检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：叶剑烨复旦大学

学位级别：硕士

随着互联网时代的到来，多媒体数据，特别是图像数据，正在以前所未有的速度呈倍增长。如何有效的管理与检索图像己成为目前信息检索领域中的重要课题。一个传统的解决方案是人工为所有的图像进行关键字标注，将图像检索问题转化为文检... 详细信息

随着互联网时代的到来，多媒体数据，特别是图像数据，正在以前所未有的速度呈倍增长。如何有效的管理与检索图像己成为目前信息检索领域中的重要课题。一个传统的解决方案是人工为所有的图像进行关键字标注，将图像检索问题转化为文检索问题。但是人工标注存在着效率低，语义标注的一致性难以保证等问题，为了克服人工标注的局限性，图像语义的自动标注正成为新的研究热点。\n 图像语义标注的难点在于低层的视觉信息与高层的语义信息并不存在显式的对应关系，这一现象被称为“语义鸿沟”(semantic gap)。如何仅仅从底层的视觉元素信息中快速而准确的提取出图像的语义信息是图像标注领域的核心问题。\n 本文的分层想法基于下述的事实：一幅图像通常带有多个语义，每个语义的代表物体出现在图像的不同区域。如果能适当的将图像划分成多个区域，那么很可能每一个区域能对应整幅图像语义信息中的一个或少数几个语义。然后根据区域的视觉信息，提取出更基本的视觉单词(visual descriptor)。视觉单词这一概念类似于文本中的单词，在本文中是描述图像低层视觉信息的最小单位。图像、区域、视觉单词它们组成了图像视觉信息中的三个层次，它们对应的高层语义信息也是从复杂到单一。\n 本文提出一种新的基于分层的图像标注方法。首先，将图像分割成几个区域，每一个区域用一组离散的视觉单词来描述。视觉单词本身是通过对一组人工标注过的图像训练集进行学习得到的。然后，通过一个基于朴素贝叶斯框架的算法来求得图像上语义。

关键词：图像语义标注自动标注多媒体信息检索机器学习朴素贝叶斯框架

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基于实例和属性加权朴素贝叶斯的电气故障分类研究

引用

计算机测量与控制 2022年第5期30卷 169-174,180页

作者：舒一飞郭汶昇樊博康洁滢许诗雨杨林国网宁夏电力有限公司营销服务中心银川750000 四川大学电气工程学院成都610065

为实现对电气故障快速、准确和动态的分类,提出一种有机结合实例和属性加权的朴素贝叶斯电气故障分类方法(AIWNB);朴素贝叶斯分类方法中的先验概率和条件概率采用两种实例加权方式加以改进,积极实例权值取决于各属性值频度的统计值,而... 详细信息

为实现对电气故障快速、准确和动态的分类,提出一种有机结合实例和属性加权的朴素贝叶斯电气故障分类方法(AIWNB);朴素贝叶斯分类方法中的先验概率和条件概率采用两种实例加权方式加以改进,积极实例权值取决于各属性值频度的统计值,而消极实例权值通过逐条计算训练实例与测试实例间的相关性加以确定;属性权值则基于互信息定义为属性-属性相关性和属性-类相关性之间的残差;所提出的AIWNB方法将属性加权和实例加权有机结合在朴素贝叶斯统一框架内,利用高低压用户的电气实测数据进行验证,实验结果表明,与朴素贝叶斯相比,加权后的朴素贝叶斯方法更具竞争性,准确率和F1分数可提升3.09%和9.39%,证明所提的AIWNB算法在电气故障分类的实用性及有效性;并与其他电气故障分类方法进行对比,验证算法的优越性。

关键词：属性加权积极实例加权消极实例加权朴素贝叶斯框架电气故障分类

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SAR图像特定目标检测的推荐方法

SAR图像特定目标检测的推荐方法

引用

第十二届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：李国令高飞北京航空航天大学电子信息工程学院

随着雷达成像技术的发展,SAR图像在军事国防建设和社会经济发展方面均发挥了重要作用,其中SAR图像目标的自动检测识别是SAR图像解译工作中的难点和热点。传统的SAR图像目标检测与识别算法不仅检测识别的精度不高、效率较低、而且在复杂... 详细信息

随着雷达成像技术的发展,SAR图像在军事国防建设和社会经济发展方面均发挥了重要作用,其中SAR图像目标的自动检测识别是SAR图像解译工作中的难点和热点。传统的SAR图像目标检测与识别算法不仅检测识别的精度不高、效率较低、而且在复杂场景引入虚警较多。针对上述困难,提出了一种针对特定类别的似物性推荐方法,将其应用于SAR图像车辆目标检测;然后阐明该方法的基本原理,通过与经典的恒虚警（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测方法的对比实验,验证所提方法的有效性以及对不同场景的适应性。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 车辆目标检测似物性推荐朴素贝叶斯框架

来源：评论

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