安徽省自然科学基金(11040606M134)
- 作品数：8 被引量：24H指数：3
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- 相关机构：合肥师范学院安徽大学合肥工业大学更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于互K近邻图的自动图像标注与快速求解算法被引量：5
- 2011年
- 图像语义具有模糊性、复杂性、抽象性等特点,在提取图像语义时仅用低层特征进行描述是不够的,需要结合图像相关内容,以便提高图像标注的精确度。为此,提出了基于互K近邻图的图像标注方法,该方法用一个互K近邻图融合了图像的低层特征之间、标注词之间以及图像与标注词间的相互关系。利用互K近邻图实现了根据两个节点间的相互关系来提取语义信息,弥补了基于K近邻图的方法中单方向挖掘节点信息的不足,有效地提高了图像标注的性能。在对互K近邻图结构分析的基础上,结合重启随机游走,提出了一种快速求解算法,该算法在不明显降低图像标注精度下,实现了快速求解。在Corel图像数据集上进行了实验,结果验证了所提方法的有效性。
- 郭玉堂
- 关键词：图像标注
- 基于连续预测的半监督学习图像语义标注被引量：3
- 2015年
- 为了在图像底层特征与高层语义之间建立关系,提高图像自动标注的精确度,结合基于图学习的方法和基于分类的标注算法,提出了基于连续预测的半监督学习图像语义标注的方法,并对该方法的复杂度进行分析。该方法利用标签数据提供的信息和标签事例与无标签事例之间的关系,根据邻接点(事例)属于同一个类的事实,构建K邻近图。用一个基于图的分类器,通过核函数有效地计算邻接信息。在建立图的基础上,把经过划分后的样本节点集通过基于连续预测的多标签半监督学习方法进行标签传递。实验表明,提出的算法在图像标注中的标注词的平均查准率、平均查全率方面有显著的提高。
- 郭玉堂李艳
- 关键词：图像标注
- 基于CCA子空间和GMM的自动图像标注被引量：3
- 2013年
- 为了避免图像分割,并提高图像标注精度,提出一种基于典型相关分析(CCA)和高斯混合模型(GMM)的自动图像标注方法。利用CCA对图像的全局颜色特征与全局局部二值模式(LBP)纹理特征进行特征融合。使用融合后的语义特征,对每一个关键词建立GMM模型来估计单词类密度,从而在特征子空间中得到每个单词的概率分布。采用贝叶斯分类器确定每个标注词和测试图像的联合概率,运用词间语义关系优化标注结果。实验结果表明,使用该方法后的图像标注性能有了较大程度的改善。
- 郭玉堂韩昌刚
- 关键词：高斯混合模型图像标注子空间
- 带通配符的多序列模式挖掘被引量：1
- 2013年
- 带有通配符的多序列模式挖掘在文本检索、网络安全、生物科学等领域中具有很重要的作用.通过挖掘多序列模式,能够透彻的了解序列之间的联系,在各个领域中具有重要的现实意义.在已有的工作中,随着多序列集长度的增大,挖掘的规模呈现指数级增长.研究这样一个问题:给定多条序列s1,…,sn,支持度阈值和间隔约束,从多序列中挖掘所有出现次数不小于给定支持度阈值的频繁序列模式,并且要求模式中任意两个相邻元素在序列中的出现位置满足用户定义的间隔约束.设计了一个有效的算法M-OneOffMine,模式在序列中的出现满足one-off条件.在生物DNA序列上的实验结果表明,M-OneOffMine算法比相关的序列模式挖掘算法具有更好的时间性能.
- 马晓文胡学钢谢飞郭丹
- 关键词：通配符
- 基于后缀树的带有通配符的模式匹配研究被引量：7
- 2012年
- 由于在生物序列分析、文本索引、网络入侵检测等领域的应用需求,带有通配符的模式匹配问题一直是研究的热点。针对已有的研究工作中通配符和长度约束具有较强的局限性问题,研究带有灵活通配符的模式匹配问题,其中通配符可以在模式的任意两子串间出现且可以指定灵活的长度约束。采用非线性数据结构——后缀树,设计了求解模式所有解的完备算法PAST。预处理阶段采用在线增量式算法构建具有文本先验知识的后缀树,搜索阶段结合动态规划的思想,逐个匹配模式中字符,最终得到完备解。在基因序列上的实验表明,PAST比其他算法具有更好的时间性能。
- 侯宝剑谢飞胡学钢刘应玲王海平
- 关键词：通配符后缀树
- 基于CCA的图像语义特征提取的分析与研究被引量：3
- 2012年
- 为了提高图像语义特征提取的精确度,克服目前大部分图像语义特征提取算法中,因图像特征提取不当,导致特征参数不能全面反映图像语义的问题,提出了一种基于典型相关分析(CCA)的特征融合的图像语义特征提取方法。该方法首先采用圆形对称邻域取代传统的矩形邻域的方法,对局部二值模式(LBP)纹理特征进行了改进,然后采用高维小样本下典型相关分析对可伸缩颜色描述算子的颜色特征和改进的LBP纹理特征进行特征融合。实验结果表明,所提出的方法明显提高了图像语义特征提取的精确度,能有效地建立图像的低层特征与语义特征间的一致性。
- 韩昌刚郭玉堂
- 关键词：图像语义局部二值模式特征参数
- 基于随机点积图的图像标注改善算法被引量：1
- 2012年
- 针对自动图像标注中底层特征和高层语义之间的鸿沟问题,提出一种基于随机点积图的图像标注改善算法。该算法首先采用图像底层特征对图像候选标注词建立语义关系图,然后利用随机点积图对其进行随机重构,从而挖掘出训练图像集中丢失的语义关系,最后采用重启式随机游走算法,实现图像标注改善。该算法结合了图像的底层特征与高层语义,有效降低了图像集规模变小对标注的影响。在3种通用图像库上的实验证明了该算法能够有效改善图像标注,宏F值与微平均F值最高分别达到0.784与0.743。
- 孙登第罗斌郭玉堂
- 基于加权网络和OWA算子的图像椒盐噪声滤除算法被引量：2
- 2011年
- 用加权网络对图像进行建模,可以有效地表示图像的结构特征,其中网络单个节点的点强度集成了节点本身与其它点连接的边数和强度信息。为了发挥结构信息和统计信息在图像分析中的作用,用加权网络对图像进行表示。根据噪声像素与周围像素差异性大的特点,将噪声检测问题转化为搜索网络中具有最小点强度的节点问题。采用有序加权平均(OWA)算子对噪声点周围像素提供的信息进行集成以滤除噪声像素。采取噪声检测和滤除交替进行的方式,提出了一种新颖的图像椒盐噪声滤除算法。实验结果表明了此算法的有效性。
- 徐沁罗斌刘金培
- 关键词：加权网络椒盐噪声
