基于TM数据的敦煌绿洲土壤盐碱化信息提取研究

干旱、半干旱地区的绿洲盐碱化威胁着生态环境.随着空间信息技术的发展,遥感已被广泛应用于土壤盐碱化监测与制图.当前基于遥感技术的盐碱化信息提取方法主要归为基于图像光谱的直接提取方法和基于辅助数据的间接提取方法两大类.间接提取方法精度相对较高,但在缺乏辅助信息时并不可行,此时提高基于图像光谱特征的直接提取精度就尤为重要.本研究提出了一种优化波段组合的盐碱地提取方法,并引入了热红外波段,提高了直接提取方法的精度.以敦煌绿洲为研究区域,基于Landsat TM遥感图像中盐碱地的光谱特征,采用最佳指数因子确定盐碱化信息提取的最佳波段,结合图像变换及数据融合等图像处理方法,利用最大似然分类器进行了图像分类,提取出了敦煌绿洲盐碱地的分布区域.将不同波段组合、不同图像处理方法的分类精度检验结果进行比较得知,陆地卫星TM3,5,6和7波段组合的总体分类精度和盐碱地提取精度最高,增加热红外波段可使总体分类精度提高9%,盐碱地提取用户精度改善最高可达18%.     

基于分形维数和小波域特征的计算机生成图像检测算法

针对自然图像与计算机生成图像在统计特征上存在的差异, 提出一种基于分形维数和小波域特征的计算机生成图像盲鉴别算法, 该算法基于统计特征对图像进行真伪识别. 在使用支持向量机作为分类器的情况下, 对800张标准图像进行实验的结果表明, 该算法对计算机生成图像检测准确率达96.5%, 明显提高了计算机生成图像的识别精度, 为数字图像的真实性提供了保证.     

随机森林在高光谱遥感数据中降维与分类的应用

高光谱数据的特征数目庞大,而且波段之间存在冗余信息,对高光谱数据进行分类的成本较高,因此需要提取合适的特征达到提高效率的目的.随机森林作为一种热门算法,广泛应用于各种分类、特征选择等问题中,均取得了良好的效果.本文选择北京小汤山农业试验区的OMIS高光谱影像作为研究数据,利用随机森林算法计算每个特征的重要性指标并对其排序,针对面向精度和效率的特征选择策略,使用RF-RFE波段选择方法去除价值低的特征分别得到最佳波段组合,实现高光谱数据降维,进行随机森林、支持向量机分类.实验结果表明随机森林分类精度为72.82%,SVM分类精度为65.21%,随机森林分类器优于SVM,是一种较好的高光谱数据分类器.     

复杂性测度特征在肺部HRCT图像分析中的应用

研究了分形维和 Lempel- Ziv(LZ)复杂性两类基于视觉复杂性的图像特征在自动区分高分辨率 CT(HRCT)上磨玻璃影 (GGO)与正常区域的表现 .研究样本包括 86个 1 5× 1 5大小的矩形感兴趣区 (ROI) ,其中 44个正常 ,42个 GGO.将从这些 ROI中提取的分形维特征和 LZ复杂性特征作为输入对线性分类器训练并对其分类性能进行评估 .结果表明 ,若将两类特征单独作为分类器的输入 ,相应的 ROC曲线下面积分别为 0 .837和 0 .90 3;当用回代法训练和测试分类器时 ,分别有 75.6%和 79.1 %的 ROI被正确分类 ,而用刀切法时 ,ROI被正确分类的比率相同 .若将两类特征的组合作为分类器输入 ,相应的 ROC曲线下面积提高到 0 .969,而总的分类正确率亦达 91 .9%     

多方法融合的EEG信号特征提取及分类研究

在对EEG信号进行深入分析的基础上,将小波、分形和统计三种方法相结合,提出一种多方法融合的EEG信号分类特征提取方法.应用小波对EEG信号去噪,并对去噪重构后的EEG信号进行分解,提取各尺度空间上的平均高频系数作为第一部分EEG分类特征,在多尺度下对去噪重构后EEG信号进行多重分形分析,依据EEG数据的特点和分类的需要,提取相关多重分形谱参数作为第二部分EEG分类特征;根据EEG信号的特点,提取相关统计特征作为第三部分EEG分类特征;针对上述提取特征,使用BP神经网络作为分类器,结合EEG信号的自身特点和分类结果,选择确定最终的EEG分类特征,完成了EEG信号的分类.并通过比较说明了本文方法的优势,提高了EEG分类的精度.     

一种计算图像分形维数的有效方法

分形维数是一个很有价值的特征,可用来描述粗糙的、具有自相似特征的图像.这些特征已经被用在纹理分割、图像压缩、形状分析以及其他方面.文中提出了一种有效的局部盒维数的计算方法,并用它来提取图像的局部分形特征.用人造图像和自然纹理图像做实验,把它与其他5种计算分形维数的方法比较,结果显示该方法既精确又有效.     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.     

分形维数及其在图象块分类中的应用

给出了分形维数的定义和描述方法,讨论了提取标准灰度图象的分形维数的方法,并通过实验论证了分形维数作为图象分类器的有效性。     

白细胞显微图像的区域分形特征分析

分形几何为自然景物复杂形貌的描述提供了较好的分析手段．在计算图像多尺度分形维数的地毯覆盖方法基础上加以改进,并针对白细胞图像中的特定不规则区域,提取分形参数用以描述其特性．实验计算表明,几种不同类型白细胞的分形参数具有不同程序的差异．通过采用类别可分性判据进行分析可知,分形参数对于某些类别的白细胞具有较好的区分能力．因此,在设计白细胞显微图像识别系统的分类器时,可将分形参数作为识别特征量．     

基于SVM评价准则的高维数据混合特征选择算法

基于高维数据的特征选择性, 运用功能扰动集成方法, 对４种不同特征选择器的结果进行集成, 得到了分类精度高且稳定性较好的特征子集.  在基因数据集上与原有算法进行性能对比实验, 结果表明, 多特征选择混合算法可使特征选择的结果间具有互补性, 从而有效提高特征选择的稳定性和分类精度.     

基于单个特征分类准确率的特征选择方法研究

【目的】随着遥感技术迅猛发展,在影像解译过程中提取的信息越来越繁杂多样。为提高地物分类准确率,常加入更多的特征信息,而由此往往造成一定的信息冗余,导致分类效率甚至准确率降低。笔者利用随机森林(RF)和支持向量机(SVM)分类器,探索在遥感分类过程中保证分类精度的同时又能降低特征维度的方法。【方法】以吉林省安图县福兴林场部分区域为研究对象,利用2015年Landsat-8影像为数据源,提取光谱信息(红、绿、蓝、近红外和短波红外波段)、植被指数(NDVI、增强型植被指数、比值植被指数和裸土植被指数)、纹理(同质性、均值、二阶矩、方差、差异性、对比度、熵和相关性)和地形信息(坡度和坡向)共19个指标作为分类特征变量。以RF分类器估测的特征重要性进行特征选择为对照,分别以单个特征在RF和SVM两分类器中的分类准确率为依据进行特征选择,并对选取的特征进行主成分分析,与未做主成分分析的进行区分,再分别用RF和SVM分类器进行分类,评价分类精度,确定最优特征和分类器组合。【结果】①基于SVM单个特征分类准确率选取特征,对选取的特征进行主成分分析,再用RF进行分类,该方法与其他方法相比分类性能最好,当特征维度为5时,总体精度为0.86,Kappa系数为0.83; 与输入全部特征进行分类相比,不仅提高了分类精度,而且降低了特征维度,使分类效率得以提升。基于RF特征重要性选取特征的RF分类取得了较高的分类准确率,但特征维数小于7时,分类准确率波动较大; 在特征维数为4时分类准确率增至最大值(0.88),随后骤降为0.83,之后基本保持在此水平。而基于单个特征分类准确率选取特征,分类准确率变化较为平缓,如上所提最优分类性能方法的分类准确率波动范围基本在0.02。②基于单个特征在RF和SVM分类器中的分类准确率进行特征选择,在随后的分类过程中,SVM分类器分类精度总体高于RF。基于RF单个特征分类准确率选取特征的SVM分类,及基于SVM单个特征分类准确率选取特征并对选取特征进行主成分分析的RF分类,较仅利用SVM或RF单个分类器选取特征并分类的分类准确率更高。【结论】①基于单个特征分类准确率的特征选择方法,可在保证分类精度的同时降低特征维度,且在较低维度时,基于该方法选取特征的分类精度较基于特征重要性选取特征的分类精度更稳定。②基于单个特征分类准确率进行特征选择,不同分类器选取的特征有所差异,分类准确率也不同,利用多个分类器较单个分类器选取特征并分类的性能更好。③在中低维度时,RF分类器的分类准确率可能与特征输入顺序有关,对输入特征进行主成分分析有利于提高分类器的分类精度及稳定性。     

用于肺结节检测和分类的两阶段深度学习方法

针对肺部CT数据具有空间信息的特点, 提出一种基于深度学习的两阶段方法, 即使用两个3D卷积网络有效学习结节特征, 对CT图像中的肺结节进行检测和分类. 该方法的检测器部分采用基于U Net的编码器 解码器结构的3D语义分割模型, 以预测结节的位置、 大小和语义掩码; 分类器部分采用3D双路径网络, 用于特征的汇总和收缩, 并给出分类结果. 为充分利用原始数据中的特征信息, 将检测器的结果应用于对原始数据进行采样和掩码操作, 并通过空间金字塔池化层获得一致的输入尺度. 在公开数据集上的实验结果表明, 该深度学习方法对CT图像肺结节的检测和分类具有良好的性能.     

支持向量机在视频运动目标分析中的应用

提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.     

夏克-哈特曼阵列光斑质心探测误差比较

在相同信噪比的情况下,通过数值仿真对夏克-哈特曼波前传感器阵列光斑的4种质心探测算法进行质心探测误差对比.仿真结果表明,强加权质心算法具有较好的适用性,该算法在信噪比小于5时,质心探测误差低于0.5像素.在对阵列光斑进行质心探测时,同时考虑质心探测误差和探测速率,有效提高了质心探测的准确性和快速性.     

一种改进的Adaboost训练算法

针对传统的Adaboost训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布过适应的问题, 提出一种改进的Adaboost训练算法. 改进算法通过调整加权误差分布限制目标类权重的扩张, 并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出, 提高了训练结果的检测率. 实验结果表明, 改进的Adaboost算法在Inria数据集上取得了较好效果.     

基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测

首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征, 即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率, 分析其对错误检测性能的影响; 然后, 将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取的句法特征等进行组合, 利用最大熵分类器预测翻译错误, 并在汉英NIST数据集上进行实验验证和比较。实验结果表明, 不同的单词后验概率对分类错误率的影响是显著的, 并且在词后验概率基础上加入语言学特征的组合特征可以显著降低分类错误率, 提高译文错误预测性能。     

电光双稳系统中混沌的控制

采用反馈方法研究电光双稳混沌系统的不稳定周期点及分岔点的控制. 根据受控系统的Jacobi矩阵特征值与系统状态间的关系, 确定系统反馈系数, 从而实现对混沌系统不同周期点及分岔点的稳定控制. 数值仿真结果表明: 该方法可实现系统单周期点、 二周期点、 第一分岔点和第二分岔点的稳定控制; 通过在一定范围内调整反馈系数, 可实现如四周期和八周期等多种周期状态的稳定控制.     

一个源于最优投资理论的抛物型Monge-Ampère方程的第一初边值

讨论一个源于最优投资理论的一维抛物型Monge-Ampè
re方程的第一初边值问题. 在一定条件下, 采用连续性方法与先验估计相结合, 得到了光滑
解的存在性. 解的惟一性是比较原理的一个直接结论. 所得结果推广了一维情形下抛物型
Monge-Ampère方程-u_tdet(u_ij)=f(x,t)的相关结果.