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[期刊] 林业科学
[作者]
刘子豪 汪杭军
提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均值和加权均值进行特征融合,将融合后的特征应用不同距离函数的分类器进行分类。结果表明:通过交换转置均值融合PCA和FisherTrees特征,然后使用余弦角分类器能获得最好的识别效果。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋鹏 郑文明 赵力
传统语音情感识别主要基于单一情感数据库进行训练与测试.而实际情况中,训练语句和测试语句往往来源于不同的数据库,识别率较低.为此,该文提出一种基于子空间学习和特征选择融合的语音情感识别方法.通过采用回归方法来学习特征的子空间表示;同时,引入l_(2,1)-范数用于特征的选择和最大均值差异(maximum mean discrepan-cy,MMD)来减少不同情感数据库间的特征差异,进行联合优化求解从而提取较为鲁棒的情感特征表示.在EMO-DB和eNTERFACE这2个公开情感数据库上进行实验评价,结果表明:
关键词：
特征选择 子空间学习 情感识别
[期刊] 西南农业学报
[作者]
范振军 李小霞
【目的】针对在原始马铃薯病害图像上提取特征时计算量大、病害识别准确率低以及传统病害区域分割算法速度慢等问题,提出了一种新的基于关键特征点的病害感兴趣区域(ROI)快速检测与融合颜色和纹理特征的识别方法。【方法】对马铃薯病害图像作适当预处理后,首先提取ORB特征点,当其特征点数目小于给定阈值时提取SIFT特征点,再对所提特征点的坐标值按水平和垂直方向排序,并通过计算K个近邻点的均值来确定病害区域的坐标并提取ROI。然后融合病害ROI的HSV颜色直方图和UPLBP纹理直方图构成总特征向量。最后采用非线性SVM识别马铃薯病害。【结果】利用该方法对240幅马铃薯叶部、果实和茎部10种混合病害图像进行识别实验,结果表明,每幅病害图像ROI检测平均时间为0.013 s,平均识别正确率达95.83%,最高达100%,平均运行时间为0.083 s。【结论】基于ORB和SIFT关键特征点的病害ROI检测方法原理简单、易实现且实时性好。本文方法可实现对10类马铃薯病害的快速识别且准确率高,为其它农作物病害识别提供了参考价值。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
郭小清 范涛杰 舒欣
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计的均值、对比度和熵3维特征作为纹理特征,融合7维特征向量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,用粒子群算法(PSO)优化SVM模型参数。试验结果表明,融合灰度差分统计与H分量4维特征的病害识别模型准确率可达90%。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴笑鑫 高良 闫民 赵方
花卉种类识别作为植物自动分类识别的重要分支,有着很高的研究和应用价值。针对当前花卉特征描述存在的局限和花卉识别准确率较低的实际情况,以花卉图像为研究对象,首先对复杂背景图像采用基于显著性检测的Grab Cut分割算法进行预处理,得到单一背景图像;然后在提取花卉图像花冠(所有花瓣)颜色和形状特征的基础上,创新性地提取花蕊区域的颜色和形状所包含的特征信息,并将提取到的18个特征融合成单一特征向量。以支持向量机(SVM)算法为基础构建分类器,通过实验确定核函数与最佳参数;对360幅自建花卉样本库(24个种类,每
关键词：
花卉图像 种类识别 特征提取 支持向量机
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李子茂 余慧 夏梦 郑禄 徐杰
针对农事活动图像中人体姿态所隐含的行为信息以及人与农具所隐含的关联信息,提出了一种基于图像特征融合的农事活动行为的识别方法:利用人体姿态估计技术Open Pose提取农事行为关节点位置信息,利用目标检测YOLOv3提取农事行为中农具的位置和分类信息,用以构建农事行为的距离空间特征矩阵和角度空间特征矩阵,并将这些特征进行图像特征融合,建立基于图像显式特征和隐式特征融合的农事活动行为识别方法EI–SVM,实现农事活动行为的识别。试验结果表明,EI–SVM方法对农事活动行为识别的准确率可达94.87%,在公用数据集上准确率达到92.39%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李子茂 余慧 夏梦 郑禄 徐杰
针对农事活动图像中人体姿态所隐含的行为信息以及人与农具所隐含的关联信息,提出了一种基于图像特征融合的农事活动行为的识别方法:利用人体姿态估计技术Open Pose提取农事行为关节点位置信息,利用目标检测YOLOv3提取农事行为中农具的位置和分类信息,用以构建农事行为的距离空间特征矩阵和角度空间特征矩阵,并将这些特征进行图像特征融合,建立基于图像显式特征和隐式特征融合的农事活动行为识别方法EI–SVM,实现农事活动行为的识别。试验结果表明,EI–SVM方法对农事活动行为识别的准确率可达94.87%,在公用数据集上准确率达到92.39%。
[期刊] 林业科学
[作者]
于海鹏 刘一星 刘镇波
利用木材图像的颜色、灰度、纹理等内容实现树种的相似性匹配检索,提取色调、饱和度、亮度、对比度、二阶角矩、方差和、长行程加重因子、分形维数、小波水平能量比重共9个特征参数,依据最大相似性数学原理,基于最小差值参数判别法和综合特征阈值法来检索样本。结果显示:基于图像纹理特征能够实现木材树种的检索和识别,综合特征阈值法的检索正确率与唯一性通常要好于最小差值判别法;但当被检索样本图像的纹理较弱或不呈现纹理特征时,检索结果的唯一性并不理想。综合而言,基于图像纹理特征最大相似性的木材树种检索识别较易实现,是一种值得继续发展和应用推广的木材树种识别方法。
关键词：
木材树种 检索识别 图像 纹理特征
[期刊] 工业工程
[作者]
任玉珑 刘焕 蒋莉 刘宁
根据多元统计分析原理,借助社会统计学软件SPSS15.0对电能计量装置改造项目的综合评价进行主成分分析,降低了各项指标类型之间的信息重叠度,实现了对电能计量装置改造项目综合评价指标体系的最佳简化。基于指标之间的内在联系对指标体系进行了科学合理的分类,根据载荷矩阵建立起更适合电力企业实际应用的综合评价模型,可为电力企业的电能计量装置改造项目提供评价依据。
[期刊] 贵州财经大学学报
[作者]
龙云飞 杨慧 朱艳
通过构建主成分分析、包络数据分析和Moran指数相结合的科技金融效率评价模型,运用2015年全国31个省(市、自治区)的科技金融投入指标和产出指标,对全国科技金融发展效率进行了评价。研究发现:全国大部分地区的科技金融效率相对较低,仅有北京、上海、浙江、江苏、广东、天津等地科技金融投入产出效率较高,各地区科技金融效率呈现明显的区域不均衡发展态势。根据研究结论提出应从创新科技金融产品、优化科技金融投资渠道、构建科技金融服务平台和推动科技金融区域间协调发展等方面提高整体科技金融发展效率和水平。
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
王伟
专业评估是当前和未来人才培养工作中的重要一环，对专业评估进行实证分析还缺乏经验证据。以全国１２所院校金融专业为例，试图在构建量化的指标体系的基础上，运用主成分分析和数据包络分析方法，进行专业评估的跨省比较和改进分析，并提出对策建议。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
李为 都雪 林明利 张超文 张堂林 刘家寿 丁怀宇 张胜宇 李钟杰
2010年分4个季度对洪泽湖全湖20个样点的水质理化特征进行了定期监测,采用修正的卡尔森营养状态指数法(TSIm)综合评价了洪泽湖水质的营养状况,同时应用主成分分析(PCA)和自组织特征映射网络(SOM网络)分析了洪泽湖水质的时空变化特征。结果显示:除了水深(WD)和透明度(SD),洪泽湖的pH、EC、NH+4-N、TN、TP、和CODMn等水质参数季节差异显著。TSIm综合评价结果表明洪泽湖4个季节的水质均呈富营养化状态,夏季富营养化程度最严重。PCA分析表明洪泽湖水质主要受离子和氮盐的控制,磷不是控制洪泽湖水质的最主要因素。SOM网络将全湖20个样点聚为G1、G2和G3三类,G1代表洪泽湖...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张怡卓 马琳 许雷 于慧伶
针对木材表面存在的直纹、抛物纹与乱纹3类纹理,提出一种快速、准确的分类方法。分别提取小波变换的15个特征与曲波变换的16个特征,通过设计纹理类型的遗传网络分类器,遗传优选出14个主要特征;最后,运用BP网络构建基于优选特征量的纹理分类器。对3类300个样本进行了仿真实验,基于小波变换、曲波变换和遗传融合方法的平均分类准确率分别为86.5%、89.3%和90.9%,平均分类时间分别为0.025、0.563和0.216 s。实验结果表明:小波变换对直纹分类具有较好的分类效果,但缺少方向性,对复杂纹理分类精度低;曲波变换可用于表达复杂的木材纹理特征,但特征计算时间较长;基于遗传融合的特征提取方法,融...
关键词：
木材纹理分类 小波 曲波 遗传网络
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘惠 冀荣华 祁力钧 马伟 高春花
针对万寿菊黑斑病难于防治的问题，采用基于主成分分析和ＢＰ神经网络的识别方法，对万寿菊黑斑病病原菌（ＡｌｔｅｒｎＡｒｉＡ ｔＡｇｅｔｉｃＡ）无侵染力和有侵染力的孢子进行精确识别。首先利用图像处理技术对病原菌孢子显微图像进行分割，选取３个颜色特征（ｒ、ｇ和Ｖ）、５个形状特征（Ｈｕ不变矩中的Ｈ２、Ｈ３、Ｈ４、Ｈ５和Ｈ６），以及３个纹理特征（ｒ、ｇ、Ｂ３个分量的对比度）共１１个特征用于病原菌孢子分类识别。为提高识别速度和精度，利用主成分分析法（ＰｃＡ）对１１个特征进行优化和筛选，采用基于ｌ－Ｍ算法的ＢＰ神经网络对万寿菊黑斑病病原菌的孢子进行分类识别。试验结果表明，经主成分分析后得到的第一、第二主成分能．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王丽君 淮永建 彭月橙
叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。
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