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梁进

作品数：2 被引量：10H指数：1
供职机构：武汉理工大学更多>>
发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇图像
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇SURF
  • 1篇医学图像
  • 1篇医学图像分类
  • 1篇直方图
  • 1篇图像分类
  • 1篇鲁棒
  • 1篇快速鲁棒特征

机构

  • 2篇武汉理工大学

作者

  • 2篇梁进
  • 1篇刘泉
  • 1篇艾青松

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
融合SURF和全局特征的医学图像分类研究
随着计算机网络和医学图像技术的迅猛发展，近年来用于教学和临床研究的医学图像呈爆炸式地增长，如何准确地判定图像类别，检索出相似的医学图像，已成为当前医学图像研究的重点之一。由于医学图像容易受到成像设备、噪声以及光照等因素的...
梁进
关键词：医学图像分类支持向量机
基于SURF和全局特征融合的图像分类研究被引量：10
2013年
针对SURF对图像局部特征具有极好的描述能力,但对于全局特征描述能力不强的缺点,提出将SURF和全局颜色特征相融合的图像分类算法,提取图像的SURF特征向量集,并利用随机直方图算法将该向量集进行数据归约成单一高维特征向量;提取图像HSV颜色直方图;分别利用支持向量机(SVM)对这两种特征进行分类;将两个分类结果进行高层特征融合得到最终分类结果。实验结果表明,该算法显著提高了图像分类的准确率。
梁进刘泉艾青松
关键词：支持向量机
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