赵仲秋
- 作品数：25 被引量：26H指数：1
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金长江学者和创新团队发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 流形表面上基于测地距离的K-means聚类多样化检索方法
- 本发明公开了一种流形表面上基于测地距离的K-means聚类多样化检索方法，具体包括以下步骤，提取特征，训练并生成多个不同参数的SVM，选出最佳SVM；提取输入图像特征并用最佳SVM执行检索，产生结果排序；利用DB指标选择...
- 赵仲秋马林海吴信东高隽
- 文献传递
- 面向植物叶片的图像检索的自适应的鲁棒CMVM特征降维方法
- 本发明公开了一种面向植物叶片的图形检索的自适应的鲁棒CMVM特征降维方法，从图像流形特征抽取和选择层面展开研究，采用的约束最大差异投影（CMVM）半监督流形降维方法既有保持正类局域“子概念”区分性的能力，又有强化正反类别...
- 赵仲秋黄德双吴信东马林海
- 文献传递
- 基于稀疏编码多尺度空间潜在语义分析的图像分类被引量：25
- 2014年
- 传统潜在语义分析方法无法利用图像中区域语义构成的上下文信息来获得图像目标空间分布信息,因此它丢掉了局部特征之间的空间关系信息.而基于最近邻矢量量化来构造共生矩阵具有较大的量化误差,使得特征描述缺乏鲁棒性,影响后续潜在语义分析获得特征的精确性.为了弥补这些不足,文中提出了一种基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析的图像分类方法.首先通过空间金字塔方法对图像进行空间多尺度划分,然后利用稀疏编码对每个局部块特征进行软量化以形成共生矩阵,之后结合概率潜在语义分析(PLSA)获得每个局部块的潜在语义信息,再利用权值串接每个特定局部块中的语义信息得到图像多尺度空间潜在语义信息,最后用支持向量机(SVM)分类器完成图像的场景分类.在常见图像库上的实验表明,本文提出的基于稀疏编码的多尺度空间潜在语义分析方法平均分类精度比现有诸多方法均有明显提高,验证了其有效性和鲁棒性.实验还表明,空间金字塔匹配、稀疏编码共生矩阵以及PLSA降维这3个模块在该文方法中缺一不可,共同提升图像表征和分类性能.
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- 关键词：图像分类潜在语义分析
- 一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法
- 本发明公开了一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法，该方法包括三个步骤：（1）将现有的超分数据集和小目标检测数据集分别在超分网络和小目标检测网络上进行初步训练，直到损失函数收敛；（2）然后构建基于参数共享的Sk...
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- 基于模块神经网络和流形学习的模式识别中若干高复杂问题的研究
- 目前，模式识别已经发展了很多分类方法。然而，随着应用领域的不断推广和处理数据的不断庞大，模式识别系统的学习速度、分类精度和代价不断受到挑战。特别是在实际应用过程中往往会出现一些特殊的复杂问题，比如大样本集问题、训练集类别...
- 赵仲秋
- 关键词：模式识别半监督学习算法流形学习
- 基于径向基函数神经网络的多样化图像标注和检索方法
- 本发明公开了一种基于RBFNN的多样化图像标注和检索方法，包括：（1）构建和学习RBFNN模型，构建出能覆盖图像“子概念”的RBFNN模型；（2）将检索资料库预处理后的数据输入步骤（1）构建的RBFNN模型中，对图像库中...
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- 文献传递
- 一种基于多RBFNN分类器集成的多样化图像标注和检索方法
- 本发明公开了一种基于多分类器集成的多样化图像标注和检索方法，该方法主要包括四个步骤：（1）构造和学习多个差异性RBFNN集成分类器模型；（2）利用优化后多个差异性RBFNN集成分类器模型来对检索图像库中图片进行多样化标注...
- 赵仲秋季海峰高隽吴信东
- 文献传递
- 一种基于非成对学习的图像描述自动评价方法
- 本发明公开了一种基于非成对学习的图像描述自动评价方法，其步骤包括：1、提取被描述图像的视觉特征；2、描述语句的预处理和文本特征提取；3、基于图像特征和文本特征进行语义一致性评价；4、构建额外人工语句语料库；5、利用额外人...
- 赵仲秋孙月林
- 文献传递
- 一种将MLIR文件转换为PyTorch文件的方法、装置、设备及介质
- 本发明涉及深度学习编译技术领域，提供了一种将MLIR文件转换为PyTorch文件的方法、装置、设备及介质。方法包括以下步骤：获取MLIR文件，提取MLIR文件中的数据信息以及操作信息；保留数据信息原有的标识符，并将其数据...
- 刘彬彬杨毅赵仲秋高光雄李呈呈
- 一种图像分类中通用的判别性稀疏编码字典学习方法
- 本发明公开了一种通用的判别性稀疏编码字典学习方法,该方法包括四个步骤：（1）从图像中抽取SIFT、HOG等局部特征；（2）设计一种图像分类中通用的判别性“字典”学习方法；（3）在求得字典的基础上，利用BP（Basis P...
- 赵仲秋凌凝黄德双徐首韬
- 文献传递
