宋晓男
- 作品数：3 被引量：30H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：辽宁省博士科研启动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>>
- 基于卷积神经网络和改进模糊C均值的遥感图像检索被引量：16
- 2018年
- 基于内容的遥感图像检索存在着低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索精度低以及单一的距离度量方法不能完全真实反映图像之间相似程度等问题。对此提出一种基于改进的模糊C均值聚类和卷积神经网络的遥感图像检索方法。该方法充分利用遥感图像的特性,通过Retinex算法自适应处理遥感图像噪声,运用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习,提取遥感图像特征,并运用改进的模糊C均值进行特征聚类分析。同时,将快速排序算法与距离位置权重相结合的Top-k排序算法运用到实验当中,提高遥感图像的检索精度。实验表明,该方法可以显著提高遥感图像的检索性能。
- 彭晏飞宋晓男訾玲玲王伟
- 关键词：遥感图像检索卷积神经网络RETINEX算法模糊C均值聚类
- 论销售数据仓库的需求分析和概念模型设计
- 2014年
- 数据仓库开发的一大特征就是数据驱动,那种在项目之初详细定义需求并冻结之的做法只会使数据仓库项目失败,而是应该通过用户使用数据仓库来逐渐获取需求定义。因此,数据仓库需求分析的主要问题是通过经理会谈确定数据仓库主题域的轻重缓急,逐步按照螺旋式开发方法实施,最终联结各主题域形成面向企业全局的数据仓库。
- 宋晓男彭晏飞
- 关键词：销售管理数据仓库
- 结合深度学习与相关反馈的遥感图像检索被引量：14
- 2019年
- 目的针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题,提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理,限制遥感图像噪声的放大,采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征,并将支持向量机作为基分类器,根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果,最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验,在mAP(mean average precision)精度指标上,当检索返回图像数为100时,本文方法比LSH(locality sensitive Hashing)方法提高了29. 4%,比DSH(density sensitive Hashing)方法提高了37. 2%,比EMR(efficient manifold ranking)方法提高了68. 8%,比未添加反馈和训练集筛选的SVM(support vector machine)方法提高了3. 5%,对于平均检索速度,本文方法比对比方法中m AP精度最高的方法提高了4倍,针对复杂的遥感图像数据,本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略,以提高检索精度,并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集,以提高检索速度,本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域,对提升检索性能具有重要意义。
- 彭晏飞宋晓男武宏訾玲玲
- 关键词：遥感图像检索卷积神经网络支持向量机
