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基于动态金字塔标记随机场模型的非监督纹理分割算法

在马尔可夫随机场纹理模型的基础上,提出一个基于金字塔结构的动态多尺度标记随机场模型,应用这个模型实现  (本文共5页) 阅读全文>>

《文教资料》2011年36期
文教资料

基于贝叶斯分类器和条件随机场模型的词义消歧对比研究

本文采用贝叶斯分类器和条件随机场模型分别在同等规模的训练集和测试集上进行了词义消歧的对比实验。实验结果证明条件随机场模型能从上下文中...  (本文共3页) 阅读全文>>

《郑州大学学报(理学版)》2016年04期
郑州大学学报(理学版)

基于层叠跳跃链条件随机场模型的因果关系标注

针对因果关系事件中对象、属性及其相互作用关系抽取工作的不足和因果关系中的长距离依赖问题,定义了创新问题的因果关系表达方式,提出了基于层叠跳跃链条件随机场的因果关系标注方法.首先...  (本文共6页) 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于非平稳随机场模型的SAR图像空间相关性建模及应用研究

合成孔径雷达(SAR)是一种主动的航天、航空微波成像系统,具有全天时、全天候、多波段、多极化以及多视角的地面观测数据获取能力,在军事与民用领域均获得了广泛的应用。针对SAR系统获得的大量观测图像数据,SAR图像解译技术已成国内外学者的研究热点。由于SAR图像中存在的斑点噪声以及对复杂地物目标特征提取的局限性,基于局部特征分析判决的解译过程易产生不具备空间一致性的解译标记结果。本论文以有效结合标记结果空间相关性的随机场模型为理论基础,从SAR图像局部特征提取分析角度出发,开展基于非平稳随机场模型的SAR图像空间相关性建模方法研究,获取局部特征内像素空间非平稳相关性的有效描述。本论文所提出的非平稳随机场模型能够描述单时相SAR图像内空间非平稳相关性,用于提高SAR图像分割解译效果;同时,亦能够描述两时相SAR图像间空间非平稳相关性,用于改善SAR图像变化检测解译效果。本论文的主要研究内容以及取得的研究成果可概括为以下四部分:1.针对...  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

基于统计分布和随机场模型的极化SAR图像分类算法研究

极化SAR(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)采用水平极化和垂直极化的方式交替发射与接收雷达信号,测量的数据不仅仅是目标的后向散射系数,而是复散射矩阵或复协方差矩阵,因此极化SAR数据包含了更完整更丰富的目标信息,为深入研究地物目标的散射特性提供了重要依据。随着越来越多星载/机载极化SAR系统的成功研制与应用,海量的极化SAR图像资源被获取,为分析和解译极化SAR图像提供了必要的数据支持。极化SAR图像分类是图像解译中一个既实用又关键的步骤,其目的在于根据分类单元特性的异同,将其归入不同的地物类别,能够揭示图像的结构和本质,为极化SAR系统的自动目标识别与检测奠定了基础,在民用和军事领域中的作用也日渐突出。为此,本论文对极化SAR图像分类技术展开研究。本论文以极化SAR图像为研究对象,以随机场模型为基础理论,从提高统计分布普适性、提高模型抗噪性和边界保持性、实现随机场模型的...  (本文共146页) 本文目录 | 阅读全文>>

杭州电子科技大学
杭州电子科技大学

基于局部区域条件随机场模型的的图像语义分割算法

图像的语义分割技术是图像理解的基石性技术,所谓图像的语义分割技术实质就是将图片中不同的物体用不同的区域块分割开来,它的目的是将图片中每一像素点进行分类。其研究成果在各个方向上都有着广泛的应用,例如自动驾驶技术、医疗影像技术分析、遥感图像分析等领域。图像的语义分割技术在过去的数十年当中由于技术原因一直发展缓慢,但是随着深度学习的研究热潮,卷积神经网络逐渐成为了计算机视觉任务研究的最核心方法,它对二维图片具有强大的特征提取能力,并且不用对原始图片数据进行特征的提取和重构。全卷积神经网络的提出正是得益于卷积神经网络的发展,该方法开创性的将卷积神经网络结构用于语义分割任务当中,在分割精度和分割速度上都远远超过了传统图像分割算法,通常,语义分割任务最主要的工作在于对图片空间位置信息的提取和对图片像素与像素间依赖关系的提取,本文基于卷积神经网络展开了深入的研究,从特定的应用场景出发,提出了一种新的语义分割模型结构。主要工作如下:1.深入研究...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>