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池沸腾强化传热中的三维瞬态热传导反问题 认领
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作者 衡益 罗玖 +2 位作者 杨青青 莫冬传 吕树申 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第18期1857-1874,共18页
回顾了近年来在池沸腾实验过程中衍生出的三维瞬态热传导反问题和相关计算方法的研究,提出了基于制定优化问题的Tikhonov正则化法和迭代正则化法来求解相关的反问题.在对前者的研究中,一种基于模型函数策略的改进Tikhonov正则化法被开... 回顾了近年来在池沸腾实验过程中衍生出的三维瞬态热传导反问题和相关计算方法的研究,提出了基于制定优化问题的Tikhonov正则化法和迭代正则化法来求解相关的反问题.在对前者的研究中,一种基于模型函数策略的改进Tikhonov正则化法被开发和用于快速估算最优正则化参数,从而加速整个反问题求解过程.对于后者,针对工程上可获得的高分辨率测量数据与有限微热电偶测量数据两种情况,开发了基于共轭梯度法的迭代正则化策略对相关反问题进行求解.近期,针对使用薄加热箔表面这一特殊池沸腾实验提出了一种新的两步直接法.该方法不需要求解大量由偏微分方程约束的优化问题,而是通过近似重构偏微分方程模型的Dirichlet边界条件,将不适定的反问题转化为一个适定的,易于求解的正问题.这种方法在计算效率方面具有优势.此外,在数值计算方面,由于实际实验的非均匀测量配置以及待估算的表面沸腾热流密度在空间和时间尺度上具有发生快速变化的特性,提出了一种新的随时间变化的有限元网格自适应细化策略来进一步加快反问题求解过程.该策略的准确性与效率通过几个典型工程案例得到了验证.基于此,在一个实际单泡核沸腾实验中重建了环状沸腾热流密度模式,与微层理论结论一致.在另一个全阶段的沸腾实验中,使用自研提出的计算方法所估算的表面局部沸腾热流密度峰值是大多数传统研究所获得的宏观平均热流密度的数十倍,乃至近百倍,所获结果揭示了池沸腾强化传热微观上的局部动态.这些针对池沸腾中三维瞬态热传导反问题的研究工作为进一步阐明池沸腾强化传热机理,探索微纳结构等一系列高效传热器件表面沸腾传热的极限,建立精确预测沸腾全过程的数值计算模型和进行基于模型的最优实验设计提供了一些理论指导建议. 展开更多
关键词 池沸腾实验 强化传热 三维瞬态热传导反问题 基于优化策略的正则化方法 两步直接法
一种新的去除混合噪声的变分模型及其应用 认领
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作者 罗志宏 冯国灿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第5期277-280,314共5页
由于现有的某些去噪模型仅对某种噪声特别有效,而对其它类型噪声的效果却不够显著,因此提出一种能有效地去除多种噪声的变分模型,它融合了几种经典去噪模型的优点,并在数值求解时采用了高效且无条件稳定的AOS算法。数值实验表明,与现有... 由于现有的某些去噪模型仅对某种噪声特别有效,而对其它类型噪声的效果却不够显著,因此提出一种能有效地去除多种噪声的变分模型,它融合了几种经典去噪模型的优点,并在数值求解时采用了高效且无条件稳定的AOS算法。数值实验表明,与现有的一些去噪方法相比,提出的去噪方法耗时少且效果更好。最后给出了解的存在性证明。 展开更多
关键词 图像去噪 变分模型 AOS算法
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基于局部轮廓和随机森林的人体行为识别 认领 被引量:24
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作者 蔡加欣 冯国灿 +1 位作者 汤鑫 罗志宏 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期204-213,共10页
基于视频信息的人体行为识别得到了越来越多的关注。针对人体行为的局部表达,提出了一种新的局部轮廓特征来描述人体的外观姿势,可以同时利用水平和竖直方向上的轮廓变化信息。该特征能有效区分不同动作,与轮廓起始点无关,具有平移、尺... 基于视频信息的人体行为识别得到了越来越多的关注。针对人体行为的局部表达,提出了一种新的局部轮廓特征来描述人体的外观姿势,可以同时利用水平和竖直方向上的轮廓变化信息。该特征能有效区分不同动作,与轮廓起始点无关,具有平移、尺度和旋转不变性。针对该特征,提出了一种基于随机森林的两阶段分类方法,使用随机森林分类器对行为视频的局部轮廓进行初分类,并根据每个局部轮廓对应决策类的分类树数目占总分类树数目的比例,提出了一种基于袋外(OOB)数据误差加权投票准则的行为视频分类算法。在测试数据集上的实验结果证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 机器视觉 行为识别 轮廓特征 随机森林 袋外误差
基于姿势字典学习的人体行为识别 认领 被引量:7
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作者 蔡加欣 冯国灿 +1 位作者 汤鑫 罗志宏 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期173-184,共12页
提出一种基于人体轮廓表达的姿势学习框架来进行人体行为识别。通过一种基于Procrustes形状分析和局部保持投影的姿势特征表示方法,从人体运动视频中提取具有平移、旋转和放缩不变性的姿势特征,在保留人体姿势的局部流形结构的同时尽量... 提出一种基于人体轮廓表达的姿势学习框架来进行人体行为识别。通过一种基于Procrustes形状分析和局部保持投影的姿势特征表示方法,从人体运动视频中提取具有平移、旋转和放缩不变性的姿势特征,在保留人体姿势的局部流形结构的同时尽量提取子空间上的判别信息。针对该特征还提出了一种基于姿势字典学习的人体行为识别框架,对每类行为分别学习一个对应于该类的字典,通过串联所有类的字典来得到整个姿势字典;并通过最小重构误差准则来分类测试视频。在Weizmann和MuHAVi-MAS14数据集上的实验结果证实了该方法的识别率高于大部分经典方法。特别是在MuHAVi-MAS14数据集上的识别率对比已有的结果上有巨大的提升。 展开更多
关键词 图像处理 行为识别 Procrustes形状分析 局部保持投影 稀疏表示 字典学习
融合变分模型与快速算法分割噪声图像 认领
5
作者 罗志宏 冯国灿 成秋生 《武汉大学学报:信息科学版》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期637-641,673共6页
针对现有的变分水平集方法对噪声图像分割不理想和计算效率较低的情况,提出一种改进的可有效分割噪声图像的变分模型。首先改进了Chan—Vese模型的能量泛函,并引入辅助变量耦合某些拟合能量项,接着用凸松弛方法将其转化为凸优化问题... 针对现有的变分水平集方法对噪声图像分割不理想和计算效率较低的情况,提出一种改进的可有效分割噪声图像的变分模型。首先改进了Chan—Vese模型的能量泛函,并引入辅助变量耦合某些拟合能量项,接着用凸松弛方法将其转化为凸优化问题。该优化问题可转化为几个子问题,在求解时结合快速的Split—Bregman算法和AOS算法以提高速度。对噪声图像作分割实验,并与不引入辅助变量的水平集方法作比较。结果表明,本文提出的变分模型对带某些类型噪声的图像分割不仅提高了计算效率,还能较好地分割目标。 展开更多
关键词 图像分割 水平集方法 凸松弛方法 辅助变量 Split—Bregman算法 AOS算法
基于局部二值模式和辨识共同向量的步态识别 认领 被引量:6
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作者 刘志勇 冯国灿 陈伟福 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第9期262-265,共4页
最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Ener-gy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP... 最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Ener-gy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提取步态能量图(GEI)的局部特征并用于识别。首先,为了更好地提取局部信息,把步态能量图(GEI)分块,提取各个子块上的LBP特征,然后把各子块在特征层进行融合,得到整个步态能量图(GEI)的特征表达;同时为了更好地挖掘步态能量图(GEI)的信息,对LBP模式进行了扩展。由于得到的LBP特征维数较高,利用具有降维和良好识别能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对步态能量图的LBP特征进行维数约减并增加类间距离。最后,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。将该算法在CASIA 数据库上进行了试验,并取得了较高的正确识别率。 展开更多
关键词 步态能量图 局部二值模式 辨识共同向量 维数约减 步态识别
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基于谱聚类的多阈值图像分割方法 认领 被引量:7
7
作者 邹小耕 陈伟福 +2 位作者 冯国灿 刘志勇 汤鑫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期 246-248,259,共4页
阈值法是图像分割的一种重要方法。在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阂值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代... 阈值法是图像分割的一种重要方法。在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阂值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时问少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阂值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。 展开更多
关键词 图像阈值分割 多阈值 谱聚类 Dcut
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基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值分割及其快速递推算法 认领 被引量:3
8
作者 邹小林 冯国灿 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期 144-150,共7页
本文提出了一个新的二维直方图(2D-WLDH),同时提出了基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值选取方法,并导出相应快速递推算法。新提出的2D-WLDH在区域划分时可以避免传统直方图区域划分时面临的不合理的假设,通过计算比较小的9-2-化... 本文提出了一个新的二维直方图(2D-WLDH),同时提出了基于2D-WLDH和最大类间方差的图像阈值选取方法,并导出相应快速递推算法。新提出的2D-WLDH在区域划分时可以避免传统直方图区域划分时面临的不合理的假设,通过计算比较小的9-2-化的WLD值来准确估计目标和背景的概率。本文实验结果表明:与现有的有关算法相比,本文提出的阈值选取快速递推算法不仅使分割后的图像区域内部更均匀、边界形状更准确、抵抗噪声稳健,而且同时其运行时间还减少了约84.93%。 展开更多
关键词 图像分割 阈值选取 2D-WLDH 最大类间方差 WLD
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一种基于静态和动态特征的步态识别新方法 认领 被引量:7
9
作者 刘志勇 冯国灿 邹小林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第4期 261-264,共4页
最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(Gait EnergyImage,GEI)是一种有效的步态表征方法。把步态能量图分解为身体相关能量图(Body-Related GEI,BGEI)、步态相关能量图(Gait-Related ... 最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(Gait EnergyImage,GEI)是一种有效的步态表征方法。把步态能量图分解为身体相关能量图(Body-Related GEI,BGEI)、步态相关能量图(Gait-Related GEI,GGEI)、身体步态相关能量图(Body-Gait-Related GEI,BGGEI)3部分,利用傅立叶描绘子对身体相关能量图(BGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)进行描述,利用Gabor小波提取步态相关能量图(GGEI)的幅值特征,分别研究了它们的识别能力,并在Rank层和Score层融合步态相关能量图(GGEI)、身体步态相关能量图(BGGEI)这两部分信息用于步态识别。该算法在CASIA数据库上进行的试验取得了较高的正确识别率。 展开更多
关键词 步态能量图 静态特征 动态特征 融合 步态识别
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基于正则割(Ncut)的多阈值图像分割方法 认领 被引量:4
10
作者 邹小林 冯国灿 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第19期 174-178,共5页
在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法,因此如何确定阂值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点(L,P),采用新... 在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法,因此如何确定阂值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点(L,P),采用新的相似度函数来定义这些点之间的相似度,从而构建基于灰度级的相似度矩阵,然后使用正则割(Ncut)进行分类,根据分类结果确定图像的分割阈值。算法用基于灰度级的权值矩阵代替基于像素级的权值矩阵来描述图像像素的关系,因而需要的存储空间及实现的复杂性大大减少;与现有的阈值分割方法相比,该算法能够单闽值和多阈值分割图像,因此具有更为优越的性能。 展开更多
关键词 图像分割 多阈值 谱聚类 相似度 一维直方图
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基于概率图模型的图像纹理模型 认领 被引量:1
11
作者 杨关 冯国灿 +1 位作者 陈伟福 罗志宏 《中山大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期 6-10,15,共6页
纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示... 纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示。利用惩罚正则化方法,可以选择高斯图模型的邻域并估计参数,然后提取纹理特征进行纹理合成和分类。实验结果显示基于高斯图模型的纹理特征更加有效。 展开更多
关键词 高斯图模型 模型选择 惩罚正则化 纹理合成 纹理分类
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图卷积算法的研究进展 认领
12
作者 郑睿刚 陈伟福 冯国灿 《中山大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期1-14,共14页
近年来,随着科学技术的发展,越来越多的数据以图的形式呈现和存储。图是不规则的数据,具有分散性和无序性,除了节点本身可赋予数据的特征外,边权信息更可以刻画节点间的相似性。虽然传统的深度卷积网络能有效处理图像、视频、语音等规... 近年来,随着科学技术的发展,越来越多的数据以图的形式呈现和存储。图是不规则的数据,具有分散性和无序性,除了节点本身可赋予数据的特征外,边权信息更可以刻画节点间的相似性。虽然传统的深度卷积网络能有效处理图像、视频、语音等规则的数据,但直接用以处理图的数据效果并不理想。如何借鉴传统的卷积算法,提出适应图数据特点的学习算法,是当前深度学习研究的一个热点。文章拟对面向图数据的图卷积算法进行归纳总结,然而由于篇幅有限,无法对所有算法做到面面俱到的介绍,因此文章侧重于介绍模型背后的原理,分析并指出这些算法的优缺点,同时扼要介绍图卷积网络的主要应用。 展开更多
关键词 图卷积神经网络 图的拉普拉斯矩阵 图的傅立叶变换 图的卷积变换 图的节点分类 图的分类
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基于层间互相关感知损失的风格迁移方法 认领
13
作者 庄轩权 李彩霞 黎培兴 《中山大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期126-135,共10页
深度学习在风格迁移领域的应用使一系列以图片艺术风格化为核心的产品真正落地,而从像素级损失向基于Gram矩阵的感知损失的转变是其中最关键的跨越。Gram矩阵在艺术风格特征的提取上有良好的效果,但其局限于同等级语义特征间相关性统计... 深度学习在风格迁移领域的应用使一系列以图片艺术风格化为核心的产品真正落地,而从像素级损失向基于Gram矩阵的感知损失的转变是其中最关键的跨越。Gram矩阵在艺术风格特征的提取上有良好的效果,但其局限于同等级语义特征间相关性统计的做法并不能作为艺术风格的充分表示。自Gram矩阵被提出以来,一系列研究并未对其进行充分的研究和改进,而是关注于模型结构的设计以提高风格迁移的速度。提出使用层间互相关矩阵作为Gram矩阵的代替或补充进行风格迁移任务的风格损失函数计算。实验表明,在得到相似水平输出结果的情况下,使用层间互相关矩阵方法可以降低20%的计算时间。 展开更多
关键词 风格迁移 GRAM矩阵 卷积神经网络 风格损失函数 感知损失 深度学习
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基于分数阶微积分正则化的图像处理 认领 被引量:1
14
作者 陈云 郭宝裕 马祥园 《计算数学》 CSCD 北大核心 2017年第4期393-406,共14页
全变分正则化方法已被广泛地应用于图像处理,利用此方法可以较好地去除噪声,并保持图像的边缘特征,但得到的优化解会产生“阶梯”效应.为了克服这一缺点,本文通过分数阶微积分正则化方法,建立了一个新的图像处理模型.为了克服此... 全变分正则化方法已被广泛地应用于图像处理,利用此方法可以较好地去除噪声,并保持图像的边缘特征,但得到的优化解会产生“阶梯”效应.为了克服这一缺点,本文通过分数阶微积分正则化方法,建立了一个新的图像处理模型.为了克服此模型中非光滑项对求解带来的困难,本文研究了基于不动点方程的迫近梯度算法.最后,本文利用提出的模型与算法进行了图像去噪、图像去模糊与图像超分辨率实验,实验结果表明分数阶微积分正则化方法能较好的保留图像纹理等细节信息. 展开更多
关键词 分数阶 正则化方法 图像处理 迫近梯度算法
高维带宽有限随机信号从平均过采样的指数阶逼近 认领
15
作者 陈文健 张海樟 《计算数学》 CSCD 北大核心 2017年第4期339-350,共12页
本文中我们主要考虑利用有限的平均过采样值来重构高维带宽有限随机信号.我们给出了一个能够达到指数阶衰减逼近能力的重构算法.对于一般型和乘积型的采样测度,我们分别给出了对应的重构算法和指数阶衰减的重构误差估计.
关键词 高维带宽有限宽平稳随机过程 平均过采样 指数阶衰减逼近误差
对数效用分红支付问题 认领
16
作者 邹小龙 周欢 郭先平 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2016年第10期1637-1648,共12页
本文研究具有对数效用函数的风险灵敏保险公司的最优分红问题.首先建立分红支付问题的离散时间Markov决策过程模型(简称DTMDP),优化目标是最大化公司破产前分红现值的对数的期望值.在较弱的假设下,本文证明值函数满足最优方程.然后得... 本文研究具有对数效用函数的风险灵敏保险公司的最优分红问题.首先建立分红支付问题的离散时间Markov决策过程模型(简称DTMDP),优化目标是最大化公司破产前分红现值的对数的期望值.在较弱的假设下,本文证明值函数满足最优方程.然后得到这个最优方程最大的最大点的若干性质.最后证明最大的最大点在每个时刻的映射值全体构成一个最优分红策略. 展开更多
关键词 离散时间Markov决策过程 最优分红策略 风险理论 对数效用函数 动态规划
数值振荡积分:基于奇性和波数的积分区间剖分法献给林群教授80华诞 认领 被引量:1
17
作者 马云云 许跃生 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2015年第8期1133-1152,共20页
本文针对高频振荡函数的积分提出了复合的moment-free的数值积分公式.当被积函数没有奇点、振子没有驻点时,复合的数值积分公式是基于对积分区间按振子导数值和波数剖分的原则设计,利用moment—freeFilon型数值积分公式计算子区间上... 本文针对高频振荡函数的积分提出了复合的moment-free的数值积分公式.当被积函数没有奇点、振子没有驻点时,复合的数值积分公式是基于对积分区间按振子导数值和波数剖分的原则设计,利用moment—freeFilon型数值积分公式计算子区间上的振荡积分.当被积函数有奇点、振子存在驻点时,根据函数的奇性和波数对积分区间剖分,使其于每个子区间上为非剧烈振荡函数的奇异积分,或光滑函数没有驻点的振荡积分.然后,采用经典的数值奇异积分公式计算非剧烈振荡函数的奇异积分,采用修改的moment—freeFilon型数值积分公式计算振荡积分.与计算振荡积分的已知方法相比,本文发展的复合moment—free的数值积分方法,既不需要计算振子的反函数,也不必借助特殊函数的积分. 展开更多
关键词 振荡积分 代数奇性 驻点 moment—free Filon型方法 区间分划
CC$:一种面向分布式众核平台的并行编程语言 认领 被引量:1
18
作者 吴峻峰 许跃生 +2 位作者 张永东 江颖 叶纬材 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期128-132,共5页
CC$是一种并行编程语言,目的是解决分布式众核并行计算机的编程困难。CC$的编程模型以Multi-BSP模型为基础,将分布式众核并行计算机的硬件架构抽象为3层。数据按照存储的层次和共享范围分为5类,以便在不同层次上提供共享。CC$还提出... CC$是一种并行编程语言,目的是解决分布式众核并行计算机的编程困难。CC$的编程模型以Multi-BSP模型为基础,将分布式众核并行计算机的硬件架构抽象为3层。数据按照存储的层次和共享范围分为5类,以便在不同层次上提供共享。CC$还提出一类虚拟指令来解决不同层次之间的数据交换,实现数据访问的逻辑化描述。并行程序按照3层Multi-BSP超步嵌套执行。CC$具有统一的编程风格、内建的多层公共地址空间、数据访问请求的表达式描述和数据传输编译优化4大特点。测试表明,CC$程序的运行效率高,易学易用,大幅地缩短了开发周期。 展开更多
关键词 分布式众核 并行计算 编程语言 Multi-BSP 并行编程模型
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选择粗化函数优化并行稀疏矩阵向量乘法 认领
19
作者 叶纬材 《中山大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期50-53,共4页
讨论了如何分划稀疏矩阵的非零元素以减少并行矩阵向量乘法的通信代价。通过以粗化函数为工具,统一现有的数据分划方法;提出一种基于行列分划为初解的粗化函数选取方法,在理论上的证明其运行效率与分划质量不逊于一维数据分划方法;实验... 讨论了如何分划稀疏矩阵的非零元素以减少并行矩阵向量乘法的通信代价。通过以粗化函数为工具,统一现有的数据分划方法;提出一种基于行列分划为初解的粗化函数选取方法,在理论上的证明其运行效率与分划质量不逊于一维数据分划方法;实验数据表明,该方法产生分划质量超过一维数据分划方法的结果,接近甚至超过二维细粒度方上法的结果。 展开更多
关键词 选择粗化函数 数据分划 并行 稀疏矩阵向量乘法
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图模型在彩色纹理分类中的应用 认领 被引量:3
20
作者 杨关 张向东 +2 位作者 冯国灿 邹小林 刘志勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期 273-277,共5页
纹理分析中往往将彩色图像转换为灰度图以降低计算复杂度,这样就忽略了颜色信息。而利用主成分分析的方法来降维彩色纹理,则可以尽可能地保留颜色和纹理信息。高斯图模型(Gaussian Graphical Models,GGM)可以很好地描述有交互作用的... 纹理分析中往往将彩色图像转换为灰度图以降低计算复杂度,这样就忽略了颜色信息。而利用主成分分析的方法来降维彩色纹理,则可以尽可能地保留颜色和纹理信息。高斯图模型(Gaussian Graphical Models,GGM)可以很好地描述有交互作用的高维数据,因此可用来建立图像纹理模型。根据局部马尔可夫性和高斯变量的条件回归之间的关系,可将复杂的模型选择转变为较简单的变量选择。通过惩罚正则化方法,其邻域选择和参数估计可同步进行,然后提取纹理特征进行彩色纹理分类,实验显示其具有很好的效果。因此,结合主成分分析和高斯图模型来构建彩色纹理模型有很好的发展前景。 展开更多
关键词 高斯图模型 变量选择 L1-惩罚正则化 彩色纹理分类
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