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陈彤彤

作品数:9 被引量:3H指数:1
供职机构:鲁东大学更多>>
发文基金: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>>

文献类型

  • 7篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 5篇图像
  • 5篇标签
  • 3篇多核
  • 3篇范数
  • 2篇多示例学习
  • 2篇修复系统
  • 2篇颜色信息
  • 2篇置信度
  • 2篇四元数
  • 2篇凸组合
  • 2篇图像合成
  • 2篇图像修复
  • 2篇纹理
  • 2篇纹理结构
  • 2篇像素
  • 2篇核函数
  • 2篇SURF特征
  • 2篇标签数据
  • 2篇彩色图像
  • 1篇多核学习

机构

  • 9篇鲁东大学
  • 1篇山东工商学院

作者

  • 9篇陈彤彤
  • 8篇邹海林
  • 8篇柳婵娟
  • 7篇刘影
  • 6篇申倩
  • 4篇丁昕苗
  • 1篇周树森

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 4篇2015
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法和系统
本发明涉及一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法,包括以下步骤:输入一幅彩色图像;将彩色图像中每一个像素点的颜色信息用纯四元数表示,得到一个纯四元数矩阵用于表示彩色图像;寻找每一个特征点的主方向;沿着每一个特征点的...
柳婵娟邹海林申倩刘影陈彤彤
文献传递
一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法
本发明涉及一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法,包括:输入一个多示例多标签数据集,拆分成多示例数据集和一个多标签数据集;使用不同的阈值分别对多示例数据集中的每个包建立相关性矩阵;根据得到的相关性矩阵求同一阈值下每两...
邹海林陈彤彤丁昕苗柳婵娟刘影申倩
文献传递
基于多示例学习的图像分类研究
多示例学习是为了解决复杂的实际问题而提出的一种新的机器学习框架,作为应对多重语义特性的有效途径,可应用到图像分类问题中。多示例多标签学习可以看作是多示例学习与多标签学习的结合。与多示例学习和多标签学习相比,多示例多标签学...
陈彤彤
关键词:图像分类支持向量机多示例学习
文献传递
一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法和系统
本发明涉及一种基于四元数的彩色图像SURF特征描述方法,包括以下步骤:输入一幅彩色图像;将彩色图像中每一个像素点的颜色信息用纯四元数表示,得到一个纯四元数矩阵用于表示彩色图像;寻找每一个特征点的主方向;沿着每一个特征点的...
邹海林柳婵娟申倩刘影陈彤彤
文献传递
一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法被引量:3
2016年
多示例多标签学习是一种新型的机器学习框架。在多示例多标签学习中,样本以包的形式存在,一个包由多个示例组成,并被标记多个标签。以往的多示例多标签学习研究中,通常认为包中的示例是独立同分布的,但这个假设在实际应用中是很难保证的。为了利用包中示例的相关性特征,提出了一种基于示例非独立同分布的多示例多标签分类算法。该算法首先通过建立相关性矩阵表示出包内示例的相关关系,每个多示例包由一个相关性矩阵表示;然后建立基于不同尺度的相关性矩阵的核函数;最后考虑到不同标签的预测对应不同的核函数,引入多核学习构造并训练针对不同标签预测的多核SVM分类器。图像和文本数据集上的实验结果表明,该算法大大提高了多标签分类的准确性。
陈彤彤丁昕苗柳婵娟邹海林周树森刘影
关键词:多示例学习多核学习
一种基于特征选择的多示例多标签学习方法及系统
本发明公开了一种基于特征选择的多示例多标签学习方法及系统,其中,所述方法包括:将已知数据集中所有的包特征映射到由已知数据集中所有示例组成的投影示例参考空间,得到包的特征向量;采用基于l<Sub>2,1</Sub>范数约束...
邹海林陈彤彤柳婵娟丁昕苗
文献传递
一种基于局部结构特征的图像合成修复方法及系统
本发明涉及一种基于局部结构特征的图像合成修复方法及系统,包括以下步骤:输入一幅待修复图像;对待修复图像中的所有像素点的置信度初始化;分别以待修复图像破损边界上各个像素点为中心选取各个像素点的模板块;计算待修复图像破损边界...
邹海林柳婵娟刘影陈彤彤申倩
文献传递
一种基于局部结构特征的图像合成修复方法
本发明涉及一种基于局部结构特征的图像合成修复方法,包括以下步骤:输入一幅待修复图像;对待修复图像中的所有像素点的置信度初始化;分别以待修复图像破损边界上各个像素点为中心选取各个像素点的模板块;计算待修复图像破损边界上每个...
邹海林柳婵娟刘影陈彤彤申倩
一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法
本发明涉及一种基于多核融合的多示例多标签场景分类方法,包括:输入一个多示例多标签数据集,拆分成多示例数据集和一个多标签数据集;使用不同的阈值分别对多示例数据集中的每个包建立相关性矩阵;根据得到的相关性矩阵求同一阈值下每两...
邹海林陈彤彤丁昕苗柳婵娟刘影申倩
共1页<1>
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