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- 美国小学生的第一本视觉单词书
- 你能在书中找到许多有用又有趣的单词。一个单词的所有信息都在等着你阅览。你可以找到自己读过或听过的单词的释义，可以学习如何拼写，知道它们是从哪里来的。
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- 一种基于二进制分辨矩阵的视觉单词约简方法
- 2017年
- 针对图像场景生成视觉词典过程中产生冗余视觉单词而导致分类误差的问题,提出了一种基于二进制分辨矩阵的视觉单词约简方法。该方法首先通过调整归一化阈值α的取值,生成关于训练图像初始视觉词典不同的0-1信息决策表和二进制分辨矩阵,然后以二进制分辨矩阵行列方向1的个数作为启发信息,将二进制分辨矩阵行方向上只有一个1的视觉单词作为核视觉单词,列方向上1出现总数最大的视觉单词作为重要视觉单词,并将这些视觉单词构成的集合作为描述图像分类的决策规则。最后采用OT8作为数据集,实验验证了该方法能够有效减少冗余视觉单词对图像场景分类的影响,提高图像场景分类的精度。
- 王俊伟张素兰胡立华
- 顾及遥感影像场景类别信息的视觉单词优化分类被引量：5
- 2017年
- 传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类别信息的视觉单词优化方法,分别使用Boiman的分配策略和主成分分析对不同场景类别视觉单词的模糊性和单词冗余进行优化,增强视觉词典的辨识能力。本文算法通过计算不同视觉单词的影像频率,剔除视觉词典中影像频率较小的视觉单词,得到每种场景的类别视觉词典,计算类别直方图,将类别直方图和原始视觉直方图融合,得到不同类别场景的融合直方图,将其作为SVM分类器的输入向量进行训练和分类。选取遥感场景标准数据集,验证算法,实验结果表明:本算法能适应不同大小的视觉词典,在模型中增加场景类别信息,增强了词包模型的辨识能力,有效降低场景错分概率,总体分类精度高达89.5%,优于传统的基于金字塔匹配词包模型的遥感影像场景分类算法。
- 闫利朱睿希刘异莫楠
- 关键词：主成分分析自适应加权融合
- 基于阈值矩阵和特征融合视觉单词的人物行为识别方法
- 本发明公开了一种基于阈值矩阵和特征融合视觉单词的人物行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：首先采用显著度计算法提取视觉单词，具体如下，对训练视频帧进行显著度计算，取得人物所在的区域位置，然后对区域内外采取不同的阈值进行...
- 龚声蓉谢飞刘纯平王朝晖季怡
- 文献传递
- 顾及遥感影像类别信息的视觉单词优化场景分类方法
- 遥感技术日新月异,传感器技术越发成熟,遥感影像的空间分辨率越来越高,如何在高分辨率遥感影像中进行土地利用与土地覆盖的分类任务是当前遥感影像分类的研究热点之一。传统的基于像素或基于对象的方法已经无法很好地解决这一问题,因此...
- 朱睿希
- 文献传递
- 基于二进制分辨矩阵的视觉单词约简方法研究
- 随着大数据时代的来临,互联网上图像数据正在爆炸式增长,面对越来越多的图像数据,传统的人工方式标注图像已无法满足实际需求,寻找一种快速自动标注图像方法成为需要研究的主要内容之一。目前,图像场景分类是图像语义自动标注的一个研...
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