贺广南
- 作品数：6 被引量：26H指数：3
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 非平衡类数据分类概述被引量：17
- 2010年
- 本文对非平衡类数据分类问题进行了概述。首先在简单介绍非平衡类数据基本概念的基础上,分析了非平衡类数据引起的问题及其导致分类性能下降的原因;然后介绍了目前主要的解决方法,分析了现有处理方法的优缺点;最后讨论了未来的研究方向。
- 钱洪波贺广南
- 关键词：重采样代价敏感学习分类器集成
- 基于视觉一致性的图像检索被引量：4
- 2011年
- 提出一种新的彩色图像分割方法,将图像分割成具有明显视觉一致性的区域,这种一致性能够模拟人观察图像时的视觉感受,例如图像中的一片区域具有相同的颜色、纹理。对这样的一致性区域建立特征描述符,如颜色编码、连通系数、面积比例,其中颜色编码是通过将像素在HSI颜色空间中量化得到,进而为整幅图像建立特征描述;然后将这种特征描述用于图像的检索。实验结果表明,这种方法不仅能够很好地模拟图像所带给人的视觉感受,而且对具有视觉一致性的图像检索效果也有很好的表现。
- 贺广南杨育彬阮佳彬林金杰
- 关键词：图像分割图像检索
- 基于流形学习的图像检索算法研究被引量：3
- 2010年
- 流形学习以发现非线性高维数据的本质维数为目标,使其更适合数据分析和高维数据的降维。图像检索中"语义鸿沟"问题指的是高维数据空间与低维的语义子空间之间的鸿沟,虽然利用相关反馈机制可以缩小这种鸿沟提高准确率,但是因为反馈图像数目较少,图像特征维数相对较高,会容易产生维数灾难问题。流形学习的引入为解决这一难题带来了新的希望,因为通过流形学习的方法学习高维图像特征数据的本征维数用于图像检索,大大提高了检索性能。基于流形学习的图像检索算法都是半监督的流形学习,充分利用了反馈信息,学习查询图像的语义子空间,有效的实现了高维数据的降维。
- 贺广南杨育彬
- 关键词：图像检索流形学习数据降维
- 面向语义的图像检索关键技术研究
- 随着图像数字化技术的发展，尤其是互联网技术的快速发展和普及应用，人们在各个专业领域和日常生活中所接触到的图像数量已经达到海量化的规模，其内容也更加呈现多样化，这对有效地管理这些图像媒体提出了迫切的应用需求，对图像进行基于...
- 贺广南
- 关键词：图像语义分类流形学习视觉特征
- 一种知识本体包容性的评价方法被引量：1
- 2009年
- 提出了一种估计本体包容性(comprehensiveness)的方法。与一般方法不同,该方法不是简单地把本体中类和属性的个数当成本体的包容性,而是通过对语料库的统计分析,发掘出本体词汇在自然语言中的出现频率,从而更准确地反映了本体的包容性。它考虑到了本体的内容和包容性的关系,是对本体更深入地分析,因而对本体的构建和选择具有更好的指导意义。
- 阮佳彬杨育彬林金杰贺广南
- 关键词：本体包容性
- 结构上下文:一种新的物体类别描述符被引量：1
- 2010年
- 局部描述符(如SIFT)方法能够将图像中关键点的局部表观信息作为图像的特征,具有旋转不变性、尺度变换不变性、仿射不变性等性质,被广泛应用于物体分类、物体识别、图像匹配等领域。但是,它存在一个重要缺陷:只能描述物体的局部特征,忽略了整个物体的构造,而这在表示物体时是非常重要的。设计了一个新的"结构上下文"局部描述符,通过当前关键点和其他关键点间的空间拓扑结构关系描述各个关键点的特征。实验证明这种描述符在描述相同物体种类时特别有效。
- 刘巍贺广南杨育彬
- 关键词：尺度不变特征变换形状上下文
