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孙浪

作品数:4 被引量:11H指数:1
供职机构:西南大学计算机与信息科学学院更多>>
发文基金:教育部“春晖计划”辽宁省自然科学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>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇多尺度
  • 2篇多通道
  • 2篇小波
  • 2篇小波变换
  • 2篇均值
  • 2篇基于多尺度
  • 2篇波变换
  • 1篇遗传算法
  • 1篇视觉显著性
  • 1篇图像
  • 1篇图像检索
  • 1篇重要度
  • 1篇网络
  • 1篇显著性检测
  • 1篇节点重要度
  • 1篇互信息
  • 1篇复杂网
  • 1篇复杂网络
  • 1篇PAGERA...

机构

  • 4篇西南大学
  • 1篇大连理工大学

作者

  • 4篇何荧
  • 4篇唐雁
  • 4篇孙浪
  • 1篇张清辰

传媒

  • 1篇兰州大学学报...
  • 1篇四川大学学报...
  • 1篇西南大学学报...

年份

  • 2篇2015
  • 2篇2014
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于多尺度多通道均值的视觉显著性检测被引量:1
2015年
针对已有视觉显著性检测方法很难清晰地提取出图像的显著性区域、检测准确性不高的问题,提出一种基于多尺度多通道均值的视觉显著性检测方法.利用二维小波变换对图像进行小波分解和重构,用双立方插值对滤波后图像进行多尺度缩小,计算图像各个通道的均值,以图像与各个通道均值的距离作为图像的显著值,保留图像中显著值不小于其显著均值的部分,用双立方插值对图像进行放大并进行图像叠加,利用线性归一化得到最终显著图.结果表明所提出的方法能够清晰地提取出图像的显著性区域,提高检测准确性.
孙浪唐雁苗宗霞谢松山何荧
关键词:视觉显著性小波变换多尺度多通道
基于复杂网络和遗传算法的特征选择方法被引量:1
2014年
特征选择作为一种常见的降维方法,一直以来都是机器学习和数据挖掘领域的热点话题.针对传统特征选择算法没有充分考虑特征全局冗余性,导致选择的特征子集对分类识别精度不够高的问题,提出基于复杂网络节点重要度评估和遗传算法的特征选择算法,将每个特征视为网络节点,根据互信息建立边,将特征选择问题转化为节点重要度评估问题,利用遗传算法选择最优特征子集.实验结果表明此算法能够找到较为优秀的特征子集,有效降维并提高分类精度.
何荧唐雁张清辰谢松山孙浪苗宗霞
关键词:互信息PAGERANK节点重要度遗传算法
基于多尺度多通道均值的视觉显著性检测
针对已有视觉显著性检测方法很难清晰地提取出图像的显著性区域、检测准确性不高的问题,提出一种基于多尺度多通道均值的视觉显著性检测方法.利用二维小波变换对图像进行小波分解和重构,用双立方插值对滤波后图像进行多尺度缩小,计算图...
孙浪唐雁苗宗霞谢松山何荧
关键词:显著性检测小波变换
文献传递
一种有效的多特征图像检索方法被引量:9
2014年
针对已有基于单一特征和综合特征的图像检索方法普遍存在的检索准确率较低、检索结果中的相关图像排序靠后的问题,提出一种有效的多特征图像检索方法.采用(16∶4∶4)量化方案对图像颜色进行量化,提取颜色特征,采用标记分水岭分割算法对图像进行分割,提取Jan Flusser不变矩作为形状特征,最后通过高斯归一化得到包含颜色和形状信息的多特征相似度.实验结果表明,该方法提高了检索准确率,使得检索结果中的相关图像排序靠前.
孙浪唐雁何荧谢松山苗宗霞
关键词:图像检索
共1页<1>
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