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搜索资源列表

  1. 基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别

  2. 采用 多重分形谱纹理分析法 以及模式识 别技术 ， 建立一 种识别正 常肝脏 和不 同程度脂 肪肝 B超 图像 的 计算 机辅 助诊 断方法 。方法 通过提取每幅 B超 图像 多重分 形谱 曲线 的奇异标 度差 和多重谱 面积两 个特 征量 ， 再 结合 近 远场灰度 比特 征量， 组成三维特征 矢量输 入 BP人 工神经网络进行分类识别

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-16
    • 文件大小：840704
    • 提供者：wdtyang1234

  1. 基于灰度特征的谱聚类SAR图像分割

  2. 基于SAR图像灰度特征的谱聚类分割，用matlab实现，先用harr小波做处理，后用谱聚类算法，对图像进行分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-05
    • 文件大小：60416
    • 提供者：yuweififi

  1. 基于音频语谱图像识别的广告检索

  2. 随着中国广播电视事业的快速发展，对广播电视进行广告监测的重要性越来越突出。该文提出了一种基于音频语谱图像识别的广告检索方法，该方法把每个广告片段的音频转换成语谱图像，并通过ｂｏｏｓｔｉｎｇ训练算法，从中提取可区分的、适合索引的特征以训练分类器。检索时，通过特征对齐，采用基于期望最大化（ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ　ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＥＭ）的迭代方法识别最匹配的广告

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2011-12-30
    • 文件大小：230400
    • 提供者：wyhyhf

  1. 基于频率谱变化量的唐卡图像特征提取与表示

  2. 基于频率谱变化量的唐卡图像特征提取与表示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yuzg86

  1. 图像数字水印的JAVA实现

  2. 第1章 概述 1.1 数字水印的研究 1.1.1 历史及现状 1.1.2 数字水印分类 1.1.3 数字水印评价标准 1.2 JAVA语言介绍 第2章 可见图像数字水印 2.1 可见图像数字水印JAVA程序设计 2.1.1 图像文件像素的获取 2.1.2 图像文件三维像素矩阵 2.1.3 可见水印的嵌入 2.1.4 三维像素矩阵的逆变换 2.1.5 像素转换成图像文件 2.2 JPG－24BPP可见图像数字水印JAVA实现 2.2.1 创建新文件 2.2.2 嵌入可见水印 2.3 BMP－8B

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-10-15
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：ycb1689

  1. 谱图像特征的鲁棒声音事件分类

  2. 谱图像特征（SIF） 它是一种进行声音事件识别的分类方法，基于图像的全局特征从声音的时频谱图提取特征。使用类似于图像处理中的伪彩色映射，将光谱功率的动态范围量化，可以分别提取产生特征。在大环境的声音数据库的，包括那些被训练使用多个条件的数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-27
    • 文件大小：410624
    • 提供者：u010673361

  1. 基于图像特征的图像哈希算法及实现

  2. 在本文中，我们提出了一种新的哈希提取方案，主要依赖图像 Harris 稳健角点和图 像频谱来构造，故兼有两者的优势。由角点提取的哈希部分对较大的几何操作具有很强 的鲁棒性。但是，对于高斯噪声、滤波等不改变图像内容的常规操作，鲁棒性并不理想。 当遭遇相对较大的几何操作时，提取的这部分哈希分量变化不明显。这部分提取的主要 步骤是：首先选取稳健 Harris 角点，对角点周围信息进行奇异值分解，然后编码生成哈 希分量。一般来说，图像内容发生变化，哈希分量也会随之变化。 与此同时，另一部分的哈希分量由

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：l1w1w1

  1. Matlab基于相位一致性原理的图像特征检测技术-基于相位一致性原理的图像特征检测技术.pdf

  2. Matlab基于相位一致性原理的图像特征检测技术-基于相位一致性原理的图像特征检测技术.pdf 摘要：相位谱分析技术目前在图像纹理分析与边缘检测中正得到越来越多的应用．讨论了Fourier变 换后得到的相位信息中包含的丰富的纹理结构信息，以及相位谱分析技术在图像特征辁洲中的应用，展 示了相位信息所揭示的图像的本质特征．提出了通过相位谱分析来去除光熙条件变化对霉像特征检测的 影响，并且以应用相位谱分析技术的^睑识别系统的识别结果为例，证明了相位谱分析在图像特征检测 中的重要性．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 内燃机变分模态Rihaczek谱纹理特征识别诊断.pdf

  2. 内燃机变分模态Rihaczek谱纹理特征识别诊断.pdf,针对内燃机故障诊断中振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题，提出一种基于内燃机振动谱图纹理特征提取的故障诊断方法。首先，为了清晰地刻画内燃机振动信号时频联合分布中的非平稳时变分量，将变分模态分解（VMD）与Rihaczek复能量密度分布方法有效结合，得到了时频聚集性好、无交叉项干扰的内燃机振动谱图像；针对VMD分解过程中的参数选取问题，提出将功率谱熵作为目标函数，对VMD的分解参数进行网格寻优，提高了VMD分解的自适应性。为了实现对内燃机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38743968

  1. 基于磨粒特征分析的铁谱图像灰色关联度判决研究

  2. 基于磨粒特征分析的铁谱图像灰色关联度判决研究，詹松，郑寿森，铁谱技术实现自动化、智能化是铁谱研究领域的难点和热点问题。计算机技术，尤其是数字图像分析技术的运用，可以在很大程度上解决

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：515072
    • 提供者：weixin_38709511

  1. 基于轮廓系数的未知源手机图像分类方法

  2. 手机已成为日常生活中必不可少的通讯配件。 智能手机使用的MMS（多媒体消息服务）对移动图像处理提出了更高的要求。 对图像源手机进行分类已成为手机通信取证的主要问题。 通常使用两种方法来跟踪和识别源设备：图像特征和设备指纹。 以上两种方案都需要由已知的源手机捕获的一组图像来训练分类模型。 为了避免在实际情况下使用任何先验知识，提出了一种基于图的方法来对源手机进行分类。 通过获得可接受的结果，在将一个图像错误地分类为单个子集的情况下，出现了分类不完全的问题。 本文提出了一种基于均值系数的源手机分类算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38590355

  1. 宽窄带语谱图融合分带投影的特定人汉语词汇识别

  2. 提出一种基于宽窄带语谱图融合分带投影的方法对特定人二字汉语词汇进行识别。该方法将图像处理技术 应用到语音识别领域，在图像特征提取过程中，首先对窄带语谱图进行等宽度分带行投影和二进宽度分带行投影，并 将其分别作为窄带语谱图的第１个特征集合和第２个特征集合，同时将窄带语谱图进行再次图像傅里叶变换之后进 行等宽度行投影，作为第３个特征集合。然后对宽带语谱图进行等宽度分带列投影，作为第４个特征集合。将上述特 征集合作为识别的特征向量，以支持向量机为分类器进行特定人二字汉语词汇整体识别。采用１０００个语音

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：559104
    • 提供者：weixin_38582685

  1. 宽带和窄带谱图特征融合识别非特定人群的汉语词汇两个词

  2. 本文提出了一种宽带与窄带频谱图特征融合的非特定人群汉语词汇识别方法。 在图像特征提取过程中，图像处理技术适用于语音识别领域。 首先，在窄带频谱图中进行等宽分区线投影和二元宽度分区线投影，分别将其设置为第一字符集和第二字符集的窄带频谱图。 同时，在傅立叶变换之后，在窄带频谱图中再次进行等宽分区线投影，将其视为第三特征集。 然后，在宽带频谱图中执行等宽的列投影，将其视为第四特征集。 以上四个特征集用作支持向量机（SVM）的特征向量，作为对非特定人群的两个单词汉语词汇的整体识别的分类器。 模拟实验中总

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38635794

  1. 基于第二代小波的超谱遥感图像融合算法研究

  2. 超谱遥感图像包含了大量的波段,波段之间的相关性较高,采用信息融合技术可以降低超谱图像的分析难度。提出了一种结构新颖的第二代小波加权融合算法。首先将图像分解为两个序列,用2阶Neville滤波器构造预测和更新算子, 对两个序列以矩形栅格和梅花形栅格的格式进行交替预测和更新; 再以各个波段的方差作为融合的特征,进行特征级第二代小波加权融合,最后对图像进行第二代小波重构。为了验证新方法的有效性,采用机载可见光红外成像光谱仪超谱遥感图像进行仿真,并与典型融合方法主成分分析和离散小波变换的融合效果相比较。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38715879

  1. 基于小波空间特征谱熵的光学图像识别研究

  2. 针对目前光学图像识别准确率不高的问题，重点研究了基于小波空间特征谱熵的图像特征提取方法。该方法利用小波变换前后能量不变的原理，构造小波能量模式矩阵，对该矩阵进行奇异值分解，并求取奇异值的特征谱熵作为图像的特征。同时，还结合反向传播神经网络来进行图像识别。实验结果表明，所提出的图像特征提取方法能够获得较高的图像正确识别率，证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38723027

  1. 基于目标约束与谱空迭代的高光谱图像分类方法

  2. 针对复杂背景像元影响高光谱分类精度的问题，将目标检测方法引入地物分类研究，提出了一种基于谱空特征迭代的高光谱图像分类方法，该方法通过将约束能量最小化设计了一种多目标约束的类别分类器(MTCC)。该分类器利用检测原理提取多类目标地物，有效地降低了复杂背景数据对分类精度的影响;同时为了解决光谱特征带来的过分类问题，方法中利用反馈式谱空融合方式强化空间增强信息在分类中的作用，以逐步提高分类精度。利用Purdue、Salinas和Pavia数据集进行实验，结果表明，所提方法的平均分类精度分别为98.09

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38643269

  1. 考虑空间相关性的半监督局部保持投影的高光谱图像特征提取

  2. 由于高光谱图像具有波段多、波段间信息冗余、空间信息相关等特点, 提出一种考虑空间相关性的半监督局部保持投影(LPP)的高光谱图像特征提取算法(LPP-SCSSFE)。该算法利用保存高光谱图像空间近邻结构的空间距离, 及保持图像光谱相似性的类内判别权值和类间判别权值, 定义新的同物异谱、同谱异物像元权值计算函数, 结合LPP提取高光谱图像特征, 从而最大化同类地物间的相似性和异类地物间的差异性。在Indian Pines和Pavia University两个数据集上, 通过高光谱图像分类实验对本文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38538312

  1. 一种利用空谱联合特征的高光谱图像分类方法

  2. 高光谱图像分类已被公认为是高光谱数据处理的基础性和挑战性任务,丰富的光谱信息和空间信息为有效描述和识别地表物质提供了契机。卷积神经网络(CNN)中的参数较多,为了避免过拟合问题,需要大量的训练样本。Log-Gabor滤波器可以有效地提取包括边缘和纹理在内的空间信息,降低CNN特征提取的难度。为了充分利用CNN和Log-Gabor滤波器的优点,提出了一种将Log-Gabor滤波器和CNN相结合的高光谱图像分类方法,并利用两个真实的高光谱图像数据集进行了对比实验。实验结果表明,所提方法比传统的支持向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38621630

  1. 基于深度学习的高光谱图像空-谱联合特征提取

  2. 由于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性、空间相关等特点, 提出一种基于深度学习的空-谱联合(SSDL)特征提取算法来有效提取数据中的空-谱特征。该算法利用多层深度学习模型--堆栈自动编码机对高光谱数据进行逐层学习, 挖掘图像中的深层非线性特征, 然后再根据每个特征像元的空间近邻信息, 对样本深度特征和空间信息进行空-谱联合, 增加同类数据聚集性和非同类数据分散度, 提升后续分类性能。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷高光谱数据集上进行地物分类实验: 在1%样本比例下, 地物总体分类精度达到了91.05

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38507121

  1. 基于多特征和改进自编码的高光谱图像分类

  2. 针对高光谱图像特征利用不足和训练样本难以获取的问题,提出了一种具有多特征和改进堆栈稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。采用流形学习获得高光谱图像的低维数据结构,并提取高光谱图像的光谱特征、具有空间信息的局部二值模式(LBP)特征及拓展多属性剖面 (EMAP)特征。利用主动学习查询特征性强的未标记样本并将其标记,利用融合空谱联合信息的样本训练堆栈主动稀疏自编码神经网络并用Softmax分类器对其分类。Indian pines数据集的总体分类精度达到98.14%,Pavia U数据集总体分类精度达到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_38610573
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