【摘 要】
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针对传统方法无法精准获取目标信息,导致标注结果不精准的问题,提出融合显著信息的白色污染图像自动标注算法。运用RC算法提取显著性信息,融合物体级别先验信息,增强显著性的目标一致性。利用全变差范数对图像实施正则化约束,将运动模糊点扩散函数具备的稀疏性和连续平滑性应用在图像正则化约束分析中,获取图像底层特征信息,再根据FCM算法,得到各个模糊组的聚类中心,通过遗传算子消除聚类中心收敛至极值的现象,反复搜
【机 构】
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广州理工学院电气与电子工程学院,三峡大学电气与新能源学院
【基金项目】
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广东省青年创新人才项目(2018KQNCX387)。
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针对传统方法无法精准获取目标信息,导致标注结果不精准的问题,提出融合显著信息的白色污染图像自动标注算法。运用RC算法提取显著性信息,融合物体级别先验信息,增强显著性的目标一致性。利用全变差范数对图像实施正则化约束,将运动模糊点扩散函数具备的稀疏性和连续平滑性应用在图像正则化约束分析中,获取图像底层特征信息,再根据FCM算法,得到各个模糊组的聚类中心,通过遗传算子消除聚类中心收敛至极值的现象,反复搜索获得最优解。根据SimMSVM建立多类支持向量机最后引入损失函数实施优化,获得SimMSVM的类判别函
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