刘影
- 作品数：8 被引量：3H指数：1
- 供职机构：鲁东大学更多>>
- 发文基金：博士科研启动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更多>>
- 一种基于局部结构特征的图像合成修复方法及系统
- 本发明涉及一种基于局部结构特征的图像合成修复方法及系统，包括以下步骤：输入一幅待修复图像；对待修复图像中的所有像素点的置信度初始化；分别以待修复图像破损边界上各个像素点为中心选取各个像素点的模板块；计算待修复图像破损边界...
- 邹海林柳婵娟刘影陈彤彤申倩
- 文献传递
- 一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法和系统
- 本发明涉及一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法，包括以下步骤：输入一幅彩色图像；将彩色图像中每一个像素点的颜色信息用纯四元数表示，得到一个纯四元数矩阵用于表示彩色图像；寻找每一个特征点的主方向；沿着每一个特征点的...
- 柳婵娟邹海林申倩刘影陈彤彤
- 文献传递
- 基于局部结构的图像修复算法研究
- 图像修复是一项利用已知信息来填充缺损内容的技术,是图像处理领域的重要研究课题之一。随着计算机科学技术的发展,该技术已逐步成熟,并广泛应用于文物保护、影视特技制作、虚拟现实、错误隐匿等领域。图像修复方法可以分为两大类:变分...
- 刘影
- 关键词：图像修复结构张量置信度
- 文献传递
- 一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法
- 本发明涉及一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法，包括：输入一个多示例多标签数据集，拆分成多示例数据集和一个多标签数据集；使用不同的阈值分别对多示例数据集中的每个包建立相关性矩阵；根据得到的相关性矩阵求同一阈值下每两...
- 邹海林陈彤彤丁昕苗柳婵娟刘影申倩
- 文献传递
- 一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法被引量：3
- 2016年
- 多示例多标签学习是一种新型的机器学习框架。在多示例多标签学习中,样本以包的形式存在,一个包由多个示例组成,并被标记多个标签。以往的多示例多标签学习研究中,通常认为包中的示例是独立同分布的,但这个假设在实际应用中是很难保证的。为了利用包中示例的相关性特征,提出了一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法。该算法首先通过建立相关性矩阵表示出包内示例的相关关系,每个多示例包由一个相关性矩阵表示;然后建立基于不同尺度的相关性矩阵的核函数;最后考虑到不同标签的预测对应不同的核函数,引入多核学习构造并训练针对不同标签预测的多核SVM分类器。图像和文本数据集上的实验结果表明,该算法大大提高了多标签分类的准确性。
- 陈彤彤丁昕苗柳婵娟邹海林周树森刘影
- 关键词：多示例学习多核学习
- 一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法和系统
- 本发明涉及一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法，包括以下步骤：输入一幅彩色图像；将彩色图像中每一个像素点的颜色信息用纯四元数表示，得到一个纯四元数矩阵用于表示彩色图像；寻找每一个特征点的主方向；沿着每一个特征点的...
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- 文献传递
- 一种基于局部结构特征的图像合成修复方法
- 本发明涉及一种基于局部结构特征的图像合成修复方法，包括以下步骤：输入一幅待修复图像；对待修复图像中的所有像素点的置信度初始化；分别以待修复图像破损边界上各个像素点为中心选取各个像素点的模板块；计算待修复图像破损边界上每个...
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- 一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法
- 本发明涉及一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法，包括：输入一个多示例多标签数据集，拆分成多示例数据集和一个多标签数据集；使用不同的阈值分别对多示例数据集中的每个包建立相关性矩阵；根据得到的相关性矩阵求同一阈值下每两...
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