Shape classification based on singular value decomposition transform

In this paper, a new shape classification system based on singular value decomposition (SVD) transform using nearest neighbour classifier was proposed. The gray scale image of the shape object was converted into a black and white image. The squared Euclidean distance transform on binary image was applied to extract the boundary image of the shape. SVD transform features were extracted from the the boundary of the object shapes. In this paper, the proposed classification system based on SVD transform feature...     

基于J-M距离的多时相Sentinel-1农作物分类

为准确获取云雨天气较多地区的农作物分布信息,以敦化市西北部的黑市乡和额穆镇为研究区,以高分一号(GF-1)卫星宽视场(wide field view, WFV)传感器和哨兵一号(Sentinel-1)为数据源,通过WFV数据提取耕地范围,利用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分性进行Sentinel-1影像最优分类时相组合的判断,根据选取Sentinel-1数据通过最近邻分类器多次循环对研究区主要农作物的分布信息进行提取。研究结果表明,进行多次循环产生的分类结果优于单次循环结果,循环次数达到5次结果趋于稳定,总体分类精度为84.23%。可见利用Sentinel-1数据进行敦化市农作物分类是可行的,多次循环的最近邻算法有利于获取更精准的农作物分布信息。     

基于小波变换和奇异值分解相结合的加密图像数字水印算法

以一种加密算法和多级小波变换,奇异值分解为基础,提出一种数字水印算法.将原始图像进行多级小波分解,然后对低频部分进行奇异值变换,将加密的水印信息嵌入其中.实验结果表明:该算法不仅具有较好的不可感性,而且对几何变换,如旋转、剪切、镜像,叠加噪声如椒盐、高斯噪声及高斯滤波等均具有很好的鲁棒性.     

一种改进的基于Gabor小波的人脸识别方法

针对人脸识别中传统的Gabor小波方法存在特征维数高、识别时间长、存储开销大的缺点,提出了一种结合奇异值分解和Gabor小波的改进方法.首先通过Gabor小波变换对人脸图像滤波得到特征图像,然后对训练集的特征图像进行奇异值分解获取基空间,将人脸图像投影到统一的基空间提取奇异值特征,再选择一定数量的奇异值构成人脸鉴别矢量,最后采用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于单一的Gabor小波方法.     

基于轮廓关键点集的形状分类

形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.     

基于奇异值分解自适应图像压缩的优化算法

结合图像质量评价体系,在基于奇异值分解的动态压缩比优化方法的基础之上提出一种新的优化算法.该优化算法可以解决基于奇异值分解的动态压缩比优化方法中不能根据不同图像的特点对每幅图像自适应地进行图像压缩的缺陷,并能根据需求,预先设定压缩图像的质量范围,使压缩图像达到指定的压缩率或清晰度,从而满足指定的要求.经实验证明,该优化算法切实可行,具有较高的实用价值.     

基于K-近邻方法的网络信息文本分类

提出了一种网络信息文本分类模型的建立方法,根据网络报文的特点,抽取其中关键词作为分类特征词条,并以报文关键词进行词频统计分析建立文本分模型,分别进行了基于最近邻决策和K-近邻决策的分类效果试验研究,结果显示,K-近邻决策的分类效果要优于最近邻决策的分类效果。     

一种基于融合的词袋模型和大裕度最近邻分类算法的图像识别方法

图像分类作为图像处理和计算机视觉的重要组成部分,能够快速准确地对数字图像进行分析和管理.对基于bag of word(BOW)模型的分类问题进行了研究,针对图像理解中的图像相似度之间的关系,提出了一种最大间隔最近邻居分类算法,通过对成对约束的度量学习算法,在优化目标中增加原空间数据分类的约束,学习到了一个可以反映当前样本数据的距离函数,并且在k-Nearest Neighbor(KNN)分类器上使用该学习到的距离函数来构建分类器,并在多个国际标准图像数据集上进行实验,结果表明:该算法相比传统的基于欧式距离的算法具备更高的正确率.     

基于小波变换和独立成分分析的人脸识别

针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样本数目、小波分解级数对平均识别率和识别时间的影响.基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本方法在识别性能方面相对于单一方法的优越性.     

基于小波变换的眉毛识别方法

提出了一种基于小波变换的眉毛识别方法.该方法利用小波变换进行眉毛特征提取,选取奇偶行三层小波变换的高频、水平分量、垂直分量和整体二层小波变换的低频部分作为特征,利用最近邻法则进行识别.实验结果对比表明,该方法简单且识别率较高.     

一种基于朴素贝叶斯分类法的空间分类算法

 空间分类是空间数据挖掘的重要分支,寻找高效的空间分类算法是空间分类研究的重要方向.在空间对象的邻接图及朴素贝叶斯分类法的基础上提出一个新的空间分类算法,该算法对空间对象进行分类时,既考虑了待分类对象的属性对分类的影响,又考虑了其空间邻接对象对它分类的影响.该算法的计算复杂度不高,分类的正确性好.     

基于联合不变矩形状特征的商标图像检索

针对商标图像结构越来越复杂的特点,提出了一种基于联合不变矩形状特征的商标图像检索方法。首先利用最佳阈值分割和形态学腐蚀运算的轮廓提取进行精确边缘检测;然后计算16个联合不变矩组成图像的特征向量;最后对特征向量高斯归一化,用欧氏距离度量图像间的相似性,构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,所构建的系统具有实用意义。     

小波奇异值分解的瞬变弱信号检测

研究小波阈值法和奇异值分解法,分析最大分解层数、阈值函数、小波基函数的选取以及窗长和保留奇异值个数等参数的选择,并在此基础上提出小波与奇异值分解相结合降噪检测信号的方法。该方法首先将信号作小波分解,再对小波分解系数作奇异值分解,最后通过阈值法保留小波系数并重建降噪信号,利用重建信号进行信号检测。结果表明:该方法能更好地区分信号和噪声,获得更好的降噪和检测结果。     

奇异值分解在广义逆中的应用

使用矩阵的奇异值分解的方法给出了矩阵式A- B--A-(A B)B-的最大最小秩,并获得存在A-∈A{1},B-∈B{1}使得A- B-=A-(A B)B-的充分必要条件.     

GFO和不变矩实现基于形状的图像检索新方法

提出了一种新的基于形状的图像检索方法。首先利用广义模糊算子对图像进行边缘检测，以检测出的边缘映射图计算不变矩阵来代表边缘图像的形状信息，从而完成对图像的自动索引；其次，重新定义了相似度测度，提高了匹配速度；最后，设定纵横比辅助搜索，以提高检索精度。实验结果表明，此方法在一定程度上排除了与形状无关信息的影响，不但简单有效，而且搜索速度快，具有一定的实用意义。     

3D多输入多输出正交频分复用系统中基于奇异值分解的信道估计方法

在3D多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统模型中,分析了基于导频的信道估计方案.针对线性最小均方误差方法的算法复杂度高的问题,应用奇异值分解(SVD)算法降低信道自相关矩阵的维数,以减小算法的复杂度.仿真结果表明:所提出的基于奇异值分解的信道估计算法,能够在保证误码率(BER)性能的情况下,具有更低的算法复杂度.     

最近邻搜索用于分类问题的一种改进

最近邻搜索广泛应用于分类问题,其最显著的优点是分类准确率高、泛化性能好.但现有最近邻分类算法都存在着一个弱点——样本集增大分类计算量也显著增大.为了克服这一不足,本文基于一个新的思路,提出了最近邻分类方法的一种改进方法.该方法在进行最近邻分类时,不一定要找到待分类点的最近邻点,而只要知道最近邻点的类别即可,大大地减少了最近邻搜索时的计算量.用经典的分类问题双螺线问题(TSP)以及其他几个例子,就该改进方法的分类效果、分类速度和学习性能等3个方面进行了测试,并与经典的K维双叉树(KD树)最近邻搜索法以及压缩近邻法进行了比较.结果表明,就综合性能而言,本文改进方法是有竞争力的.     

基于奇异值分解(SVD)的图像压缩

根据奇异值分解的基本原理及其特点,给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法.通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程,给出了压缩流程.并通过MAT-LAB编程对实际图像进行处理,表明了该方法的有效性.     

基于曲线推进的符号距离函数生成方法

目的构造水平集方法中所采用的符号距离函数,以提高曲线演化算法的速度。方法通过对水平集曲线形状的分析,给出了曲线内外点的判断方法,然后以距离等于1为步长推进边界,同时进行邻域最近点扫描,寻找任一网格点在曲线上的最近点,从而给出该点到曲线的距离。结果内外点的判断以及符号距离函数的构造均只需要经过图像的一次扫描即可给出结果,计算复杂度为O(N)。结论数值实验分析结果表明,新的方法计算稳定,比其他方法速度快。     

基于欧式距离的最近邻改进算法

依托欧拉距离,使用杂合距离算法改进Minkowski距离公式,使得最近邻算法能够针对不同实际需要计算两事例距离,适用到属性是混合型的情形,也能避免时序列中出现的错误计算问题。