唐晓晴
- 作品数：5 被引量：8H指数：1
- 供职机构：南京理工大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于稀疏表示的遥感图像分类方法改进被引量：7
- 2016年
- 传统稀疏表示分类算法由于没有给出全面的图像纹理信息,导致分类准确率不高。针对该问题,在稀疏表示分类模型中引入局部二值模式(LBP)特征,提出一种新的稀疏表示分类方法。该方法使用LBP对遥感图像进行特征提取,获得遥感图像的局部纹理特征,根据LBP直方图训练结构化字典,建立基于稀疏表示的遥感图像分类模型。实验结果表明,与支持向量机以及K最近邻方法相比,该方法能够有效提高分类精度。
- 唐晓晴刘亚洲陈骏龙
- 关键词：局部二值模式遥感图像局部纹理字典学习
- 基于多层神经网络的超光谱图像分类方法
- 本发明公开了一种基于多层神经网络的超光谱图像分类方法，包括训练过程和测试过程,训练过程包括非监督学习过程和监督学习过程;测试过程为将测试数据输入上述训练好的模型中，得到分类结果。本发明利用机器自学习特征的思想，提出了采用...
- 刘亚洲唐晓晴孙权森
- 文献传递
- 一种新的深度图像局部描述符方法
- 本发明公开了一种新的深度图像局部描述符方法，包括以下步骤：1）深度图像预处理，输入一个深度图像，根据深度图像的像素值完成前景对象的分割，得到目标对象<Image file="2014107652453100004DEST...
- 刘亚洲陈骏龙唐晓晴孙权森
- 文献传递
- 基于多层神经网络的超光谱图像分类方法
- 本发明公开了一种基于多层神经网络的超光谱图像分类方法，包括训练过程和测试过程,训练过程包括非监督学习过程和监督学习过程;测试过程为将测试数据输入上述训练好的模型中，得到分类结果。本发明利用机器自学习特征的思想，提出了采用...
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- 大数据环境下基于迁移学习的人体检测性能提升方法被引量：1
- 2015年
- 大数据环境下,可用于人体检测的数据样本数量迅速增长。这些数据样本在清晰度以及所包含的判别信息等方面有较大差别,导致这些数据无法直接使用。传统基于迁移学习的人体检测方法主要针对没有目标域样本或者目标域样本很少的情况,无法充分利用大量的数据样本。针对这一问题,提出基于迁移学习的人体检测性能提升方法,该方法根据迁移学习的思想,利用分类器的特性计算源样本与目标样本间的相似性并根据样本分布图,筛选目标样本更新分类器。相对于已有方法,该方法充分利用了数据,且在不增加检测时间的基础上对检测性能有一定的提升。
- 陈骏龙刘亚洲唐晓晴
- 关键词：大数据
