基于深度学习特征的图像检索方法任夏荔;陈光喜;曹建收;蔡天任【摘 要】As for the problem that the high dimensional image's feature uses large storage space,and considering that some of these features have a high degree of correlation,a...

基于深度神经网络的图像分类算法随着计算机技术的不断发展和深度学习的兴起，基于深度神经网络的图像分类算法已经成为近年来热门的研究方向之一。本文将从基本概念入手，详细介绍深度神经网络图像分类算法的基本原理、模型架构和优化方法，以及在实际应用中的一些经验和注意事项。一、基本概念图像分类是指将输入的图像数据归为预定义的若干个类别之一的任务。例如，对于一张猫和一张狗的图片，我们需要通过图像分类算法将其自动识...

特征正则化的作用空间图像处理与特征提取算法研究与改进摘要：空间图像处理与特征提取算法在计算机视觉领域扮演着重要角。本文旨在研究和改进空间图像处理与特征提取算法，以提高图像处理质量和特征提取的准确性。首先，介绍空间图像处理的概念和应用场景。然后，分析现有的空间图像处理算法和特征提取方法的优势和不足之处，并提出改进措施。接着，介绍了改进后的算法，并通过对比实验结果来评估改进算法的性能。最后，结论总结...

第25卷　第4期2005年4月北京理工大学学报Tr ansactions of Beijing Institute of T echnolog yV o l.25　No.4Apr.2005  文章编号:1001-0645(2005)04-0315-04基于各向异性扩散的图像分割算法彭启民,　贾云得(北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系，北京　100081)摘　要：提出了一种基于各...

基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述一、本文概述随着技术的迅速发展，细粒度图像分类已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。细粒度图像分类旨在区分具有细微差异的不同类别，如不同种类的鸟类、汽车型号等。由于这些类别之间的差异往往非常细微，传统的图像分类方法往往难以取得理想的效果。因此，研究基于深度卷积特征的细粒度图像分类方法具有重要的理论价值和实际应用意义。本文旨在对基于深度卷积特征的细粒度图像分...

统计学在人工智能研究中的作用如何在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了最具影响力和变革性的技术之一。然而，在探索人工智能的奥秘时，我们不能忽视统计学在其中所发挥的关键作用。统计学为人工智能提供了坚实的理论基础。它帮助我们理解和处理数据中的不确定性、随机性和变异性。想象一下，当我们面对海量的数据，这些数据并非整齐划一、完美无瑕，而是充满了噪声、缺失值和异常值。统计学中的概率分布、假...

2021年2月Journal on Communications February 2021 第42卷第2期通信学报V ol.42No.2基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法高红民，曹雪莹，陈忠昊，花再军，李臣明，陈月（河海大学计算机与信息学院，江苏南京 211100）摘  要：针对基于传统卷积神经网络模型的高光谱图像分类算法细节表现力不强及网络结构过于复杂的问题，设计了一种基...

图像识别中的特征提取与选择方法综述摘要：随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像识别成为一个重要的研究领域。图像识别的核心任务是从给定的图像中提取有效的、可区分的特征，并选择合适的特征来实现高效的分类和识别。本文综述了当前图像识别中常用的特征提取和选择方法，包括传统方法和深度学习方法，并对各种方法的优缺点进行了讨论。1. 引言特征正则化的作用图像识别是计算机视觉中一个重要的研究领域，它的目标是将图...

前馈神经网络中的特征嵌入技巧神经网络已经成为了各种机器学习任务中的重要工具，而前馈神经网络（feedforward neural network）是其中最常见的一种结构。特征嵌入（feature embedding）是神经网络中的一个重要技巧，它能够将原始的高维特征映射到低维空间中，从而更好地表示数据的内在特性。在本文中，我们将探讨在前馈神经网络中常用的特征嵌入技巧，并分析其在实际应用中的优势和局...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108629741 A(43)申请公布日 2018.10.09(21)申请号 CN201810252207.6(22)申请日 2018.03.26(71)申请人 中南大学    地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号(72)发明人 谢永芳 张骞 桂卫华 徐德刚 蒋朝辉 唐朝晖 (...

文章编号：1007 − 6735(2020)05 − 0460 − 07DOI: 10.13255/jki.jusst.20191125001一种改进的乘子交替方向法在ℓ1-正则化分裂可行问题中的应用党亚峥，    唐崇伟（上海理工大学 管理学院，上海 200093）摘要：提出了一种改进的乘子交替方向法（ADMM ）算法，基于松弛技术和预测−校正框架，将松弛算子引入子问题...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 104217430 A(43)申请公布日 2014.12.17(21)申请号 CN201410425506.7(22)申请日 2014.08.26(71)申请人 浙江大学    地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人 任健强 龚小谨 (74)专利代理机构 杭州求是专...

视觉大模型l0到l1的训练方法L0到L1模型训练是指从基础的视觉特征提取层到第一层卷积层的深度学习模型训练过程。在图像识别、目标检测、人脸识别等领域，L0到L1模型的训练是非常重要的一步。本文将从数据准备、模型构建和训练优化三个方面进行详细介绍。一、数据准备1.数据采集在进行L0到L1模型训练之前，首先需要准备一批图像数据集。这些图像数据集包括了待识别的目标、背景等图像。数据集的质量直接关系到模型...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 106919899 A(43)申请公布日 2017.07.04(21)申请号 CN201710034767.X(22)申请日 2017.01.18(71)申请人 北京光年无限科技有限公司    地址 100000 北京市石景山区石景山路3号玉泉大厦四层常青藤青年创业工作室193号(72)发明人...

使⽤opencv识别图像红⾊区域，并输出红⾊区域中⼼点坐标适⽤⼩⽩，⼤佬勿喷个⼈配置：vs2013 ; opencv 3.0 ;直接上效果图注意：右下⾓的⽔印把中⼼点挡住了，要仔细看才能看到下⾯是代码：#include <iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 107169531 A(43)申请公布日 2017.09.15(21)申请号 CN201710447133.7(22)申请日 2017.06.14(71)申请人 中国石油大学(华东)    地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号(72)发明人 王立 王延江 刘宝弟 (74)专利代理...

基于ENVI的遥感图像监督分类方法比较研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，遥感图像已成为地理空间信息获取和提取的重要数据来源。在遥感图像处理中，图像分类是一个关键环节，对于理解地表覆盖、环境监测、城市规划等领域具有重要意义。监督分类作为遥感图像分类中的一种重要方法，通过利用已知类别的训练样本对图像进行分类，能够实现较高的分类精度。然而，不同的监督分类方法在处理遥感图像时可能存在差异，因此，对基...

随机矩阵特征值分解算法在图像复原中的应用效果评估随机矩阵特征值分解算法是一种常用的图像复原算法，它通过将图像表示为一个矩阵，并利用矩阵的特征值分解来恢复原始图像。在本文中，我们将评估这种算法在图像复原中的应用效果。一、引言图像复原是数字图像处理中的一个重要问题，它指的是通过对图像进行处理，还原出原始图像的过程。由于图像在获取、传输和存储过程中会受到各种因素的影响，如噪声、失真等，因此需要采用图像复...

随机矩阵奇异值分解算法在去噪中的应用效果评估随机矩阵奇异值分解（Randomized Singular Value Decomposition，以下简称RSVD）算法是一种基于随机采样技术的奇异值分解算法。它能够对大规模矩阵进行高效的压缩和分解，被广泛应用于图像处理、降维和去噪等领域。本文将对RSVD算法在去噪领域的应用效果进行评估。1. 引言随着各种传感器技术的发展和数据采集能力的提高，我们面临...

浅谈凸优化问题中的Bregman迭代算法分类：图像处理信号处理2013—06—08 17:59 1117人阅读评论(3）收藏举报正则化一个5 5随机矩阵目录(?）［+]对于搞图像处理的人而言，不懂变分法，基本上，就没法读懂图像处理的一些经典文献.当然，这已经是10年之前的事情了。现在，如果不懂得Bregman迭代算法，也就没法读懂最近几年以来发表的图像处理的前沿论文了。国内的参考文献，基本上都是直...

卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networ...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902973 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111122594.X(22)申请日 2021.09.24(71)申请人 西安电子科技大学    地址 710065 陕西省西安市雁塔区太白南路2号(72)发明人 李欢 唐骏 周慧鑫 姚博 阳文涛 向培 宋尚...

Matlab中的卷积神经网络设计技巧卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和机器学习任务的强大工具。在Matlab中，使用CNN进行图像分类、目标识别和分割等任务非常方便。本文将介绍一些在Matlab中设计CNN的技巧，希望能对读者有所帮助。一、网络结构设计在设计CNN时，首先需要确定网络的结构。一个典型的CNN网络由卷积层、池化层和全...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108197580 A(43)申请公布日 2018.06.22(21)申请号 CN201810020731.0(22)申请日 2018.01.09(71)申请人 吉林大学    地址 130000 吉林省长春市前进大街2699号(72)发明人 许骞艺 秦贵和 姜慧明 张钟翰 晏婕 刘毅 袁帅 秦...

医学图像分析中的多模态深度学习模型构建随着人工智能技术的发展，深度学习在医学图像分析领域中取得了巨大的突破。多模态医学图像是指来自不同模态（如CT、MRI、PET等）的医学影像数据。如何利用多模态数据提取更多信息，以及如何构建高效准确的多模态深度学习模型成为了当前医学图像分析研究的热点之一。多模态医学图像的优势在于能够提供不同的观察视角和丰富的结构信息，从而帮助医生更好地诊断疾病。然而，多模态图像...

用机器学习技术进行图像分类的步骤与流程图像分类是机器学习中的一项重要任务，它可以帮助我们自动识别和分类图像。在这篇文章中，我将为你介绍使用机器学习技术进行图像分类的步骤和流程。一、收集和准备数据集在开始图像分类任务之前，我们首先需要收集并准备一个合适的数据集。这个数据集应包含不同类别的图像样本，每个样本都要有相应的标签或类别。你可以通过图片库、在线数据集或是自己手动标注数据等方式来收集数据集。在准...

正则化 归一化计算机视觉技术中的特征提取方法及优化策略特征提取是计算机视觉领域的一项重要任务，它可以从原始图像数据中提取出有用的特征，从而实现对图像的理解和分析。在计算机视觉应用中，特征提取是实现目标检测、目标识别、图像分类等任务的关键步骤之一。本文将介绍计算机视觉技术中常用的特征提取方法以及相关的优化策略。1. 特征提取方法1.1 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature...

一、 算法背景及意义归一化互相关匹配算法（Normalized Cross-Correlation，NCC）是一种图像处理和模式识别中常用的算法。该算法可以用于图像匹配、物体检测、目标跟踪等领域。其主要思想是通过对两幅图像进行相关性计算，出它们之间的相似度，从而进行匹配或识别目标。二、 算法原理1. 数据归一化在归一化互相关匹配算法中，首先需要对输入的图像数据进行归一化处理。归一化是将数据缩放到...

卷积神经网络中常见的层类型及其作用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉领域。在CNN中，不同的层类型扮演着不同的角，起到了关键的作用。本文将介绍CNN中常见的层类型及其作用。一、卷积层（Convolutional Layer）卷积层是CNN的核心组成部分。它通过滑动一个卷积核在输入图像上进行卷积操作，提取图像...

一. 进行数据预处理1导入相关库from keras.datasets import mnist  从keras的datasets中导入mnist数据集 from keras.utils import np_utils 从keras导入将整型标签转换方法 utilsimport numpy as np  导入Python扩充程序库numPy，作为np调用。numPy支持大量的维...