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题名基于多尺度CRF朝向敏感性的形状特征表示方法
被引量：1
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作者
段婷
李明
沈辉
胡德文
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机构
国防科技大学智能科学学院
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出处
《中国科学：技术科学》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期682-688,共7页
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基金
国家重点研发计划(编号:2018YFB1305101)
国家自然科学基金(批准号:62076248,62036013)资助项目。
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文摘
图像中物体的轮廓是稳定的,是旋转、平移和尺度等不变性识别的基础.本文对初级视皮层的神经元细胞进行建模,借鉴神经元方位选择性提取图片朝向信息,实现更接近大脑感知的形状特征表示策略.首先,以线段为基元表征物体的几何特征,引入朝向强度与尺度空间来获取更丰富的轮廓信息;其次,利用神经编码稀疏性指标,改进朝向关系匹配方法和尺度融合策略,获得了表示能力更强的图像形状特征.实验表明,基于该特征表示策略的形状检索算法实现了更高的检索正确率,在存在遮挡和噪声干扰情况下,本文方法表现出更好的鲁棒性.
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关键词
形状特征表示
多尺度融合
方位选择性
几何特征提取
图像表征
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Keywords
shape feature representation
multiscale fusion
orientation selectivity
geometric feature extraction
image representation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名几何误差和数值误差最小化的Zernike矩
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作者
张刚
马宗民
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机构
东北大学信息科学与工程学院
沈阳工业大学软件学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第7期188-192,共5页
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基金
新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-05-0288)资助
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文摘
形状特征提取和表示是基于内容图像检索的重要研究内容之一。提出一种几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法,并且把这种方法应用于形状特征提取和表示。该方法把图像中的兴趣区域映射到单位圆里,通过计算变换后图像在Zernike多项式上的投影来取得Zernike矩,并且通过把心理生理学的研究成果引入Zernike矩的计算过程来提高系统的检索性能。通过实验对传统Zernike矩方法、几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法进行了比较,发现从重构角度采用几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法优于采用传统Zernike矩方法。而从检索角度采用几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法的系统比采用传统Zernike矩方法的系统具有更好的检索性能。
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关键词
基于内容图像检索
形状特征提取和表示
ZERNIKE矩
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Keywords
Content-based image retrieval,Shape feature extraction and description,Zernike moments
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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