三方面,并分析了现有方法的优缺点。最后展望了基于图像的昆虫分类识别研究的研究趋势和发展方向。 展开更多
关键词 图像分割 昆虫分类 特征提取 分类识别
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降低特征类内离散度的JPEG图像隐写分析 预览
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作者 汪然 牛少彰 +2 位作者 平西建 张涛 桑晓丹 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期41-50,共10页
图像内容特征差异使得载体、载密图像的隐写检测特征混淆在一起而难以区分,这导致图像隐写分析成了一个"类内分散、类间聚合"的分类问题.针对此问题,从降低因图像内容、处理手段等造成的隐写检测特征类内离散度的角度出发,提... 图像内容特征差异使得载体、载密图像的隐写检测特征混淆在一起而难以区分,这导致图像隐写分析成了一个"类内分散、类间聚合"的分类问题.针对此问题,从降低因图像内容、处理手段等造成的隐写检测特征类内离散度的角度出发,提出了一种更加可靠的隐写检测模型.依据内容复杂度将待检测图像分类,分别提取具有相同内容复杂度的每一类图像的隐写检测特征和训练分类器,得到最终检测结果.数据分析和实验结果表明:基于图像分类的隐写分析方法能够有效提高检测性能. 展开更多
关键词 隐写分析 图像分类 图像内容复杂度 类内离散度
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基于改进分离阈值法的农作物遥感精细分类特征选择 预览
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作者 杨惠雯 方俊永 赵冬 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期51-63,共13页
为综合利用高空间分辨率可见光和红外遥感影像特征,提高分类处理效率,在分离阈值法的基础上提出一种结合图像二维熵的特征选择方法,解决了分离阈值法在特征选择时未考虑特征信息量的问题.利用随机森林分类器对选取后的特征子集进行农作... 为综合利用高空间分辨率可见光和红外遥感影像特征,提高分类处理效率,在分离阈值法的基础上提出一种结合图像二维熵的特征选择方法,解决了分离阈值法在特征选择时未考虑特征信息量的问题.利用随机森林分类器对选取后的特征子集进行农作物分类,并在同样的分类方法下与改进自适应波段选择方法和基于图像熵的密度峰值聚类波段选择方法进行分类精度对比.结果表明,所提出的方法既可提高分类精度和分类效率,又能降低特征选择的数量,还能进一步量化分析所选取的特征对各地物识别的效果. 展开更多
关键词 航空热红外遥感影像 分离阈值 图像熵 随机森林 精细分类 特征选择
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