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摘要:
针对半调模式的特点,提出有监督流形上的半调图像分类方法.该方法采取3个方向像素自相关特征和同或运算来描述纹理特征,利用图像分块的思想获取纹理特征,以利于提高建模效率和纹理特征的有效性.结合有监督学习和噪声样本点对模型、高维样本特征进行线性降维,以改善样本特征的可分性.在实验中分析建模方法的有效性,比较所提出方法与5个同类方法的分类性能并探讨了相关参数对分类性能的影响.实验结果表明,当K=32且L=8时,所提出得方法性能最好,且优于其它5个同类方法.
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文献信息
篇名 半调图像的分类方法
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 半调图像 逆半调 特征建模 降维 分类
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 机器学习与数据挖掘
研究方向 页码范围 7-12
页数 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.2.2012.136
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡永祥 湖南工业大学计算机与通信学院 30 107 6.0 9.0
2 朱文球 湖南工业大学计算机与通信学院 55 200 8.0 9.0
3 文志强 湖南工业大学计算机与通信学院 54 527 9.0 21.0
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半调图像
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期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
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