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提出了一种结合多示例学习和流行排序的图像检索方法,将图像检索作为多示例学习框架下的流行排序,通过给出适合图像在包空间的有效度量方式,将流行排序的方法和多示例学习有效结合起来,从而获得更准确的检索结果。
OPTA方法是一个经典的指纹图像细化方法,针对OPTA的不足提出的改进OPTA方法能够得到完全细化的指纹图像,细化后图像纹线扭曲小。但是这两种模板细化方法均存在细化后图像容易产生毛刺的不足,究其原因是
提出了一种基于固有模态函数(IMF)能量熵的特征提取与选择方法。对三类信号进行了经验模态分解(EMD),得到IMF。对于不同类别的信号,同阶的IMF能量有明显的不同。选择IMF能量作为特征向量,并选判
一种基于结构学习的图像标注方法,崔超然,马军,图像标注工作对于当前的基于关键词的图像检索系统至关重要。本文中,我们将图像标注问题看作一个最优子集选择的问题,并通过结构
为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP(局部三值模式)特征的图像匹配方法。LTP是LBP(局部二值模式)的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声
一种快速的旋转无关图像匹配方法,周洋宇,段富,由于摄像机拍摄角度的问题,在图像匹配的过程中经常会出现基准图与模板之间存在任意角度旋转的情况,传统的图像匹配技术在旋转角
基于YCbCr色彩系统,提出了一种稳健的DCT域彩色图像隐藏方法,可以将一幅彩色图像隐藏在另一幅公开的彩色载体图像中,并与JPEG压缩标准相兼容。在嵌入过程中,通过对彩色图像各分量值进行合理分配和标志
颜色校正是提高投影显示图像视觉效果及内容感知理解程度的重要环节,针对此,提出了一种基于颜色空间变换和亮度响应函数(ITF)的颜色校正方法。设计一幅16×16的灰度渐变棋盘格作为标定图像,进行采样;利用
误差分散是数字半调技术中的一项关键技术。通过对矢量彩色图像误差分散半调的分析,结合误差分散系统中量化器的建模,提出了一种增强边缘信息并减少虫状纹理的矢量彩色图像误差分散半调方法。
在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究
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