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提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像
的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分
数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光
谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network
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局部二进制模式，LBP，是已被用于纹理特征的一个
分类。在本文中，提出了一种基于使用这些功能的方法
检测缺陷图案的面料。在培训阶段，在第一个步骤LBP算子是
施加到无缺陷织物样品，逐个象素和参考的所有的行（列）
特征矢量的计算。那么这个图像被分为Windows和LBP算子是
应用这些窗口的每一行（列）。根据与参考比较
特征向量一个合适的阈值，无缺陷的窗户被发现。在检测阶段中，一个
测试图像被划分成的窗户，并使用阈值时，有缺陷的窗口可以
检测到。该方
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采用波束成形技术的BER计算，zcZuvVR参数可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是机器学习的例程，在MATLAB中求图像纹理特征，dvGzQFM条件实现了对10个数字音的识别，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- By applying the beam forming technology of BER zcZuvVR parameter You can achieve data classification and regression pattern recogni
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基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由 于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状 特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor 滤波和灰度共生矩阵 方法得到。而形状特征向量由 Hu 氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用“dropout”方法训练 深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法-Plant based
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LBP方法（Local binary patterns）是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和 D. Harwood 提出[43][44]，用于纹理特征提取。(The LBP method (Local binary patterns) is a method for classification of image features in a computer vision. The LBP method f
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