宋相法
- 作品数：14 被引量：129H指数：6
- 供职机构：河南大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金长江学者和创新团队发展计划高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于稀疏表示的多示例图像分类被引量：7
- 2015年
- 为了有效地解决多示例图像分类问题,基于稀疏表示提出了一种新的多示例图像分类方法。该方法将图像看作多示例包,图像中的区域作为包中示例,利用示例嵌入策略计算包特征;然后将待分类图像包特征表示为训练图像包特征集上的稀疏线性组合,利用1优化方法求得稀疏解;最后根据稀疏系数提出一个为待分类图像预测标记的方法。在Corel数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,所提方法具有更高的分类精度。
- 宋相法焦李成
- 关键词：图像分类多示例学习
- 基于小波和模糊聚类的纹理分割算法研究
- 该文以小波分析理论和模糊聚类方法为主要工具,对纹理特征的提取和特征的分类这两个方面进行了研究.首先,结合人类视觉感知机理,对小波多尺度分析纹理特征提取方法进行了研究.在叙述小波分析理论的基础上,把金字塔小波分解引入到纹理...
- 宋相法
- 关键词：小波变换模糊聚类纹理分割特征提取
- 文献传递
- 基于多描述子特征编码的人体行为识别被引量：1
- 2018年
- 针对采用单一描述子和单一特征编码方法导致三维人体骨架序列的行为识别率较低的问题,提出一种基于多描述子特征编码的方法。首先,从三维人体骨架序列中分别提取运动姿态描述子和角度描述子。然后,对每种描述子分别进行向量量化编码、稀疏编码和局部约束线性编码,从而获得六种特征。最后,根据这六种特征分别构造线性分类器,通过投票机制得到最终的识别结果。为了验证所提方法的有效性,在三维人体骨架序列行为数据集MSR Action3D上进行了实验,实验结果表明该方法的识别率为94.9%,并且高于其他方法的识别率。
- 宋相法姚旭
- 关键词：人体行为识别
- 基于随机子空间核极端学习机集成的高光谱遥感图像分类被引量：8
- 2016年
- 结合随机子空间和核极端学习机集成提出了一种新的高光谱遥感图像分类方法。首先利用随机子空间方法从高光谱遥感图像数据的整体特征中随机生成多个大小相同的特征子集;然后利用核极端学习机在这些特征子集上进行训练从而获得基分类器;最后将所有基分类器的输出集成起来,通过投票机制得到分类结果。在高光谱遥感图像数据集上的实验结果表明:所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度要高于核极端学习机和随机森林方法。
- 宋相法曹志伟郑逢斌焦李成
- 关键词：随机子空间分类器集成
- 基于Fuzzy c-means算法聚类有效性函数的纹理分割被引量：6
- 2004年
- Fuzzyc means(FCM)算法用于图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程.本文利用聚类有效性函数对Fuzzyc means算法的聚类结果进行评价,从而获得最优的聚类结果,较好地解决了Fuzzyc means算法的一些不足,如聚类数目无法自动确定、其聚类结果是否最优.最后,利用纹理图像分割实验验证了该算法的有效性.
- 宋相法陈志国文成林车金锐
- 关键词：FCM算法聚类有效性函数小波分解纹理分割
- 融合三维骨架和深度图像特征的人体行为识别被引量：1
- 2019年
- 人体行为识别是计算机视觉与模式识别领域最为活跃的研究方向之一。针对现有方法多采用单一特征研究人体行为识别导致识别率较低的问题,提出了一种融合三维骨架特征和深度图像特征的多特征人体行为识别方法。该方法首先从三维骨架中提取出基于运动姿态描述子的稀疏编码特征,同时从深度图像中提取出基于深度运动图的梯度方向直方图特征,以增强特征互补性;然后利用线性分类器分别获得这两种特征的识别结果;最后将这两种特征的识别结果利用对数意见汇集规则融合得出最终的识别结果。该方法在MSRAction3D数据集上的识别率为98.53%,不但超过了基于三维骨架特征方法的识别率和基于深度图像特征方法的识别率,而且相对于其他方法也取得了更高的识别率。
- 宋相法吕明
- 关键词：人体行为识别深度图像
- 基于L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量的深度图像序列行为识别被引量：4
- 2017年
- 结合L_(2,1)范数稀疏特征选择和超法向量提出了一种新的深度图像序列行为识别方法。首先从深度图像序列中提取超法向量特征;然后利用L_(2,1)范数稀疏特征选择方法从超法向量特征中选择出最具判别性的稀疏特征子集作为特征表示;最后利用线性分类器Liblinear进行分类。在MSR Action3D数据库上的实验结果表明,所提方法使用2%的超法向量特征获得的识别率为94.55%,并且具有比其他方法更高的识别精度。
- 宋相法张延锋郑逢斌
- 基于多特征的深度图像序列人体行为识别!被引量：1
- 2018年
- 由于现有方法多采用单一特征研究深度图像序列人体行为识别,其识别性能较低。针对上述问题,提出了一种基于超法向量特征与深度运动图的梯度方向直方图特征的多特征行为识别方法。该方法首先从深度图像序列中提取两种特征:超法向量特征和深度运动图的梯度方向直方图特征,以增强特征互补性;然后利用核极限学习机分别获得两种特征的识别结果;最后对识别结果利用对数意见汇集规则进行融合得到最终识别结果。在MSR Action3D数据集上进行了测试,得到了96.3%的识别率,不但超过了基于超法向量特征方法的识别率和基于深度运动图的梯度方向直方图特征方法的识别率,而且也超过了其他方法的识别率。
- 宋相法姚旭
- 关键词：人体行为识别
- 基于修正目标函数模糊C—均值聚类算法的纹理分割
- 本文提出了基于修正目标函数模糊C—均值聚类算法(MFCM)的纹理分割方法.传统匠模糊C—均值聚类算法(FCM)的目标函数仅考虑了样本类内紧致性,而本文提出的MFCM的目标函数不仅考虑了样本类内紧致性,而且还考虑了样本类间...
- 宋相法乔保军陈志国文成林
- 关键词：FCM算法小波分解纹理分割
- 文献传递
- 基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类被引量：74
- 2012年
- 该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随机森林,通过投票机制得到最终的分类结果。在AVIRIS高光谱遥感图像上的实验结果表明:该文所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度和Kappa系数要高于光谱信息和稀疏表示特征方法。
- 宋相法焦李成
- 关键词：图像处理高光谱遥感图像
