基于统计量的计算机图形检测模型

• 作者: 平西建 康吉全 张震 边玉琨
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自然图像 计算机图形 统计矩特征 颜色滤波阵列 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 173-175
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2907字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.15.060

摘要

自然图像和计算机图形的鉴别可采用模式识别的方法.采用统计矩特征量和基于颜色滤波阵列的统计量来建立模型,以捕获自然图像和计算机图形在图像内容上的不同相关性.选用哥伦比亚大学自然图像和计算机图形数据库来测试该模型,采用人工神经网络作为分类器进行训练和测试.实验结果表明,该模型的识别率高,稳定性好,具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	平西建	解放军信息工程大学信息工程学院	61	649	10.0	22.0
2	张震	郑州大学电气工程学院	87	476	11.0	17.0
6	康吉全	郑州大学电气工程学院	5	57	5.0	5.0
7	边玉琨	郑州大学电气工程学院	3	16	3.0	3.0