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基于kohonen神经网络聚类方法在遥感分类中的比较
纯平
计算机应用 , 2006,
Abstract: ?设计完成和比较了基于kohonen自组织网络的kohonen聚类网络(kohonenclusteringnetwork,kcn)、模糊kohonen聚类网络(fluzzykcn,fkcn)和基于进化规划的kohonen聚类网络(evalutionaryprogrammingbasedkcn,epkcn)三种聚类算法在遥感土地利用/覆盖分类中的应用。结果表明三种非监督学习方法在进行遥感土地利用/覆盖分类过程中,在分类性能上有显著差异。epkcn分类目视效果最好,单次迭代的速度最快;fkcn总的收敛速度最快;而按遥感土地利用/覆盖分类要求而言,epkcn方法在三种分类方法中效果最好,因此可采用该算法进行遥感土地利用/覆盖的非参数分类。
基于搜索算法K-Means动作关键特征序列的行为识别方法
Action Recognition Based on Key Poses Sequences with Searching-Based K-Means Algorithm
 [PDF]

殷鑫, 龚声蓉, 纯平
Journal of Image and Signal Processing (JISP) , 2015, DOI: 10.12677/JISP.2015.41001
Abstract:
行为识别是近年来计算机视觉领域的一个研究热点。本文在当今已有的行为识别算法的基础之上进行优化改进。通过基于代数理论的背景减法提取轮廓并进行姿势表达、通过聚类算法提取动作关键特征,并基于DTW动态时间规整算法完成动作识别。由于原始K-means算法中聚类结果对于初值的依赖性,我们引入基于搜索算法的K-means聚类算法,避免了初值对聚类结果的影响。通过在国际主要数据库上的实验,达到了较高的准确率和稳定度,并能够实现在线实时识别。
Vision-based human action recognition is currently one of the most active research fields. Action recognition is a cross-disciplinary field which contains theories of image processing, computer vi-sion and artificial intelligence. Firstly, we get contours and pose presentation through background subtraction algorithm based on algebra theory and then we get the key poses of action through improved searching-based K-means algorithm. Finally actions are recognized through dynamic time warping algorithm. Experimental results on the main datasets show suitability for online recognition and real-time scenarios.
小冰期以来敦德冰芯中微粒含量与沙尘暴及气候的关系
纯平,姚檀栋
冰川冻土 , 1999,
Abstract:
Multisource image classification method based on information fusion in remote sensing
一种基于信息融合的多源遥感图像分类方法

LIU Chun-ping,
纯平

计算机应用 , 2007,
Abstract: A new classification and fusion method for multi-source of remote sensing images was put forward based on the D-S evidence theory. Select the interesting region of class by experience and obtain basic probability assignment function by extracting feature at first, then combine multi-source image to be grouped with Dempster's orthogonal rule to get the result of classification. Experiments show that the proposed method is superior to the K-mean. The uncertainty in classification is effectively decreased, as well as the classification accuracy is improved.
Comparison of clustering methods based on Kohonen neural network in remote sensing classification
基于Kohonen神经网络聚类方法在遥感分类中的比较

LIU Chun-ping,
纯平

计算机应用 , 2006,
Abstract: Three kinds of clustering methods,including KCN(Kohonen Clustering Network), FKCN(Fuzzy c-Means based Kohonen Clustering Network) and EPKCN(Evolutionary Programming based Kohonen Clustering Network) that were applied in the classification of remote sensing image,were discussed.Experiments show that these unsupervised learning methods had different characters in classifying land use/cover of remote sensing.To EPKCN,the vision effect of classification is best and the rate of single iteration is fastest;To FKCN,when the training process trends to convergence,the total training rate is fastest.However,taking into count the demand of land use/cover classification in remote sensing,EPKCN is the best one in these three algorithms,and can be applied in unsupervised classification of remote sensing land use/cover.
基于gis的中国西部smmr积雪资料的评价*
柯长青,纯平,李培基
遥感技术与研究 , 1998,
Abstract: 用gis方法对中国西部的smmr微波积雪资料进行了初步评价。结果表明:smmr资料的偏差程度因区域而异,在高海拔的高原区和高山区分别是8cm和6cm;低山区和盆地区无需偏差;而低海拔的丘陵区却需要4cm的偏差。调整后的smmr资料的区域差异不仅与高程有关,而且还与土壤、植被、坡面等地表特征有关。
快速3D-MSPIHT视频编码算法
春辉,龚声蓉,张书奎,纯平
中国图象图形学报 , 2009, DOI: 10.11834/jig.20091042
Abstract: 多媒体传感器节点的处理能力、存储能力和通信能力相对较弱,给视频编码传输带来了极大的挑战。提出了一种改进的3维等级树集分割(3D-MSPIHT)的视频编码方法,将等级树集分割(SPIHT)算法予以改进并推广应用于3维视频编码中,该算法采用提升小波进行3维子带分解,通过改进的根和分割方法实现对系数重排序,保证更多重要的信息更早地编码于比特流中;同时采用无链表的编码结构,不需要进行复杂繁重的运动估计和补偿,实现了较少的内存和能量消耗,能够提供较好服务质量(QoS)。实验结果表明,此方案优于3D-SPIHT算法,低比特率情况下尤为突出;与H.264等编码方案相比,在图像质量基本相同的情况下,编码速度提高了11.5~11.8倍。
一种新的基于Dempster-Shafer理论的自适应遥感分类融合方法
纯平,刘伟强,孔玲,夏德深
国土资源遥感 , 2002, DOI: 10.6046/gtzyyg.2002.03.13
Abstract: 提出了一种基于Dempster-Shafer's理论和模糊Kohonen神经网络分类融合的方法。该方法融合了非监督神经网络模型和在Dempster-Shafer证据理论框架中使用邻域信息的思想,即当一个待识别模式的每个邻域被划分为支持识别框架中某一类的一个证据体时,该证据体支持关于该模式隶属关系的某一假设。
一种基于图的颜色纹理区域分割方法
孟庆涛,龚声蓉,纯平,王朝晖
中国图象图形学报 , 2009, DOI: 10.11834/jig.20091027
Abstract: 针对传统基于图论的图像分割方法在分割纹理图像或有突变边缘的图像时,分割效果不理想的问题,提出了一种新的基于图论的颜色-纹理区域分割方法,该方法采用分块的小波能量直方图与三阶颜色矩组成块特征向量生成图顶点的集合,同时根据块间距离进行加权,计算块间的相似度,作为图的边权值,再利用最小生成树的方法进行图像分割,方法有效地弥补了传统基于图论的分割方法中的两个问题。实验结果表明,该算法具有良好的分割准确性与鲁棒性。
基于SSCL的模糊C均值图像分类方法
李卫伟,纯平,王朝晖,张书奎
中国图象图形学报 , 2011, DOI: 10.11834/jig.20110201
Abstract: 针对传统模糊C均值聚类方法对噪声敏感和过分依赖于初始聚类中心的缺点,提出基于SSCL的模糊C均值图像分类的自适应算法。该算法首先通过SSCL获得初始类别数和类别中心,然后作为模糊C均值聚类的输入,自动对图像进行分割,并对图像分割结果利用空间信息进行后处理。实验结果表明该方法较好地解决了FCM算法中的初始化和噪声敏感问题,具有较好的分类结果。
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