2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩52頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、  信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,使得數(shù)字圖像作為重要的信息載體成為互聯(lián)網(wǎng)信息中很重要的組成部分。隨著圖像數(shù)量的與日俱增,如何快速高效的管理圖像成為急需解決的一大難題。然而,圖像分類的出現(xiàn)使得這一棘手問(wèn)題得到解決,因此成為圖像處理領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn)。近些年來(lái)研究者大多集中于基于內(nèi)容的圖像分類研究。然而圖像包含的內(nèi)容是極為豐富的,按照不同的內(nèi)容可以將圖像分為不同的類別,為了滿足不同的分類需求本文主要研究了內(nèi)容可變的圖像分類方法。

2、
  圖像分類一般分為特征提取和基于特征的分類兩個(gè)步驟。針對(duì)特征提取問(wèn)題,本文分析研究了多種特征提取方法,并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比對(duì),最終確定了各底層視覺(jué)特征的提取方法。對(duì)于圖像分類問(wèn)題,通過(guò)研究統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)(SVM),分析了支持向量機(jī)在分類應(yīng)用上的優(yōu)勢(shì),因此本文采用支持向量機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分類,以不同的特征向量作為 SVM 的輸入對(duì)圖像進(jìn)行了多組分類實(shí)驗(yàn),研究不同的圖像內(nèi)容對(duì)圖像分類的影響。考慮到單一顯著特征通常能夠快速且準(zhǔn)

3、確的分類差別非常大的圖像,本文提出了多級(jí)分類思想即首先按照某一顯著的單一特征對(duì)圖像進(jìn)行粗分類再融合其余底層特征對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)分類,并采用多級(jí)分類方法進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。
  通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,利用多級(jí)分類思想進(jìn)行粗分類后,縮小了需要再進(jìn)行細(xì)分類的圖像范圍,因此避免了不相關(guān)圖像的干擾,使得多級(jí)分類方法的整體分類正確率較傳統(tǒng)的單級(jí)分類方法得到有效的提高。此外,在分類中可以選取不同的顯著特征以滿足不同圖像的分類需求,實(shí)現(xiàn)內(nèi)容可變的圖像分類,使圖像

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論