一种基于粗糙集区域分割和语义分类的方法

• 作者: 谢昭 高隽
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 图像理解 粗糙集 图像分割 规则约简 规则推理
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 287-294
• 页数: 8页
• 分类号: TP182
• 字数: 6556字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2007.02.025

摘要

提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统,每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念,采用相容扩展模型下的知识约简方法,对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析,提出基于粗糙集的分割算法和知识库规则约简推理方法.通过与Ncuts分割方法及统计学习方法进行理解的实验结果对比,表明算法的可行性和理解的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢昭	合肥工业大学计算机与信息学院	44	279	8.0	15.0
2	高隽	中国科学院合肥智能机械研究所仿生感知与控制研究中心	10	145	6.0	10.0