基于SVM图像分割方法的自动导盲系统

传统的自动导盲系统直接将图像映射为声音模式,使得声音模式中包含很多背景信息,干扰了盲人对图像的理解.针对这一问题,提出了一种基于SVM图像分割方法的自动导盲系统.首先使用SVM算法将摄像头采集到的环境图像分割为目标和背景两部分,并用灰度变换增强目标消除背景.然后将目标映射为声音模式.实验表明,经过训练,盲人能够理解系统合成的声音模式,从而形成对目标形状、尺寸以及位置的感知.     

基于MARMA模型的SAR图像SVM分割

在分析SAR图像特征的基础上,提出一种新的基于多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average,MARMA)模型的SAR图像分割方法.首先建立多尺度序列,然后通过研究SAR纹理图像的MARMA模型,建立适合SAR图像的多尺度特征矢量,最后采用提出的广义加权支持向量机进行特征分类.实验结果表明,采用此分割方法可以获得很好的分割结果.     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

基于支持向量机的图像分割算法设计

信息的来源多种多样,其中图像是比较重要的一种。随着信息中越来越多地出现数字图像,如何对其进行处理成为国际上的研究热点。图像处理过程包含有图像编码、图像增强、图像压缩和图像分割等许多环节。近年来,学者们对图像分割问题给予了极大关注。介绍了支持向量机的概念,将图像分割看做像素分类,将支持向量机用于图像的分割,包括样本的选择、特征的提取,训练支持向量机,最终实现了基于支持向量机的图像分割算法。结果表明,支持向量机能够很好地将图像目标分割出来。     

基于SVM的不良图像检测

为了实时准确地监控网络上的不良图像,本文提出了一种新的基于SVM的不良图像检测方法,首先融合不良图像的物理特征构造SVM分类器,将在应用层网关截获的图像信息提交给分类器进行识别,对识别结果为不良的图像进行IP地址屏蔽。实验结果表明本文提出的基于SVM的不良图像检测方法可成功用于网络上不良图像的监控。     

基于对象语义的图像分割和分类方法

提出一种基于对象语义的图像分割和分类方法．建立多层级区域生长算法HRGSeg对图像进行分割,从而去除“弱对象语义”细节,降低过度分割的影响．在此基础上,提取颜色、边缘、纹理等低层次特征作为特征向量,并利用支持向量机建立样本训练机制,实现低层次特征向高层对象语义的映射．实验中,采用层次化分类机制,取得了较理想的结果．     

基于SVM的藏文古籍版面分割

古籍图像版面分割是古籍数字化保护过程中非常重要的一步,藏文古籍版面分割是藏文版面分析的基础.针对藏文古籍版面分割问题,把图像切分为150×150的图像块,提取图像块的灰度特征、颜色特征、纹理特征组合成18维的特征向量,用图像块样本训练SVM,得到每个图像块的分类结果,以获取粗略古籍版面分割结果,然后结合投影法得到精确的...     

基于多策略改进麻雀搜索算法优化SVM的古建筑彩画分割

为精确地提取古建筑彩画的色彩、图案与轮廓信息,本文利用网络搜索优化SLIC超像素分割,通过多策略改进的麻雀搜索算法优化SVM的超参数选择过程,获取古建筑彩画分割的精确分类结果,最后利用ArcGIS软件进行分割结果的矢量化.实验表明：本文算法较原SSA-SVM具有更高的精度和效率,最终的彩画矢量化结果优异.     

基于SVM的遥感图像校正算法研究

遥感图像已经成为空间技术领域非常重要的数据源,针对遥感图像的几何变形情况,采用近似的几何校正方法对图像进行线形或非线性的控制调整。为了提高遥感图像的精确度,本文采用支持向量机的方法进行校正,并在算法级别进行了改进,得到了较好的效果。     

基于支持向量机和条件随机场的MR图像分割

研究针对颅内各组织的MRI图像的新型分割算法.利用支持向量机(support vector machine, SVM)在解决高维及非线性问题的优势和条件随机场(conditional random field, CRF)有效学习数据之间局部依赖关系的优势,将SVM与CRF相结合,提出了多分类的支持向量机条件随机场分割算法(SVM-CRF),并应用于MR图像中各脑组织的分割.实验结果显示,对于较易识别的脑脊液,SVM-CRF算法比SVM算法和CRF算法的分割精度分别提高了1.83%和5.81%;对于较难识别的骨松质,SVM-CRF算法比SVM算法和CRF算法的分割精度分别提高了1.84%和7.60%.理论分析与实验结果表明,SVM-CRF算法的分割精度均明显优于SVM和CRF算法,并且对于较难识别的组织,该算法的优势更能得以体现.     

基于颜色相似系数的虚拟人股肌分割

虚拟可视化人研究是虚拟人研究计划的初始阶段,而虚拟人可视化人研究的必备前提是快速、准确地进行彩色图像数据集的组织分割.引入一种足球机器人系统中快速目标定位的算法,在RGB颜色空间中,利用两个像素之间的颜色相似系数的计算结果,同时根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性.该方法省去了在其他针对彩色图像的分割方法中,颜色空间的转换过程,节约了大量计算时间,提高了图像分割过程的效率.实验结果证明,该方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉特性,特别适合于虚拟人计划中海量彩色尸体切片的组织分割.     

一种基于卫向量的简化支持向量机模型

针对支持向量机(SVM)在处理大规模训练集时,训练速度和分类速度变慢的缺点,提出了一种基于卫向量的简化SVM模型.用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量,缩小训练集规模;在此基础上对训练得到的支持向量集,用线性相关性去除冗余支持向量,从而达到简化目的.对UCI标准数据集的实验表明:在保证不损失分类精度的前提下,该模型一定程度上改进了传统SVM,缩短了学习时间,取得了良好的效果.     

基于支持向量机的高光谱遥感影像道路提取

为了从高光谱遥感影像中高精度提取各种线形道路,提出了基于支持向量机（SVM）的道路特征快速提取算法,首先利用PCA对高光谱影像进行合理压缩,由SVM模式识别理论推导出该算法具有快速精确提取道路网信息的能力,针对高光谱遥感影像高信息量和道路网复杂度高的特点,提出基于1Vm（一对多算法）的多种道路SVM一次性高精度提取的多分类策略,在提高精度的同时,兼顾了道路特征识别的效率。研究结果表明：SVM对线状道路模式判别能力比常规方法有更强的优势,对小样本的道路识别效果更加明显,从遥感影像中不仅能准确地辨别出道路的线形特征,还能识别出其材质和类型;该算法能同时识别出多种道路,执行效率更高。     

一种结合深度信息的人体行为识别方法

针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用。提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法。首先,对于识别中提取人体运动目标时,利用深度图中物体表面法向量提取运动目标的边缘;同时结合加权累计帧差法获取运动模板。其次,结合深度连续性提取非人体区域(人体与动作的交互区域)并进行描述,作为人体行为表示的一部分。最后利用支持向量机(support vector machine)进行训练和识别。实验部分在CAD-120数据集中测试,通过与一些现有的人体行为识别方法相比较,动作识别准确率提高了5%左右。     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．     

基于Level Set方法的Visible Human Being虚拟人图像处理

提出了将基于区域的VectorConfidenceConnected的低级分割方法和基于边界的LevelSet高级分割方法相组合的分割方法,使得边界的平滑性得到了保持;既有效地结合了医学专家的医学背景知识,又提高了分割处理的速度,很好的处理了医学图像中常见的拓扑结构,实验结果表明该方法切实可行。     

基于高斯分布的非平衡FSVM

针对传统模糊支持向量机算法采用样本到类中心的距离关系来构建模糊隶属度函数存在不足,以及易受数据集不平衡的影响,提出了一种基于高斯分布的FSVM,该方法既考虑了2类样本数量的不平衡问题,同时进一步考虑了样本不同方向上的分布特性.将样本的分布特性应用于模糊隶属度函数的设计,有效地提高了对正常样本和噪声、野值样本的区分能力.实验结果表明,在处理不平衡和有噪声干扰的数据集时,该方法较传统的FSVM具有更强的鲁棒性.     

基于逆云模型的支持向量机多类分类方法

针对支持向量机在进行多类识别中存在的拒分问题,结合能够描述客观世界不确定性的模糊理论,提出利用逆云模型描述样本对各类逆云隶属度的多类分类方法.实验表明,该方法能够有效地消除样本拒分现象,提高识别率.