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摘要:
针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题,提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法.该算法主要基于图像的局部纹理特征,先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量,再将该特征利用SVM分类器进行分类.实验结果表明,该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.
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文献信息
篇名 基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 图像处理 局部二值模式 图像梯度 图像鉴别算法 粒子图像测速技术
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 1437-1441
页数 5页 分类号 TP309
字数 1742字 语种 中文
DOI 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2019242
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 孙延君 空军航空大学计算机教研室 16 17 3.0 3.0
2 陈亮 吉林大学机械与航空航天工程学院 75 198 7.0 9.0
3 袁哲 吉林大学机械与航空航天工程学院 34 75 6.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
局部二值模式
图像梯度
图像鉴别算法
粒子图像测速技术
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
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
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