Combining SVM and CHMM classifiers for porno video recognition

来源 :The Journal of China Universities of Posts and Telecommunica | 被引量 : 4次 | 上传用户:natural_jack
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Porno video recognition is important for Internet content monitoring. In this paper, a novel porno video recognition method by fusing the audio and video cues is proposed. Firstly, global color and texture features and local scale-invariant feature tra
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针对综合孔径微波辐射图像中目标和复杂背景的边缘振荡对目标检测带来的影响,提出一种基于非参数统计的弱小目标检测方法.在对综合孔径辐射图像特征进行研究的基础上,采用非参数统计中的秩统计量描述图像中目标及复杂背景边缘的过渡纹理,给出综合孔径辐射图像的非参数统计描述模型,利用目标及复杂背景边缘各方向秩相关系数不同的特征,将目标与复杂背景有效地分离,实现对复杂背景的抑制和目标检测.仿真及实验结果表明该方法能
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通过引入局部相位特征,提出了一种新的基于NL-means的低剂量CT图像去噪算法.在非局部滤波器中引入局部相位,设计新的图像子块相似性测度函数,用于低剂量CT图像的去噪.通过与其他4种流行的去噪算法进行模拟图像数值比较,并对真实图像去噪进行临床评价,结果表明:所提出的方法在对低剂量CT图像去除噪声的同时,能保留具有重要诊断价值的CT图像特征,如边界、囊肿区及低密度区等.量化及临床实验结果表明所提出
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Volumetric particle image velocimetry(VPIV) refers to a PIV-based technique which can obtain full velocity components in a three-dimensional measurement volume.A new VPIV method with a single lens was
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为探究白浆土的某些物理性质,对自然林下的白浆土和耕地白浆土的土壤微结构进行对比分析。结果表明:自然林下荒地白浆土剖面未受到过任何人为扰动,表层土壤中有大量的植物根系和土壤动物的残留物质,土壤团粒结构发达,孔隙量大,土质疏松;表土层向白浆层呈渐进式过渡;而耕地白浆土的表层土壤,由于受机械耕作影响,土层内混有大量白浆层土壤,土壤紧实,孔隙量减少。白浆层土壤结构呈厚度为2~3mm片状结构,仅有少量水平方
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医学CT图像成像过程中,由于成像机制的影响,不可避免的引入噪声。图像中的噪声会降低图像质量,影响临床诊断。因此,有必要对医学CT图像进行去噪处理。本文采用图像的稀疏分解方法来对混有噪声的肝癌CT图像进行消噪处理,提出分块稀疏分解去噪。实验表明,本文算法对医学图像中噪声去除有一定效果。在分解原子个数相同的条件下,本文方法去噪后重建图像比在整幅图像上进行稀疏去噪重建的计算速度提高了约15倍。
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本文基于生物视觉启发构建了一种用于复杂场景下的无监督时空显著性检测方法。为了紧致描述场景局部动态纹理运动,首先提出分布式拮抗方向能量导出的动态纹理描述子获取局部运动信息。然后,本文探索了利用该表达结合扩展的自相似显著性框架得到时空显著性检测器。在多个极端动态背景和摄像头运动的图像序列中,利用本文提出的算法进行了背景减除实验。广泛的定性与定量实验结果表明本文方法快速且高效。在检测精度与计算代价平衡性
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自适应放疗可根据患者解剖和/或生理的变化对放疗计划进行修正。与加速器集成的锥形束CT成像装置是最普遍的在线影像获取设备。但是,由于锥形束CT固有的电子散射,重建影像的电子密度不准确,使得通常采用的基于密度的配准算法配准计划扇形束CT和在线获取的锥形束CT影像时,会产生较大的配准误差。我们通过建模图像变形配准问题为一个求解梯度距离能量泛函的极值问题,然后通过变分法和Gauss-Seidel方法获得一
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AIM:To explore the optimal low dose of MSCT in orbital trauma examination.· METHODS:Sixty transverse images of the fracture layer were selected.Low-dose images acquired at 30,70,100,140,170,and 200 mi
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A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image int
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