為了降低圖像高層語義與低層視覺特征之間的語義差異,本文以對象描述模型為基礎(chǔ),提出利用機(jī)器轉(zhuǎn)換模型獲取圖像高層語義的方法。本方法首先利用圖像分割技術(shù)對圖像進(jìn)行分割,然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,得到訓(xùn)練樣本集中高層語義與分割后低層視覺特征之間的先驗概率關(guān)系 在查詢的過程中,利用得到的先驗概率模型計算與高層語義所對應(yīng)的最大概率視覺低層特征,最后利用該低層特征進(jìn)行檢索,達(dá)到縮短高層語義與低層特征之間的語義差異的目的。在一個擁有5000 幅圖像的圖像庫上所做的測試結(jié)果表明了該方法的有效性和可行性,同時該方法也為解決圖像高層語義與視覺低層特征之間語義的矛盾開擴(kuò)了思路。
標(biāo)簽： 圖像 分割技術(shù) 分割 視覺特征
上傳時間： 2014-01-04
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Contourlet變換結(jié)合了不可分離的方向濾波組,具備小波所不能表達(dá)的多方向特性,能有效捕獲自然圖像的邊緣輪廓信息。本文分析了圖像ontourlet系數(shù)的統(tǒng)計特征,并利用廣義高斯函數(shù)對各子帶系數(shù)層進(jìn)行建模。將此模型應(yīng)用于基于VisTex的自建紋理圖像庫,采用矩匹配估計法,提取模型參數(shù)集,運(yùn)用K2L距離計算圖像間的相似度。對800幅紋理圖像進(jìn)行檢索,本文方法比傳統(tǒng)小波方法的平均檢索查準(zhǔn)率高出約2％到10％不等。實驗結(jié)果表明,該方法改進(jìn)了導(dǎo)向紋理的描述
標(biāo)簽： Contourlet ontourlet 方向 系數(shù)
上傳時間： 2016-02-20
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電能質(zhì)量擾動中諧波的檢測可以采用分形幾何學(xué)的局部方差分維數(shù)表示，而且不同類型電能其分維數(shù)不一樣
上傳時間： 2016-02-24
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該程序主要用來求解正弦分量的局部方差分維數(shù)，便于后續(xù)的模式識別方法的分類
上傳時間： 2016-02-25
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數(shù)字?jǐn)z影測量相關(guān)算法編程,在VC環(huán)境下實現(xiàn)影像特征點(diǎn)提取.
標(biāo)簽： 數(shù)字?jǐn)z影 VC環(huán)境 測量 算法
上傳時間： 2014-01-22
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本章主要描敘Linux核心對文件系統(tǒng)的支持, 虛擬文件系統(tǒng)（VFS）以及Linux核心對實際文件系統(tǒng)的支持。 Linux的最重要特征之一就是支持多種文件系統(tǒng)。這樣它更加靈活并可以和許多其它種操作系統(tǒng)共存。在本文寫作時Linux已經(jīng)支持15種文件系統(tǒng)：ext,ext2,xia,minix,umsdos,msdos,vfat,proc,smb,ncp,iso9660,sysv,hpfs,affs以及ufs。毫無疑問,今后支持的文件系統(tǒng)類型還將增加。 Linux和Unix并不使用設(shè)備標(biāo)志符（如設(shè)備號或驅(qū)動器名稱）來訪問獨(dú)立文件系統(tǒng)，而是通過一個將整個文件系統(tǒng)表示成單一實體的層次樹結(jié)構(gòu)來訪問它。Linux每安裝(mount)一個文件系統(tǒng)時都會其加入到文件系統(tǒng)層次樹中。不管是文件系統(tǒng)屬于什么類型，都被連接到一個目錄上且此文件系統(tǒng)上的文件將取代此目錄中已存在的文件。這個目錄被稱為安裝點(diǎn)或者安裝目錄。當(dāng)卸載此文件系統(tǒng)時這個安裝目錄中原有的文件將再次出現(xiàn)。
標(biāo)簽： Linux 文件系統(tǒng) VFS 核心
上傳時間： 2016-03-01
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人臉識別的程序。特征定位，可以參考以下。挖拔火罐活動膚色女方矛盾感
上傳時間： 2016-03-02
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車牌程序。特征定位，可以參考以下。挖拔火罐活動膚色女方矛盾感
上傳時間： 2014-01-01
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求特征值與特征向量的程序，通過methode de LU思想設(shè)計。
上傳時間： 2014-12-07
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用遺傳算法進(jìn)行特征選擇并優(yōu)化支持向量機(jī)的核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子
標(biāo)簽： 算法 特征選擇 支持向量機(jī) 參數(shù)
上傳時間： 2014-01-25
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