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国家自然科学基金(61111130210)

作品数：1 被引量：5H指数：1
相关作者：张艳秋刘永进郭文静更多>>
相关机构：清华大学更多>>
发文基金：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

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇似然
  • 1篇似然估计
  • 1篇特征词
  • 1篇图像
  • 1篇最大似然
  • 1篇最大似然估计

机构

  • 1篇清华大学

作者

  • 1篇郭文静
  • 1篇刘永进
  • 1篇张艳秋

传媒

  • 1篇计算机辅助设...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于特征词及形状模型的图像类别学习被引量：5
2013年
一类图像的特征及其分布在很大程度上表达了该类的主要信息.根据这一思想,结合图像中的像素信息及形状信息提出一种类图像识别方法.对于一类给定的样本图像,首先提取每一幅图像的显著特征,根据特征分布提取特征区域;然后对所有的特征区域进行聚类得到特征词典,基于特征词及形状信息建模,同时采用最大似然估计的方法进行学习得到模型参数;最后结合特征词模型及形状模型对测试图像进行识别.实验结果表明,该方法能够有效地对2类图像进行分类和识别,同时对多数类图像也能进行较为准确的分类和识别.
郭文静张艳秋刘永进
关键词：特征词最大似然估计
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共1页<1>
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