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第四届CSIG图像图形技术挑战赛于2023年5月6日开始，2023年10月24日结束。在此次大赛中，黄双萍教授指导的胡磊、谭俊文、杨帆以及来自中国联合网络通信有限公司广东分公司的邓玲组成的队伍，经过初赛、复赛及决赛答辩的激烈角逐，最终在表格结构识别挑战赛荣获亚军。
近日，大连理工大学-立命馆大学国际信息与软件学院几何计算与智能媒体技术研究所李豪杰教授课题组研究工作Weakly Supervised Fine-grained Image Classification via Correlation-guided Discriminative Learning被多媒体领域顶级学术会议ACM Multimedia录用。ACM是世界上最大的计算机领域专业性学术组织，...
基于加权特征融合的SAR图像目标分类方法
SAR图像 加权 特征融合 目标分类
2016/8/15
针对现有分类器对SAR图像分类正确率不高的问题，考虑到单一的特征很难完全描述SAR目标，并且单一的分类器识别率有限，提出了一种基于加权特征融合的图像分类方法，采用多种特征来描述目标，并且用多个分类器同时对目标识别。实验结果显示，提出的方法能够达到较高的分类正确率，证明了该方法的有效性。
介绍多维项目反应理论模型下分类准确性和分类一致性指标, 采用蒙特卡罗方法实现复杂决策规则下指标计算, 并从数学上证明分类准确性指标两类估计量在均匀先验和相同决策规则条件下依概率收敛于同一真值。研究结果表明：分类准确性指标可以比较准确地评价分类结果的准确性; 分类一致性指标可以较好地评价分类结果的重测一致性; 在一定条件下, 基于能力量尺的指标优于基于原始总分的指标; 纵使测验维度增加, 估计精度仍...
基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法
视觉词典模型 概率潜在语义分析模型 K-L散度 卡方模型 目标分类
2014/12/3
传统的视觉词典模型（Bag of Visual Words Model，BoVWM）中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词-“视觉停用词”，也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题，本文提出了基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.首先，该方法利用概率潜在语义分析模型（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）...
基于超球体多类支持向量数据描述的医学图像分类新方法
乳腺X光图像 多类支持向量数据描述 灰度共生矩阵 核主成分分析
2013/11/1
针对乳腺X光医学图像多分类问题中训练速度比较慢的问题，提出超球体多分类支持向量数据描述(HSMC-SVDD)分类算法，即把超球体单分类支持向量数据描述直接扩展到超球体多分类支持向量数据描述。通过对乳腺X光图像提取灰度共生矩阵特征；然后用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维；最后用超球体多分类支持向量数据描述分类器进行分类。由于每一类样本只参与构造一个超球体的训练，因此训练速度明显提高。实验结果表...
为提高康复训练中行为的识别率，对康复训练行为识别进行研究。首先采用Kinect传感器提取人体骨骼坐标信息，定义运动特征分类集合，完成朴素贝叶斯分类器设计；然后改进康复训练动作识别阈值选择机制提升识别率。改进前后对比实验证明该方法快速简洁，取得了较理想的识别效果。
建立两维度的客户价值评价模型，从客户当前价值和潜在价值两个方面评价客户价值。该模型首先运用网络层次分析法（ANP）对指标赋权，兼顾了指标间的相互影响，根据各指标权重和得分计算客户价值；然后使用K-means聚类算法对客户群进行细分，确定客户等级划分的标准，划分客户类别。最后以某市烟草公司零售终端客户价值分类为应用实例，运用定性和定量的方法建立多角度的客户价值评价指标体系，采用ANP确定指标权重，并...
为了减小室内复杂环境下接收信号强度值（RSSI）波动和个别信标节点被干扰对定位精度的影响，提出一种基于阈值分类及信号强度加权的室内定位算法。先根据室内环境的路径损耗特征，对各参考点进行分类并分别确定其匹配阈值，再将接收信号强度作为参考权重进行加权定位,最终得到更为精确的节点位置。实验表明，该算法能减小RSSI随机抖动引起的误差，有效地削弱个别信标节点被干扰的影响，提高定位精度。
真实网络流量包括大量特征属性，现有基于特征分析的异常流量检测方法无法满足高维特征分析要求。提出一种基于主成分分析和禁忌搜索(PCA-TS)的流量特征选择算法结合决策树分类的异常流量检测方法，通过PCA-TS对高维特征进行特征约减和近优特征子集选择，为决策树分类方法提供有效的低维特征属性，结合决策树分类精度和处理效率高的优点，采用半监督学习方式进行异常流量实时检测。实验表明，与传统异常检测方法相比，...
为克服决策树算法处理高速网络、大容量规则集下的报文分类问题时内存使用量大的弊端,提出一种基于规则集划分的多决策树报文分类算法。在保证规则子集数量可控的前提下,采用启发式算法将规则集划分为有限个规则子集,最大限度分离交叠规则;提出两级级联决策树结构,降低决策树深度以减少规则查找时间。理论分析表明,该算法空间复杂度较传统单决策树算法大幅降低。仿真结果表明,该算法的内存使用量比目前空间性能最好的Effi...
当前极化合成孔径雷达(SAR)图像的分类研究中，极化信息的不完全利用是影响极化SAR图像分类效果的重要原因之一。故将商空间粒度合成理论引入到极化SAR图像分类中，通过建立不同的支持向量机(SVM)分类器构建不同的商空间，从多个粒度层面实现对极化信息的综合利用。首先通过不同的极化分解方法得到不同的极化特征，分别对其建立不同的支持向量机分类器进行分类；再根据粒度合成理论对这些商空间进行融合，得到更细粒...
传统视觉词典模型没有考虑图像的多尺度和上下文语义共生关系.本文提出一种基于多尺度上下文语义信息的图像场景分类算法.首先，对图像进行多尺度分解，从多个尺度提取不同粒度的视觉信息；其次利用基于密度的自适应选择算法确定最优概率潜在语义分析模型主题数；然后，结合Markov随机场共同挖掘图像块的上下文语义共生信息，得到图像的多尺度直方图表示；最后结合支持向量机实现场景分类.实验结果表明，本文算法能有效利用...
针对基于图的半监督流形正则化图像分类算法需要大量无标记样本训练分类器,空间和时间复杂度高,甚至不能处理大规模图像,且对背景或目标复杂的图像分类错误率较高的问题,提出了结合均值漂移（mean shift）的基于图的半监督流形正则化图像分类算法。该方法对基于图的半监督流形正则化分类算法的改进主要体现在两方面,首先是通过mean shift算法对图像进行了平滑,以平滑后的图像作为分类对象;其次不是利用所...