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  • 【专利】 一种针对印刷特征的线段偏离度特征提取方法

    作者:宋育锋 年份:2016
    摘要:本发明公开一种针对印刷特征的线段偏离度特征提取方法,包括标准化预处理、边缘检测、直线检测与位置点归类、描述向量形成和归一化处理部分,得到最终的特征化向量。本发明的描述特征化向量对直线段偏离度特征具有平移、旋转和尺度不变性,能够作为具有印刷特征的直线段的特征描述子;本发明所述的特征提取方法可通过软件由计算机自动完成,不受主观因素的影响。
  • 【专利】 基于全局特征与子块特征的三维模型检索方法

    作者:彭进业 ; 张钰婷 ; 王琳 年份:2016
    摘要:本发明公开了一种基于全局特征与子块特征的三维模型检索方法,本发明利用模型的全局特征进行检索排序,得到模型库中与查询模型相似度从高到低的模型排序;然后再对相似度较高的部分模型进行局部分割子块的相似性度量,最后通过加权得到最终的检索结果。这种方法相当于依照查询模型先对模型库做一个先验过程,局部子块的相似性度量只在大体相似的模型中进行,而不是把模型库中所有模型都遍历到,这种方法可以较好的解决局部相似而整体不同的情况,可以提高检索精度,而且在一定程度上减少了时间的开销。
  • 【专利】 一种基于多特征特征选择的恶意代码分类方法

    作者:金福生 ; 王茹楠 ; 秦勇 年份:2018
    摘要:一种基于多特征特征选择的恶意代码分类方法,属于计算机安全和机器学习技术领域。涉及一种通过融合恶意代码家族不同类别的特征得到多特征,并提出一种特征选择的方法处理多特征,具体通过融合像素特征以及n‑gram特征,得到表征恶意代码家族的多特征信息,通过使用L2正则项优化的带有L1正则项的逻辑回归模型对融合特征进行初步特征选择,然后使用线性判别分析对特征进行降维,最后使用K最近邻算法训练恶意代码分类器。本发明能够为训练过程提供更多维度的特征数据;能够解决关键特征无法被选取的问题;通过使用LDA进行特征降维,使映射后的样本具有更好的分类性能,不仅加快了训练速度,而且提高了模型的分类准确度。
  • 【专利】 融合SIFT特征和CNN特征的遥感图像配准方法及系统

    作者:邵振峰 ; 李从敏 ; 杨珂 ; 周维勋 年份:2018
    摘要:本发明提供一种融合SIFT特征和CNN特征的遥感图像配准方法及系统,包括对输入的参考影像和待配准影像进行特征点提取,采用SIFT方式对特征点的邻域区域进行特征表达,获得SIFT特征;将特征点的邻域区域作为卷积神经网络CNN的输入端,使用预先采用迁移学习策略训练完成的CNN模型进行高层特征表达,获取CNN特征;将SIFT特征和CNN特征进行融合,计算相似性,估算参考影像和待配准影像之间几何变换参数,对待配准影像进行几何变换并重采样,获得配准影像。本发明结合传统特征提取的底层特征和基于卷积神经网络提取的高级特征,联合特征能更准确地表达遥感影像内容,极大提高了遥感影像配准精度,具有较强的适应性。
  • 【专利】 一种空间位置和局部特征相融合的特征构造方法

    作者:李笑岚 ; 王慧燕 ; 王勋 年份:2017
    摘要:一种空间位置和局部特征相融合的特征构造方法,先计算模型的局部特征,再将特征点的空间位置关系作为整体特征融合进去,从而实现局部属性识别、从局部到整体的搜索等任务。具体内容包括:提取局部特征,构建视觉词汇字典,空间位置信息融合等三部分。
  • 【专利】 面向HCC病理图像识别的特征选择与特征融合方法

    作者:姜慧研 ; 李忠宽 ; 庞文博 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种面向HCC病理图像识别的特征选择与特征融合方法,通过将病理图像的训练图像的深度特征、编码特征和纹理特征与mRMR、KPCA和Relief三种特征选择方法进行组合,进而通过随机森林分类器输出病理图像中每一类图像识别分类准确率最高的最优组合函数,并使用病理图像的测试图像通过随机森林分类器对最优组合函数的识别分类准确率进行验证,输出最优组合函数针对病理图像的测试图像中每一类图像的识别分类准确率。使用本发明方法获得的最优组合函数对病理图像进行识别分类,对每一类病理图像均能够获得较高的识别分类准确率,进而避免误诊情况出现。
  • 【专利】 一种基于多特征值的指纹图像特征匹配算法

    作者:郭锐 ; 陈成霞 ; 张紫薇 ; 于子涵 ; 陆仁良 年份:2018
    摘要:本发明提供一种基于多特征值的指纹图像特征匹配算法,涉及数据设别技术领域。包括以下方法:步骤一:指纹图像的纹形与注册指纹模板对比;步骤二:指纹图像的特征点数目与注册指纹模板对比;步骤三:同时进行指纹图像与注册指纹模板的距离匹配、脊线数目匹配和夹角匹配,步骤四:三个匹配均成功,判定指纹图像与注册指纹模板匹配。本发明解决了现有技术中指纹图像特征匹配的算法不能同时解决采集到的指纹图像存在挤压变形和伪分叉点的技术问题。本发明有益效果为:系统的识别速度快。多特征匹配相结合,既杜绝了提取的指纹的图像与已注册指纹模板存在平移、旋转或局部的挤压变形的现象,又杜绝产生伪末端点的现象,指纹图像设别准确性高。
  • 【专利】 一种基于特征三角形的图像特征匹配方法

    作者:董文 ; 董利达 ; 谢志文 ; 迟天阳 年份:2018
    摘要:本发明公开一种基于特征三角形的图像特征匹配方法,该方法首先采用SURF算法对待匹配的两幅图像的特征点进行提取,分别得到待使用的初始特征点集,然后采用delaunay三角剖分法将两幅图像中的初始特征点集生成三角网络,并定义三角网络中每个三角形的形心和主方向,分别对两个三角网络中的特征三角形进行图像特征四级匹配。该图像特征匹配方法计算简单,操作方便,能在不降低计算精度的前提下减少了计算时间,尤其在特征点数目较多时更能体现该方法的价值。
  • 【专利】 一种多属性特征环境下高效特征选择方法

    作者:方昕 ; 李旭东 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种多属性特征环境下高效特征选择方法,本发明针对股票趋势预测时,RF算法本身无法识别并选择更高效的特征的缺点,结合离散二进制粒子群算法优化特征选择机制,在趋势变化初期不明显的情况下,筛选出最优特征,且作为属性输入RF算法,提出BPSO‑RF股票趋势预测智能混合方法;本发明缩小了特征子集,剔除无关或效果重复的特征属性,减少了股票趋势预测的时间;本发明在多属性特征环境下,提出高效特征选择方法,通过BPSO算法全局搜索,选择出最佳特征作为输入变量输入到RF算法,大幅度提高了股票趋势预测的准确率。
  • 【专利】 一种基于局部特征特征流型的目标跟踪方法

    作者:罗伟涛 ; 郭延文 ; 刘明 ; 陈晔 ; 汤峰 ; 李昂 年份:2014
    摘要:本发明公开了一种基于局部特征特征流型的目标跟踪方法,包括以下步骤:指定第一帧图像中的目标,提取特征点;对局部区域图像进行变换;对每个变换后图像的特征点提取尺度不变特征描述向量,构成特征向量集;采用线性子空间逼近特征向量集;在下一帧中提取目标临近区域特征点尺度不变特征描述;将下一帧中提取的特征点与当前帧的特征流型集合以及候选特征点集合中的元素进行匹配,生成匹配关系;根据匹配关系计算连续两帧匹配点之间的单应变换矩阵;对目标区域顶点坐标进行单应变换,计算出目标的位移;更新并记录目标位置,更新特征流型集合及候选特征点集合;若下一帧非最后一帧,移动至下一帧;否则,结束。
  • 【专利】 基于最近特征线的特征转换人脸超分辨率重建方法

    作者:渠慎明 ; 张东生 ; 王青博 ; 王永强 ; 苏靖 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种基于最近特征线的特征转换人脸超分辨率重建方法,通过将基于最近特征线流形学习的人脸超分辨率算法与基于局部特征转换的人脸超分辨率算法融合在一起进行人脸超分辨率重建,因此本方法与基于最近特征线流形学习的人脸超分辨率算法相比,使用了特征转换思想,在去除了大量噪声干扰的同时,还能够保持图像的大部分原始信息,主要表现为对噪声具有更好的鲁棒性;本方法与基于局部特征转换的人脸超分辨率算法相比,因为使用最近特征线思想提高了训练样本库的表达能力,使得重建的目标图像有了更好的高频局部细节信息,达到了很好的图像重建效果。
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