【摘 要】
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针对不同模态数据在底层空间上具有特征异构性的问题,以及传统的图像特征提取方法不能有效表达图像语义的问题,提出了一种基于深度视觉特征正则化的跨媒体检索方法。在此算法中,首先使用经过目标数据集微调的卷积神经网络提取图像的深度视觉特征,同时使用LDA模型提取文本底层特征,然后利用多类逻辑回归对图像和文本的底层特征进行训练和预测。由于文本特征具有较强的判别能力,而图像特征的分布特性杂乱,本文利用图像特征与
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针对不同模态数据在底层空间上具有特征异构性的问题,以及传统的图像特征提取方法不能有效表达图像语义的问题,提出了一种基于深度视觉特征正则化的跨媒体检索方法。在此算法中,首先使用经过目标数据集微调的卷积神经网络提取图像的深度视觉特征,同时使用LDA模型提取文本底层特征,然后利用多类逻辑回归对图像和文本的底层特征进行训练和预测。由于文本特征具有较强的判别能力,而图像特征的分布特性杂乱,本文利用图像特征与文本特征之间的对应关系,使用文本特征对图像特征进行正则化,从而有效改善图像的视觉特征,提高图像视觉特征的
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肺癌已经是人类健康的致命杀手之一,肺癌的发病在近10年有明显的上升趋势,根据医学的研究表明早期的肺癌治愈率可以达到90%以上,并且,早期肺癌可以依据DR图像或CT图像确诊。本文主要对肺部DR影像的研究现状进行概述,按照肺部异常检测的三个步骤分别梳理了国内外的方法、技术和思路,分别为DR图像中肺部区域的提取,肺部纹理特征提取,以及肺部病灶检测,对三个步骤对应技术难题分别列举了世界前沿科技成果进行剖析
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"图像处理与分析研讨会"由中国图象图形学学会、中国体视学学会以及陕西省信号处理学会共同发起,轮流主办。首届"图像处理与分析研讨会"由中国图象图形学学会主办,于2018年8月14日～16日在云南省昆明市云安会都大酒店召开。特邀请您参加。会议相关事项如下:
体内毒品藏匿具有很强的隐蔽性,常规的检查和侦察手段难以实现对体内藏毒的准确检测,为了实现对体内藏毒的准确检测和定位识别能力,提出一种基于激光红外扫描的体内藏毒预警检测方法。对人体进行激光红外扫描成像,对采集的人体激光红外扫描成像进行局部块区域分割处理,在各个块区域内提取疑似藏毒区域的图像边缘轮廓特征,采用马尔可夫随机场(MRF)模型实现激光红外扫描图像的藏毒区域特征点与轮廓区域自适应匹配,实现体内
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The finite-difference time-domain( FDTD) method is extensively applied in dealing with time-domain microwave imaging( MWI) problems since it is robust,fast,simple to implement. However,the FDTD method
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