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摘要:
在进行多维图像识别时,现有方法通常难以有效解决由光照与遮挡等因素导致的识别性能降低问题.为解决上述问题,在分析多维图像识别原理基础上,提出了改进Criminisi算法的多维图像自适应识别方法.利用Criminisi可以在图像识别过程中对其进行修复处理,并将图像的特征识别转换为贪婪搜索匹配.方法 首先设计了基于加权求和的优先权计算,并引人参考度与平滑项,用于求解待识别多维图像预修复区域的像素优先权,从而改进传统算法优先权易受置信度影响,导致误差积累的问题.然后利用优先权重排得到其中的最大值,将其作为修复区.最后搜索最优匹配区,采用授粉技术优化算法的全局与局部搜索性能,增加搜索精度,减少迭代次数,根据适应度与检测函数限定匹配结果,将寻优结果替换目标修复区域图像,并完成多维图像的匹配识别.通过仿真结果,表明提出的改进Criminisi算法具有良好的最优解空间搜索性能与多维图像修复性能,明显提高了对多维复杂图像的自适应识别能力.
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文献信息
篇名 关于多维图像Criminisi自适应识别仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 多维图像 优先权计算 置信度 加权求和 授粉算法
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 379-382,447
页数 5页 分类号 TP391
字数 4087字 语种 中文
DOI
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 刘尚争 19 13 2.0 2.0
2 高庆华 16 107 5.0 10.0
3 刘斌 18 25 3.0 4.0
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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