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基于多尺度特征学习的阴影检测被引量：1: 2016年; 针对传统阴影检测方法存在精心设计特征、训练时间长与阴影检出率低等问题,提出一种有监督学习的阴影检测方法。首先输入的图像经过拉普拉斯金字塔变换,确定聚类中心,分别以聚类中心为中心进行窗口提取;然后合成训练样本,训练样本在卷积神经网络中进行训练得到后验分布;最后将得到的后验分布反馈给条件随机场生成有标签的图像。实验结果表明,该方法有较好的场景适应性、训练时间短并且有较高的阴影检出率。; 张永库杜帅川孙劲光周积林金雅茹; 关键词：卷积神经网络条件随机场

一种数值属性的深度置信网络分类方法被引量：19: 2014年; 深度置信网络是个包含多个受限玻尔兹曼机的深层架构。针对深度置信网络分类时由于受限玻尔兹曼机的输入一般是二值向量而造成的信息的丢失从而使分类效果降低的问题,提出了通过在sigmoid单元中增加噪声来将输入缩放到[0,1]区间,使用带有一个高斯隐藏节点的顶层受限玻尔兹曼机实现分类功能的一种数值属性深度置信网络分类方法。深度置信网络和受限玻尔兹曼机可以作为特征提取方法也可以认为是带有训练的初始权值的神经网络。由于连接权值的初始化而不仅仅是神经网络的随机权值,深度置信网络分类应该比原有的传统的神经网络分类拥有更好的性能。在UCI的多个数据集上进行对比验证,实验结果表明深度置信网络分类方法比传统的SVM算法拥有更高的准确性。; 孙劲光蒋金叶孟祥福李秀娟; 关键词：联想记忆

基于改进颜色聚合向量与贡献度聚类的图像检索算法被引量：8: 2015年; 为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先,在对HSV模型非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后找到符合条件的特征向量作为初始聚类中心,利用分散度与贡献度进行聚类并建立特征索引库;最后根据查询图像的相似度进行检索和排序。实验结果表明,所提算法的查准率和查全率比其它算法均有较大提高。; 张永库李云峰孙劲光; 关键词：HSV模型分散度贡献度

基于多特征高效索引的图像检索被引量：8: 2016年; 为了提高图像检索的准确率和速度,提出了一种多特征组合的图像检索算法。在颜色空间非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;基于改进的灰度共生矩阵提取纹理特征参数;利用Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;基于贡献度聚类并建立特征索引库。融合上述特征计算图像间的相似度,使用特征索引对图像进行快速检索。实验结果表明,提出算法的检索精度有较大提高,能快速检索出用户所需的图像。; 张永库李云峰孙劲光; 关键词：灰度共生矩阵 KRAWTCHOUK矩贡献度

基于多特征融合的图像检索被引量：22: 2015年; 目前图像检索的准确性是研究的难题,主要在于特征提取的方法。为了提高图像检索的精度,在图像底层特征研究的基础上,提出了一种综合多特征的图像检索算法——基于底层特征综合分析算法(CAUC)。首先,在YUV颜色空间下提取图像的平均值和标准方差作为全局颜色特征,获得图像的二值位图,提取其局部颜色特征;然后,基于紧密度和Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;再根据改进的四像素共生矩阵算法提取图像的纹理特征;最后综合多特征将待查询图像与图像库中图像进行相似度计算,返回相似度高的图像。在Corel-1000的图像集上的实验结果显示,与原来仅考虑四像素共生矩阵的方法相比,CAUC的查准率与查全率没有明显降低,但检索时间大大减少;与另外两种多特征融合的图像检索方法相比,CAUC仍能在保证较高检索速度的同时提高查准率与查全率。实验结果表明,CAUC方案能有效提取图像特征,提高检索效率。; 张永库李云峰孙劲光; 关键词：图像检索 YUV颜色空间 KRAWTCHOUK矩

深度置信网络在垃圾邮件过滤中的应用被引量：14: 2014年; 针对深层神经网络初始化方法不明确、泛化能力差而导致解决垃圾邮件过滤时效果较差的问题,提出了基于深度置信网络的分类方法。深度置信网络通过逐层无监督的方法来预训练网络,实现了网络的初始化。在LingSpam,SpamAssassin和Enron1三个广泛使用的数据集上,通过与目前最好的垃圾邮件过滤方法支持向量机(SVM)在分类性能上进行比较,实验结果表明深度置信网络的垃圾邮件过滤方法是有效的,获得了较高的准确率和召回率。; 孙劲光蒋金叶孟祥福李秀娟; 关键词：垃圾邮件支持向量机

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国家科技支撑计划(2013bah12f01)