【摘 要】
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提出了一种基于条件互信息的图像特征选择方法.为了预测条件互信息,该方法选择与已选定特征具有最大熵的那些特征,并将选择出的特征进一步用于数字图像识别.图像识别器由支持
【机 构】
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华中师范大学计算机科学系,湖北,武汉,430079
【出 处】
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中国兵工学会第十五届测试技术学术年会
论文部分内容阅读
提出了一种基于条件互信息的图像特征选择方法.为了预测条件互信息,该方法选择与已选定特征具有最大熵的那些特征,并将选择出的特征进一步用于数字图像识别.图像识别器由支持向量机实现.实验中,识别器的输入数据是由人脸和非人脸组成的二类图像,这些图像均为大小是28×28且具有256个值的灰度图像.本文不仅将新方法用于图像识别,而且还将新方法与已有的识别方法,如经典的贝叶斯理论、神经网络、kNN等进行了比较.实验结果表明:新方法不仅能够在较短的时间内实现图像特征的选择,而且对图像识别有着比其它方法更高的正确识别率,完全可以用于图像识别.
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毕建勋简历 毕建勋,又名毕扬普,1962年生于辽宁,1978年考入中鲁迅美术学院附中,1981年考入中国鲁迅美术学院中国画系,1985年毕业,获学士学位,1989年考入中央美术学院中国画系,1991年毕业,获硕士学位,2007年获中央美院油画专业博士学位。 毕建勋现为中央美术学院中国画系副教授、创作研究部主任,中国美术家协会会员,中国美协中国画艺术委员会副秘书长,《国画家》主编。 艺术家个人