喻文
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 供职机构：电子科技大学通信与信息工程学院通信抗干扰技术国家级重点实验室更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于超像素的人工神经网络图像分类被引量：2
- 2013年
- 基于人工神经网络对图像标签分类,为简化后续数据处理,先用Normalized Cut将图像分割为超像素,提取特征向量,通过输入训练样本集,对网络进行训练,在最小均方误差意义下得到网络参数,最后在Matlab的仿真实验中基于不同隐藏层节点,使用BP神经网络模型对图像超像素进行分类。
- 饶倩文红喻文毛祺琦苏伟伟
- 关键词：神经网络
- 超像素及其应用综述被引量：8
- 2013年
- 超像素常常用于图像处理的预处理,它是利用像素间的特征相似度来进行分割的,在后续的图像处理过程中利用超像素获取的冗余信息将很大程度的降低算法的复杂性。文章阐述了超像素的发展及应用,介绍了几种获取超像素的算法,使读者能够直观的了解和应用超像素。
- 饶倩文红喻文毛祺琦苏伟伟
- 关键词：图像分割图像处理
- 纠错输出码综述被引量：2
- 2013年
- 将纠错输出码运用到监督分类领域中可以有效的提高分类器的泛化能力,但目前还没有通用的确定性编码方法,该文通过对纠错输出编码框架的理解,介绍几种编码,能使读者掌握纠错输出编码的依据和整体。
- 饶倩喻文毛祺琦文红苏伟伟
- 关键词：纠错输出编码多类分类
- 自动标注技术概述
- 2013年
- 图像标签的自动标注技术是当前信息检索领域的热点问题。图像标注本质上是一个机器学习问题,该文对基于超像素的CRF图像分类标注和基于纠错输出编码的图像分类标注两类不同标签标注方法进行对比,阐述其优缺点,指出了实现低复杂度的图像分类标签标注方法的途径。
- 饶倩喻文毛祺琦文红苏伟伟
- 关键词：CRF纠错编码
