搜索到152篇“ PARZEN窗“的相关文章
- 基于Parzen窗算法的图像视觉显著目标识别算法
- 2024年
- 图像的复杂度与日俱增导致图像语义信息难以自动化获取,传统目标显著性检测方法获取图像信息存在稳定度低,准确度差的问题,为此提出一种基于改进Parzen窗目标位置估计优化算法,通过对估计区域进行双特征提取与融合,构建出PAR-SVM图像显著目标分类识别模型。模型首先对图像进行二值处理与形态学处理,并利用改进Parzen窗算法对显著性目标进行密度位置估计;然后提取图像中显著目标位置的G、H特征,并进行有机融合后规划数据集;最后基于数据驱动的方法,构建出PAR-SVM图像显著目标识别模型,并使用交叉验证对模型参数优化。实验一消融仿真结果表明:通过优化策略的叠加有效的提高了模型的准确率,与未优化前相比提升了19.12%。实验二对比仿真结果表明:与其它5类分类识别算法相比,在SOD数据集上,PAR-SVM算法的准确率高达86.5%,平均提高了3.14%,稳定性高达86.0%,平均提高了2.3%。综上所述,基于改进Parzen窗算法的图像显著目标识别模型在提高检测准确率的同时,也提高了模型的稳定性能。
- 董薇窦立君
- 关键词:目标识别图像处理显著性检测
- Parzen窗算法下图像视觉显著目标识别仿真
- 2023年
- 受光照、尺度、噪声等影响,图像目标在识别结果会存在一定的偏差,为此提出基于Parzen算法的图像视觉显著目标识别算法。对图像的超像素实施分割处理,并将图像内超像素块作为图像结构顶点,基于Parzen窗算法对顶点密度计算后,结合K-means算法实现图像分割处理;依据分割结果采用马尔科夫确定图像显著区域,通过对图像视觉显著区域特征的提取,将其作为特征向量输入到PSO-SVM模型中训练,实现图像视觉显著目标识别。实验结果表明,通过对上述方法开展图像分割、目标识别和识别耗时测试,验证了所提方法的可行性。
- 倪波蔡贤涛
- 关键词:图像分割特征提取
- 基于Parzen窗的概率密度函数的改进算法研究
- 当前,无线通信技术备受青睐,但在信道传输过程中,信号会遇到多径传播和信道资源限制等问题。这些问题可能导致接收端出现码间干扰,从而降低通信的传输质量。传统的自适应滤波器可以依靠训练序列来实现均衡效果,但这种方法会严重影响带...
- 刘枫
- 关键词:盲均衡算法PARZEN窗凸组合跟踪性
- 基于Parzen窗的多模盲均衡算法的性能研究
- 作为信息领域中的一项关键技术,无线通信技术备受众多研究学者的青睐,但由于无线信号的多径传播会造成符号间干扰以及码间串扰,影响传输效率和通信质量。盲均衡技术与其他使用大量训练序列的传统自适应均衡技术不同,其在不依赖训练序列...
- 张飞宇
- 关键词:PARZEN窗性能分析抗噪能力
- 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法被引量:1
- 2022年
- 图像分割是高分辨率遥感图像分析中的关键步骤,对信息提取精度起到重要作用。为提高传统基于像素的遥感图像分割算法性能,提出一种在超像素上进行Parzen窗密度估计的分割算法。包括超像素初始分割、特征测量、密度估计并重新聚类3个主要步骤。在超像素初始分割阶段,采用简单线性迭代聚类算法将图像进行超像素粗分割,并将每个超像素块标记为图结构中的一个顶点;然后测量每个超像素块的Gabor纹理特征,构建高维特征向量并计算纹理间的相似度,作为图中连接2个顶点的边的权值,并在该图的最小生成树上计算2个顶点之间的距离;接着将此距离用于Parzen窗,估计每个顶点的密度,并重新聚类得到最终结果。采用多幅多光谱高分辨遥感图像验证本文提出的算法,基于目视判别以及基于准确率和召回率的定量评价,将该方法与其他分割算法的结果进行比较,验证了提出算法的有效性。
- 张大明张学勇李璐刘华勇
- 关键词:多光谱遥感图像最小生成树图像分割
- 基于Parzen窗的油液分析数据阈值制定方法研究被引量:1
- 2020年
- 提出一种基于Parzen窗的油液分析数据阈值制定方法。首先对测量到的油液分析数据做预处理,剔除极端值;其次利用Parzen窗理论求出油液分析数据的无偏、一致概率分布;最后综合考虑发射车液压系统的实际运行特点和可靠性要求设定其故障率,利用分布函数求出阈值。在对发射车液压系统油液分析状态监测过程中,该阈值能准确反映液压系统的运行状态,验证了该方法的有效性。
- 王海涛
- 关键词:PARZEN窗阈值油液分析液压系统
- 基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器被引量:1
- 2019年
- 针对传统的一类分类器分布适应性差、数据描述不够精确等问题,提出了基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器.该方法首先采用Parzen窗法对数据分布的全局概率密度进行估计,进而对样本进行个性化加权操作,并训练极限学习机,从而实现对样本分布的精确描述.特别地,极限学习机以自编码器的方式实现,并通过重构误差来确定样本类属.实验结果表明:与诸多传统方法相比,其不但具有更好的数据描述能力,而且兼具时间复杂度低的优点.
- 于化龙徐克辉席晓燕
- 关键词:极限学习机PARZEN窗加权
- 基于图像矩特征的工件摆放类型Parzen窗估计被引量:3
- 2019年
- 工件的视觉判别是实现机械手抓取工件的重要环节,如何对姿态变换后的工件进行视觉识别及分类,具有重要的理论及工程研究价值。设计了工件姿态变换实验平台,实验研究了工件姿态变换的视觉识别问题。首先,采用分水岭图像分割方法,实现了工件目标图像的分割。其次,针对工件在水平面旋转姿态变换及在三维空间进行姿态变换两种情况,分别选取单个工件、部分遮挡工件及部分重叠工件构建图像样本,并实现了七个特征不变矩的提取。最后,将工件训练样本的五阶矩、七阶矩的平均值作为工件种类分类目标,采用Parzen窗对待识别工件类型进行概率密度估计,并用带惯性的粒子群算法对Parzen窗估计结果进行优化,克服Parzen窗估计的多峰值问题,实现了对工件摆放类型的准确判别。
- 王福斌刘贺飞霍晓彤李占贤刘同乐徐傲
- 关键词:不变矩PARZEN窗视觉识别
- 用于形式概念分析(FCA)的PARZEN窗特征选择算法
- 描述了一种用于针对形式概念分析(FCA)的特征选择的系统。将具有特征的一组数据点分成对象类。针对每个对象类,利用高斯函数对所述数据点进行卷积,从而获得针对每个已知对象类的类分布曲线。针对每个类分布曲线,生成二元阵列,二元...
- M·J·奥布莱恩倪康宇J·本韦努托R·巴特查里亚
- 文献传递
- 基于SVM与Parzen窗的不同姿态下工件及其类型识别
- 随着工业机器人技术的发展,依靠视觉引导、定位及识别技术显得越来越重要。工件的视觉识别及工件种类判别是实现机械手抓取工件的重要环节。如何对姿态变换后的工件进行视觉识别及分类,具有重要的理论及工程研究价值。 基于工件不变矩...
- 刘同乐
- 关键词:视觉识别不变矩特征
相关作者
- 王士同
- 作品数:655被引量:2,720H指数:21
- 供职机构:江南大学数字媒体学院
- 研究主题:支持向量机 模糊系统 模糊聚类 聚类 神经网络
- 胡冰新
- 作品数:74被引量:109H指数:5
- 供职机构:解放军理工大学通信工程学院
- 研究主题:教学方法 教学改革 电路分析基础 电类课程 教学设计
- 张培林
- 作品数:316被引量:1,711H指数:19
- 供职机构:军械工程学院
- 研究主题:故障诊断 特征提取 自行火炮 滚动轴承 发动机
- 刘景夏
- 作品数:88被引量:103H指数:4
- 供职机构:解放军理工大学通信工程学院
- 研究主题:电类课程 教学方法 电路分析基础 教学模式 教学改革
- 刘衡竹
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- 供职机构:国防科学技术大学
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