山东省科技攻关计划(2013GGX10125)
- 作品数：17 被引量：23H指数：2
- 相关作者：张化祥刘丽魏亚利孔超计华更多>>
- 相关机构：山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室更多>>
- 发文基金：山东省科技攻关计划国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于跨媒体字典的图像检索被引量：1
- 2014年
- 当前存在的图像检索大多是基于内容的检索,为提高检索的准确率,通过整合文本及视觉信息,提出一种自动将文本查询转化为可视化表示的方法,实现基于跨媒体字典的图像检索。采用标注图像集挖掘文本和图像间的关系,训练建立一个类似于双语字典的跨媒体字典,自动将文本查询转化为视觉查询,分别进行基于文本和基于视觉的图像检索,将2种方法检索到的图像合并作为最终检索结果。实验结果表明,该方法能有效地提高图像的查准率。
- 顾文娇张化祥
- 关键词：图像标注
- 基于颜色和边缘方向的图像检索方法被引量：5
- 2016年
- 提出了一种新的图像特征表示方法,首先提取图像的底层颜色信息获取颜色特征值,通过对图像中物体的边缘检测计算像素点的边缘方向角度值,并对颜色特征值和边缘方向角度值进行量化。然后根据相邻像素点之间量化结果的数值分析,为每个像素点建立8维特征向量。再以中心像素点与相邻像素点间不同的位置关系为基础,为每种位置关系赋予不同的权重,根据像素点的特征向量计算出图像中每一个像素点的特征值。最后统计图像中具有相同特征值的像素点个数,形成特征直方图,以此作为图像检索的依据。实验表明本文方法能够有效描述图像的颜色分布和图像中物体的空间结构,更加细致地记录图像信息,进一步增强图像之间的区分能力。与其他方法相比,本文方法检索效果更好。
- 赵猛张化祥刘丽
- 关键词：HSV颜色空间
- 基于随机特征子空间及加权核函数的 SVM 算法
- 2015年
- 为克服 SVM 算法缺乏高效率和低准确率的问题，笔者对 SVM 算法进行改进。首先通过采用 ReliefF 算法得到各个特征权值，然后基于随机特征子空间方法，即每次都选取权值较大的几个特征，再从剩余特征中随机选取一定数量特征共同组成一个特征空间来表示样本的一个视图。在进行训练分类器时，将特征的权值也应用于 SVM 的核函数中。实验表明，本文算法能有效提高 SVM 的分类精度。
- 魏亚利刘丽项雪琰齐绪停
- 关键词：支持向量机RELIEFF
- 基于 KPCA 和 RST 的不平衡垃圾网页检测
- 2015年
- 垃圾网页检测具有重要的现实意义。笔者针对 Webspam 数据集特征维数较高且严重不平衡的特点，从两个方面综合处理数据集。首先利用核主成分分析（KPCA）进行特征提取，选择出最具代表性的特征，实现特征降维，再通过重构数据集（RST），将数据集重新划分组合成新的训练子集，降低其不平衡度，最后使用处理后的数据子集训练分类器。在数据集 Webspam - UK2007上进行实验。实验结果表明，使用平衡和降维后的数据集训练的分类器，可有效提高垃圾网页的识别精度。
- 项雪琰高玲魏亚利
- 关键词：不平衡数据KPCA高斯核函数
- 基于I2C距离和标记相关性的多标记场景分类被引量：2
- 2014年
- 将改进的ML-I2C与基于标记相关性的方法结合,提出一种改进的多标记场景分类方法。首先提取所有图像的SURF特征,将每个类用一个特征集来表示;然后采用改进的I2C方法来计算待测图像与已知类之间的距离,根据距离进行标记排序;最后根据排序,利用标记相关性来预测待测图像的所有可能标记。实验结果表明,该方法对多标记场景分类的准确率较高。
- 郝虹计华张化祥刘丽
- 关键词：多标记学习卡方检验
- 基于特征关联融合的图像检索方法被引量：2
- 2015年
- 鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。
- 刘润杰张化祥孔文杰
- 关键词：CBIR纹理特征CCA
- 基于兴趣区域特征融合的半监督图像检索算法被引量：8
- 2014年
- 提出一种融合底层特征、基于兴趣区域的半监督学习图像检索方法,实现了图像内容的语义关联。该方法首先划分图像兴趣区域,提取图像的综合底层特征,然后将其作为训练数据,对图像类别进行半监督学习,建立图像和类别的语义映射,最后分别采用二次式距离和改进的Canberra距离对图像底层特征进行度量,特征空间中图像类的区域中心用正反馈进行迭代更新。通过实验对比,该图像检索算法具有较高的准确率,优于传统的基于内容的图像检索算法。
- 孔超张化祥刘丽
- 关键词：语义关联图像检索半监督学习正反馈
- 基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法被引量：2
- 2016年
- 提出一种基于全局距离和类别信息的邻域保持嵌入算法。该方法在使用欧氏距离构造邻域图中,加入表征全局距离的全局因子和表示类别信息的函数项,全局因子可以使分布不均匀的样本变得平滑均匀,类别信息可以使同类样本点紧凑异类样本点疏离,通过提高所选邻近点的质量,优化数据的局部邻域,使降维后的数据具有更好的可分性。试验结果表明,该算法具有较高的准确率,优于传统的邻域保持嵌入算法。
- 梅清琳张化祥
- 关键词：降维类别信息
- 基于界标窗口的数据流频繁项集挖掘算法的改进
- 2014年
- 挖掘数据流中频繁项集的技术是当前研究的热点之一．笔者借鉴数据模型FP-tree的结构，提出改进的适应挖掘数据流完全频繁项集的方法：FP-NEW．算法预处理阶段保存生成的潜在频繁项并作为构造NFP-tree中的记录输入，用户可以通过设置时间权重等策略对存储结果进行剪枝处理，最终经过迭代挖掘界标窗口中的完全频繁项集．实验证明算法能够适应数据流频繁项集的挖掘，并且在时空效率以及挖掘准确性上有一定优势．
- 吴媚高玲
- 关键词：数据挖掘数据流
- 基于支持向量机的不平衡样本集分类算法
- 2016年
- 提出基于支持向量机的不平衡样本集分类算法,以支持向量机为基础,利用重采样技术及特征子空间等相关理论,通过分层抽样方法和重采样技术,分别对不平衡数据集的样本底层特征和样本数量进行平衡,在不同数据集上进行实验,实验表明该方法能有效提高不平衡数据分类的准确度.
- 魏亚利刘丽项雪琰齐绪停
- 关键词：支持向量机分层抽样不平衡数据分类
