基于聚类和协同标注的TSVM算法

针对数据集中类样本不均衡、样本标注代价大的问题,结合聚类算法、委员会投票思想和TSVM算法,提出一种基于聚类和协同标注的TSVM算法,该方法利用聚类算法进行子集划分,保证每个子集都包含良好的空间信息,对样本的标注采用多个分类器进行投票,提高标记准确率,减少错误的累积和传递,提高标注准确率,增强最后分类器的泛化性能.KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法对未知攻击有较高的检测准确率.     

基于Co-training的图像自动标注

图像自动标注是图像理解与模式识别等领域中具有挑战性的关键研究问题.目前图像自动标注领域存在着一些问题,如未标注数据规模要远大于标注数据规模,只能单独使用某种图像分割策略与某类图像表示方法.针对上述问题,提出了基于Co-training的图像自动标注方法,通过构建4个独立的特征属性进而建立4个子分类器,将不同的图像分割方法与特征表示方法整合到一个统一框架中,利用提出的基于投票与一致性相结合的自适应算法扩展原始训练集.该方法通过使用Co-training算法,利用大量未标注数据来提升图像自动标注的性能.通过在Corel 5K数据库上进行实验,验证了提出方法的有效性.     

基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究

随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要.另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在.基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量.之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类.     

基于多目标优化方法的一类k-Means自适应算法

【目的】针对k-Means聚类算法及MinMax k-Means聚类算法需要人为提前给定聚类数量而导致数据划分准确率偏低以及MinMax k-Means算法聚类效果受类簇边缘点影响较大等不足提出解决方案。【方法】将k-Means和MinMax k-Means算法的目标函数相结合,建立多目标优化模型,提出基于多目标优化方法的k-Means算法。分析簇数异常情况下最小中心方差与最大簇内方差之间的关系。【结果】发现当分类簇数大于最优簇数时,最小中心方差小于最大簇内方差,据此提出了基于多目标优化方法的k-Means自适应算法。【结论】数值实验表明：提出的自适应算法在人工数据集和UCI标准数据集均具有较好的自适应性且聚类效果较优。     

基于分水岭的图像分割训练样本的自动选择和标注

图像分割是图像理解、模式识别、计算机视觉等研究方向的一个重要研究内容。图像分割的方法有很多,将支持向量机（Support Vector Machine,SVM）应用于图像分割已是一种较为广泛的分割方法,但该方法大多采用人工方式来选取训练样本,降低了图像分割的自适应性,且有可能影响图像分割的质量,因此基于支持向量机的图像分割方法的研究内容是如何自动选择足够多且分布良好的训练样本,并自动进行类别标注。文章提出一种基于分水岭的图像分割训练样本的自动选择和标注方法,分水岭分割区域的中心点可以看作支持向量机的训练样本,将选取的训练样本对照分割参考图中的像素点进行类别标记。然后对训练样本进行训练,其中选择图像的颜色特征和纹理特征作为训练样本的特征属性。文章采用的彩色图像来自Berkeley图像数据库以及互联网,从实验结果可以看出文中提出的方法可取得很好的分割结果。     

基于风格建模的图像自动标注

传统的自动图像标注假设图像相对独立,在训练和标注阶段,图像之间的联系都被忽略.然而在实际应用中,用户往往倾向于将来自同源(如同一次旅行,同一次庆典等)的图像存储在一起,组成一个图像子集,来自同一个图片子集的图像享有共同的\"风格\".以传统的基于PLSA模型的自动图像标注为基础,提出为图像集的\"风格\"建模,在风格模型的基础上进行自动图像标注.不同数据集上的实验证明,提出的风格化图像自动标注可以为传统的基于PLSA模型的自动图像标注带来80%左右的性能提升.     

图像自动分类在数字化图书馆中的应用

基于支持向量机的分类原理,构造图像分类器。通过这种分类器实现了图书馆馆藏图像的自动分类,采用这种方式代替了现阶段的图像人工分类方式,从而取代了基于文本的图像检索（TB IR）,提高标引率。     

基于区域空间与词汇加权的图像自动标注

图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性,提出了基于区域空间加权的标注方法,改善了图像的区域特征生成概率估计.此外,针对现有模型未考虑词汇本身重要性以及词汇分布对标注性能的影响,提出了基于词汇固定权值的标注方法、基于平滑词汇频率的标注方法以及基于词汇TF-IDF加权的标注方法,对词汇的生成概率估计部分进行了改进.综合以上区域空间改进与词汇改进,提出了WDVRM图像标注模型.通过在Corel数据库进行的实验,验证了WDVRM模型的有效性.     

基于Vague融合的自动图像标注方法

提出了一种基于Vague融合的自动图像标注方法,通过有效区域匹配方式,利用近邻语义信息来平衡正负样本数目,并且首次利用Vague集的真假隶属度融合图像的区域信息,从而获得更准确的标注结果.实验结果表明,该标注方法是可行的,同时,与传统的标注方法相比,标注结果得到了明显的提高.     

基于语义标注的文本聚类算法研究

为了改变元数据创建还处于手动、半手动的现状,要提高Web页元数据的精确度。首先基于语义标注理念,以群体共享的形式对Web页语义信息进行标注。生成过程中利用自动聚类算法,侧重于分析标注者不同特点对提高元数据质量所起的作用,提出了一种自动生成元数据方案。最后,通过实验证明,元数据结果会因标注者特点的不同而异,并且当标注者影响超过了临界值会提高元数据的质量。     

New method of image retrieval based on interest image region blocks and comprehensive features

We propose an image retrieval method based on interest image region by asymmetrical blocking. An image is segmented into the interest region and background region on a certain rule. For the interest image regions, the color histogram of the uneven blocks is extracted as the color characteristic. We also collect the mean and variance value of the Gabor filtering results of background blocks as texture features of the background image. Then, the images can be retrieved by synthesizing the image color and texture features. We test our approaches by analyzing the results of recall and precision indicators for the Corel image data-base. The experiment results show that the proposed method performs effectively and accurately, which is more effective to retrieve the distant-view images, and the achieved precision increases by about 10% without loss of the retrieval call compared with some other traditional search methods.     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注

文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨。文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性。     

基于感兴趣区的图像编码算法的研究

本文分析了基于缩放和最大提升法的两种图像感兴趣区编码算法,给出了编码图像的信噪比与码流比特率之间的关系,对图像感兴趣区编码及JPEG编码进行了编码质量比较.采用面向对象的编程思想,使用MFC开发的基于感兴趣区的图像编码与图像显示软件为以上算法分析提供了条件.实验表明,在相同码流比特率的条件下,本文给出的感兴趣区编码算法这一优先编码方法比现有的JPEG算法相比具有更高的编码质量.     

基于感兴趣区域聚集层的强化学习算法的目标检测

在传统深度强化学习的目标检测基础上,提出了一种基于感兴趣区域聚集层的策略,改进传统深度强化学习中使用RoIPooling层将感兴趣区域池化为固定尺寸时造成的像素偏差.首先遍历整个感兴趣区域,保持感兴趣区域的浮点数边界;然后将感兴趣区域平均分割成7×7个矩阵单元,保持每个矩阵单元的边界也是浮点数;最后在每个矩阵单元中使用...     

基于不规则区域分割的快速分形压缩算法

首先基于序列块和主块之间最小象差的方差信息,提出了一方差排序搜索算法,该算法可产生与满搜索一致的分形编码.该算法能较大程度上减少对每个序列块进行搜索和匹配主块数与相应编码时间.并通过采用不规则区域变换,提出了一种不规则区域的图像分割算法,实际结果表明比传统的基于块的分割有更大的压缩比,并能减少编码时间.图4,表2,参10.     

基于M算子确定条件的小波图像融合算法设计

将多幅图像拼接(融合)成一个无缝光滑的数字全景图,一直是计算机视觉、图像处理和计算机图形学的研究热点。考虑算法的运算和可行性设计,在Moravec算子、小波变换的基础上,根据应用系统条件限定,特别是在系统资源有限的场景下,提出了一种一体化技术方案和实施算法,折中考虑了拼接效果和经典算法在应用领域的边界条件和基本要素。     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

Semantic image annotation based on GMM and random walk model

Automatic image annotation has been an active topic of research in computer vision and patternrecognition for decades.A two stage automatic image annotation method based on Gaussian mixturemodel (GMM) and random walk model (abbreviated as GMM-RW) is presented.To start with,GMM fitted by the rival penalized expectation maximization (RPEM) algorithm is employed to estimatethe posterior probabilities of each annotation keyword.Subsequently, a random walk processover the constructed label similarity graph is implemented to further mine the potential correlations ofthe candidate annotations so as to capture the refining results, which plays a crucial role in semanticbased image retrieval.The contributions exhibited in this work are multifold.First, GMM is exploitedto capture the initial semantic annotations, especially the RPEM algorithm is utilized to train themodel that can determine the number of components in GMM automatically.Second, a label similaritygraph is constructed by a weighted linear combination of label similarity and visual similarity ofimages associated with the corresponding labels, which is able to avoid the phenomena of polysemyand synonym efficiently during the image annotation process.Third, the random walk is implementedover the constructed label graph to further refine the candidate set of annotations generated byGMM.Conducted experiments on the standard Corel5k demonstrate that GMM-RW is significantlymore effective than several state-of-the-arts regarding their effectiveness and efficiency in the task of automatic image annotation.     

基于脉冲耦合神经网络的超声图像病理区域检测算法

超声图像的病理区域检测对辨别疾病的良恶性具有极其重要的价值.针对超声回声大、粒状斑点多的特点,提出了基于脉冲耦合神经网络的区域自动检测算法.首先脉冲耦合神经网络对图像进行点火处理,经过形态学闭运算、二值反相、区域标记等操作,自动提取出种子点;以种子点为种子像素对图像进行区域增长,提取出感兴趣的区域,经过伪彩色编码增强后,凸显病理区域,便于医学临床诊断观察与超声图像的进一步量化分析处理.