【摘 要】
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得益于人工智能、计算机技术、机器视觉等多种因素的发展,图像处理技术已经成为研究的热点之一,受到国内外学者的广泛关注。图像处理主要包括图像检测、图像预处理、图像提取和图像识别和分类等部分,其中图像识别和分类是图像处理中的关键一步。深度学习在图像识别和分类中的表现优异,但其需要海量的样本来训练模型。然而,在某些特定的条件下无法获得充足的样本,此外,获取样本和赋予标签成本巨大。例如,无法获得恐怖分子的海
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得益于人工智能、计算机技术、机器视觉等多种因素的发展,图像处理技术已经成为研究的热点之一,受到国内外学者的广泛关注。图像处理主要包括图像检测、图像预处理、图像提取和图像识别和分类等部分,其中图像识别和分类是图像处理中的关键一步。深度学习在图像识别和分类中的表现优异,但其需要海量的样本来训练模型。然而,在某些特定的条件下无法获得充足的样本,此外,获取样本和赋予标签成本巨大。例如,无法获得恐怖分子的海量图像,遥感图像的高成本和高难度很难采集到大量的样本。线性回归分类是一种高效的分类方法,属于最近邻子空间分类,在人脸图像识别和遥感图像场景分类中广泛应用。该方法通常是直接处理原始高维图像,而原始数据中包含大量噪声、冗余信息、同一类别中存在几个独立的簇,这三种情况会降低线性回归分类的效果。为此,本论文基于主成分分析和IGG权函数、局部Fisher判别分析、局部思想,利用改进的线性回归分类方法对图像进行识别和分类,主要研究内容如下:(1)针对下采样降维效果较差和线性回归分类鲁棒性较弱的问题,提出一种基于主成分分析和IGG权函数的鲁棒线性回归分类方法。利用主成分分析对高维图像向量进行降维,然后利用基于IGG权函数的最小二乘方法对线性回归分类中的线性回归系数进行估算。实验结果表明,与线性回归分类和基于IGG权函数的鲁棒线性回归分类相比,不管是否加入噪声,该方法的识别和分类效果更好。(2)针对主成分分析降维效果有待提高和求解协同表示分类中的系数出现伪逆的问题,提出一种基于局部Fisher判别分析的正则化最小二乘协同表示分类方法。利用局部Fisher判别分析对高维图像进行降维,通过正则化最小二乘方法对协同表示分类中的参数进行估计。实验结果表明,与线性回归分类、基于主成分分析的线性回归分类、局部Fisher判别分析、正则化最小二乘协同表示分类等四种方法相比,该方法的识别率和分类精度最高。(3)当某一类别中存在几个独立的簇时,线性判别回归分类的识别率会受到影响,为此提出一种线性局部判别回归分类方法。利用主成分分析对高维图像向量进行降维,然后利用线性局部判别回归分类对降维图像进行分类。实验结果表明,与其它六种方法相比,不管是人脸图像、物体图像还是遥感图像,该方法的识别和分类效果均最优。
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我国的地质条件复杂,地形地貌类型多样化,地质灾害频发。滑坡是一种发生最为频繁的地质灾害,具有隐蔽性、不确定性、高危害性等特征,严重制约着社会经济的发展并威胁人们的生命财产安全。遥感技术是滑坡识别的重要技术手段之一,具有覆盖范围广、省时省力、数据获取及时等优势,已经被广泛使用。In SAR作为一种新兴技术,能进行全天时全天候监测,被广泛应用于地表形变监测。相较于D-In SAR技术,时序In SAR
纳米光子学结构材料因其优良的光电性能在光电子器件领域被广泛应用,其所用到的是利用米氏散射光学共振效应来实现对于光的调控。GaAs纳米柱阵列结构具有纳米光子学结构的优良特性,由其制备的GaAs光电阴极具有量子效率高、暗电流小、工作寿命长等优点。因此,本文首先通过不同的掩膜以及选择不同的方法制备出GaAs衬底表面单层掩膜层,然后利用感应耦合等离子体(ICP)刻蚀制备出GaAs纳米柱阵列结构,最后对所制
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黄丕烈是中国历史上最有名的藏书家、文献学家之一,也是极负盛名的古籍修护大家。近几年,导师带领同门在前人研究基础上,对黄丕烈古籍修复装潢技法进行全面实地调查,本文拟以黄丕烈修书题跋为依托,结合原书调查结果,研究黄丕烈残册缺叶古籍的修复技法与理念,经过梳理黄丕烈题跋,(以下简称“黄跋”),统计得出黄丕烈藏残册缺叶古籍有48种皆被修复。通过“黄跋”我们发现,黄丕烈对待残册缺叶古籍,采用“补配”“补素纸”
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