采用塔式关键词直方图的舰船图像实时分类检测方法

针对传统舰船分类检测方法实时性差、容易受到物理噪声干扰等问题,采用塔式关键词直方图和支持向量机的检测方法对不同类别水面舰船图像进行实时分类检测。通过对不同类别的舰船图像进行分类实验,进一步综合确定适合的塔式关键词描述子参数及支持向量机核函数参数。实验结果表明,舰船分类检测准确率较已有检测方法有所提高。基于塔式关键词直方图和支持向量机的检测方法能够实现可靠、实时的舰船图像分类检测。     

基于显著性主动学习的SAR图像分类

SAR图像分类是实现SAR图像理解和解译的关键步骤,本文将显著性检测、主动学习和支持向量机分类技术相结合,提出基于显著性主动学习的SAR图像分类算法.该算法首先将基于卷积和下采样得到不同尺度的SAR图像;然后对各尺度SAR图像进行显著性检测,分为显著性区域与非显著性区域,最后对区域内像素提取特征,并由基于支持向量机的主动学习方法进行分类.实验结果表明:本文提出的方法极大提高了支持向量机分类的精度和效率.     

基于组合核支持向量机的图像边缘检测

基于支持向量机在分类上有很好的效果,提出了一种新的边缘检测方法--基于组合核支持向量机的图像边缘检测。该方法利用支持向量机分类对较多的训练样本数据进行训练,从而实现了图像边缘定位。通过实验验证了该方法比传统的边缘检测算子效果好。     

基于小波变换和支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的分类方法进行了实验比较.实验结果表明该方法具有较好的分类性能.     

基于模糊支持向量机的飞机蒙皮损伤识别方法

针对目前飞机蒙皮无损检测,目视检测存在人为因素影响严重,其他检测手段检测成本高,检测过程复杂。采用基于飞机蒙皮图像灰度共生矩阵的检测方法,通过机器视觉系统,采集飞机蒙皮图像,建立了正常、裂缝、腐蚀和撞击四种飞机蒙皮图像库;根据飞机蒙皮不同损伤表面纹理不同,提取图像的灰度共生矩阵,提出了基于样本紧密度模糊支持向量机的蒙皮图像损伤识别方法。该方法在欧氏空间考虑损伤样本类别的距离度量特性,通过定义模糊连接度,提高了样本的区分度。实验表明,采用样本紧密度模糊支持向量机识别率要优于支持向量机以及普通模糊支持向量机,蒙皮损伤识别率可以达到93.333%。     

基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法

提出一种基于两级支持向量机分类的视频镜头分割方法.第1级分类器利用分段视频首尾帧直方图距离,结合滑动窗口和陷波方法计算分段视频的特征向量,通过支持向量机来分类筛选含有镜头边界的子段;第2级分类器根据不同间距的帧间直方图的距离特征,采用时间窗口法构造特征向量,利用二叉树支持向量机多分类策略检测镜头边界的位置.结果表明,所提出的方法能够同时提高切变和渐变的镜头边界的检测效果.     

基于Hadoop的大规模图像数据处理

为了分析高速增长的海量输电杆塔检测数据,提出了分布式环境下基于梯度方向直方图特征的径向基核支持向量机鸟巢检测法。图像采集系统采集输电线路杆塔鸟巢图像,对图片进行灰度化处理,仿射变换实现空间变换;支持向量机(SVM)提取图像正负样本的特征并建立分类边界,构建速识别待测分类数据;将图像的HOG特征写入txt文件,作为HADOOP的处理对象,进行海量数据的并行化处理。实验结果表明:分类正确率为88. 2%,6节点集群运行时间为单机时间的64. 9%.     

基于车脸的停车场车辆品牌识别

提出了一种低质量图像中车辆品牌识别的算法.通过对称的极大稳定区域分割出车脸,进而提取出车脸的塔式梯度直方图特征,输入支持向量机进行车辆品牌识别.实验证明算法对光照不均和相机角度造成的低质量图像有很强的鲁棒性.     

基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组, 对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化, 然后组合不同的核函数来综合不同的数据组, 得到最终的分类结果。利用华盛顿地区 HYDICE 高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证, 结果表明, 基于合成核支持向量机的高光谱图像分类, 可获得比传统支持向量机更高的分类精度。     

一种基于LBP特征的Seam-Carving图像篡改检测方法

针对基于图像篡改的Seam-Carving操作,提出了一种基于局部2值模式(LBP)的Seam-Carving篡改取证算法.该算法针对Seam-Carving操作导致的图像像素值的变化,利用图像的LBP特征得到相应的统计直方图,而后通过支持向量机进行分类训练,从而达到有效识别Seam-Carving篡改图像的目的.实验结果表明,和现存的基于马尔科夫转移矩阵的方法以及其他一些该类图像篡改检测方法相比,提出的方法性能优越.