检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2013年第10期39卷 254-257,263页

作者：康萌萌郑来文霍宏方涛上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

高分辨率遥感影像细节丰富,具有类内差异大、类间差异不明显的特点。为此,模拟人的目视解译方式,提出一种基于共享特征的多级二叉树分类算法,把多类分类问题划分为多个两类分类问题,每级两类分类都提取共享特征,仅解译一类目标,已解译... 详细信息

高分辨率遥感影像细节丰富,具有类内差异大、类间差异不明显的特点。为此,模拟人的目视解译方式,提出一种基于共享特征的多级二叉树分类算法,把多类分类问题划分为多个两类分类问题,每级两类分类都提取共享特征,仅解译一类目标,已解译的类别不再参加后面的分类,利用这样的逐步淘汰机制完成一幅遥感影像的全部解译。实验结果表明,与K近邻、支持向量机等其他多类分类算法相比,该算法具有更高的分类精度。

关键词：共享特征二叉树多级分类算法 gentleboost算法二分分类器面向对象分类高分辨率遥感影像

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基于共享特征的高分辨率遥感影像多层次分类研究

基于共享特征的高分辨率遥感影像多层次分类研究

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作者：康萌萌上海交通大学

学位级别：硕士

近年来，高分辨率遥感影像广泛应用于农业、林业、海洋、国土资源和环境监测等多个领域，迫切要求人们对高分辨率遥感影像的信息提取进行研究。与中低分辨率遥感影像相比，高分辨率遥感影像具有丰富的形状、结构和纹理信息，传统的主要... 详细信息

近年来，高分辨率遥感影像广泛应用于农业、林业、海洋、国土资源和环境监测等多个领域，迫切要求人们对高分辨率遥感影像的信息提取进行研究。与中低分辨率遥感影像相比，高分辨率遥感影像具有丰富的形状、结构和纹理信息，传统的主要利用光谱信息的面向像元的分类方法已经不能满足高分辨率遥感影像的处理需求，近十年发展起来的面向对象的分类方法已成为高分辨率遥感影像处理的主要方法。高分辨率遥感影像细节足够丰富，具有类内差异大、类间差异不明显的特点，这给高精度的多类分类带来了挑战。传统的多类分类算法，一般都是将所有类别的样本同时输入多类分类器进行训练，然后利用训练好的多类分类器对所有类别的测试样本进行直接分类。这种多类样本同时训练再分类的方法将所有类别的样本同等看待，忽略了不同类别样本间的相关性以及每类样本的独特性，使得分类精度的提升受到了一定的限制。我们注意到，通常解译专家在对遥感影像进行目视解译时，不是对所有类别的样本同时进行解译，而是先把最容易区分的类别找出来，再找次容易区分的类别，直至识别出所有的类别。另一方面，不同类别的影像对象可能共同具有某些相似特征，我们称之为“共享特征”，它们可以作为区分这些共享特征的类别与其余类别的重要信息。本文模拟人的这种目视解译方式，提出一种基于共享特征的多级二叉树分类算法，把多类分类问题划分为多个两类分类问题，每级两类分类都利用gentleboost算法提取“共享特征”，仅解译一类目标，已解译的类别不再参加后面的分类，利用这样的逐步“淘汰”机制完成一幅遥感影像的全部解译。实验结果表明，多级二叉树分类算法能够很好地模拟人的这种目视解译过程，提取共享特征能够提高多级二叉树分类算法的分类精度，采用基于共享特征的多级二叉树分类算法对高分辨率遥感影像进行分类，可以获得较好的分类效果。

关键词：共享特征二叉树多级分类算法 gentleboost算法特征提取面向对象分类高分辨率遥感影像

来源：评论

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基于gentleboost算法的人物检测

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计算机工程与应用 2008年第23期44卷 187-190页

作者：程丽芳赵明昌张向文桂林电子科技大学计算机与控制学院广西桂林541004

传统的人物检测方法多是对于小样本,并且对于背景复杂的图片检测率很低,但是现实中的场景复杂,而且实时检测系统需要处理大量图片。针对传统检测方法在人体检测中的这些不足,提出了一种基于集成学习的方法——gentleboost算法的人物检... 详细信息

传统的人物检测方法多是对于小样本,并且对于背景复杂的图片检测率很低,但是现实中的场景复杂,而且实时检测系统需要处理大量图片。针对传统检测方法在人体检测中的这些不足,提出了一种基于集成学习的方法——gentleboost算法的人物检测方法,利用人物的身体碎片以及这些碎片相对于身体中心的相对位置作为特征,用gentleboost算法训练的分类器来对人体进行分类。为了提高分类器的学习效率,解决复杂场景中人体检测的难题,提出了一种利用线性回归末端作为弱分类器的方法,从正、负两个方面对预测模型进行加权,改变了原来的仅从正预测进行加权的方法。将gentleboost和基于YCbCr外表滤波加上身体部分特征的人物检测算法(简称为YCbCr算法)进行比较,并且对不同迭代次数的分类性能也进行了比较。实验结果表明,Gentle-boost的性能要优于YCbCr算法,而且随着迭代次数的增加,检测精度也随着增加,并且逐渐趋于稳定。该方法执行起来简单,数值上也比较稳定,正确率高,可以处理大量图片,解决了人体检测中的一些关键问题。

关键词：人物检测特征提取分类器 gentleboost算法

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基于gentleboost算法的人物检测算法研究

基于Gentleboost算法的人物检测算法研究

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作者：程丽芳桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着计算机计算能力的增强以及互联网的发展,人们对静态图像中包含的人体信息越来越感兴趣,因此设计人体检测算法成为计算机视觉领域的一个活跃的研究课题。它在驾驶员辅助系统、人体运动捕捉、色情图片过滤、虚拟视频以及可视化远程监... 详细信息

随着计算机计算能力的增强以及互联网的发展,人们对静态图像中包含的人体信息越来越感兴趣,因此设计人体检测算法成为计算机视觉领域的一个活跃的研究课题。它在驾驶员辅助系统、人体运动捕捉、色情图片过滤、虚拟视频以及可视化远程监控系统等领域有重要的应用价值。\n 本文在前人研究工作的基础上,对人物检测算法作了进一步研究,针对人物检测的特点,设计或改进了一些有效的算法来解决人物检测中的一些问题。\n 首先,在图像预处理方面,提出对输入图像首先进行直方图均衡的方法,可有效改善图片质量,更有利于进一步的特征提取。通过实验发现,图像增强对弱分类器的设计有很大影响,单一滤波器可以增强图像的某一方面,通过利用单一滤波器的组合,可以综合增强图像的多个方面,实验表明,这个方法有效的改善了检测效果。\n 其次,提出利用人体碎片的外形轮廓及碎片和人体中心的相对位置为特征对人物进行检测,虽然由单个特征构造的弱分类器的性能比较弱,但是通过gentleboost算法,由多个特征构造的强分类器的性能使正确检测率得到了大幅度的提升。\n 最后,针对人体容易发生变形,人体姿态千变万化的特点,提出改进的Gentleb-oost算法,对传统的gentleboost算法中的线性回归末端加大对于正确分类的预测函数的权值,同时保持错误分类的预测函数的权值不变,然后通过调整权值更新参数r来改善检测的召回率,可使正确率和召回率达到比较好的匹配,测试结果表明,改进后的方法,有效的提高了检测的准确率,使算法的鲁棒性更强。

关键词： gentleboost算法人物检测图像增强特征提取训练分类器

来源：评论

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一种眼睛精确定位的人脸检测方法

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海南大学学报（自然科学版） 2009年第4期27卷 395-399页

作者：林志阳张群东张春元易家傅海南大学信息科学技术学院海南海口570228 韩城市广播电视局陕西韩城715401

提出了一种图像生成的概率模型,通过检测人脸区域与该区域内人脸的特征,获得最佳的推理算法.该方法将图像分割成若干任意大小区域,包括人脸区域与背景区域,其目的是对相似度模型进行改进,以便判别人脸与背景区域的生成部分,然后利用Gent... 详细信息

提出了一种图像生成的概率模型,通过检测人脸区域与该区域内人脸的特征,获得最佳的推理算法.该方法将图像分割成若干任意大小区域,包括人脸区域与背景区域,其目的是对相似度模型进行改进,以便判别人脸与背景区域的生成部分,然后利用gentleboost算法定位出任意图像的人脸和人眼部分.实验结果表明,采用该方法能获得较好的效果,具有一定的使用价值.

关键词：人脸定位人脸检测 gentleboost算法模型生成

来源：评论

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