为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系 在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000 幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。
上传时间： 2014-01-04
上传用户：comua
这是一个基于遗传算法的图像模式识别的程序
上传时间： 2014-01-23
上传用户：wxhwjf
本代码是超变异模式识别的代码，能通过输入多个模式来进行识别分类。
上传时间： 2014-11-08
上传用户：duoshen1989
模式识别概念、方法及应用 国外计算机科学经典教材
上传时间： 2016-02-23
上传用户：xaijhqx
基于形态神经网络的 模式识别方法，我觉得还可以，虽然识别率不是很高
上传时间： 2016-02-24
上传用户：lanwei
关于模式识别中遗传算法的最新应用。转载过来的
上传时间： 2014-12-07
上传用户：gengxiaochao
这是我找到的神经网络模式识别及其实现一书的源程序
上传时间： 2016-02-25
上传用户：talenthn
本书试图从通信理论的角度把图像处理与模式识别二者联系起来,把模式分析的基本概念作为模式识别的一项重要内容收入本书
上传时间： 2013-12-22
上传用户：hustfanenze
本书试图在同一框架下讨论模式识别和神经网络方法,并使之适合专业人员
上传时间： 2014-11-28
上传用户：gxmm
《机器学习》Tom M. Mitchell(卡内基梅隆大学) 著 曾华军等译，机械工业出版社
上传时间： 2014-01-07
上传用户：gtf1207
