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摘要:
纹理是图像的重要特征.合成孔径声纳图像中,水底展示出了丰富的纹理.纹理分析在声图处理中有多种用途,具有重要意义和研究价值.本文比较了不同的纹理描述方法应用与光学图像与声图中时的性能.使用基于支持向量机的主动学习方法,降低了人工标签的工作量.
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文献信息
篇名 合成孔径声纳图像纹理分类
来源期刊 网络新媒体技术 学科
关键词 合成孔径声纳 纹理分析 支持向量机 主动学习
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 15-23
页数 9页 分类号
字数 4841字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-347X.2018.04.003
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 刘纪元 70 373 11.0 16.0
2 张武 49 288 8.0 14.0
3 江泽林 14 47 4.0 6.0
4 翟厚曦 5 23 3.0 4.0
8 段江涛 5 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径声纳
纹理分析
支持向量机
主动学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络新媒体技术
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15965
论文1v1指导