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搜索资源 - accuracy of image classification
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遥感影像分类的matlab实现（源码+图像）。以及分类后评价（总体精度、Kappa系数、混淆矩阵）。-Remote Sensing Image Classification of matlab implementation (source code+ images). After the evaluation and classification (overall accuracy, Kappa coefficient, confusion matrix).
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很好用的svm工具箱，dagsvm对于图像分类效果非常好，分类精度很高，代码清洗简单。-Good use of SVM Toolbox, dagsvm for image classification effect is very good, very high classification accuracy, code cleaning easy.
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多维信息在改善沿海地区图像分类精度中的应用方法-Multi-dimensional information to improve the image classification accuracy in coastal areas of application method
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指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用. 同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义. 本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类. 并采用少类样本合成过采样技术( SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响. 理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.-Fingerprint Image Qu
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的研究彩色数字图像的计算机分类识别方法并应用于古瓷片的自动分类。方法提出
了一种色彩纹理特征的提取模型，采用该模型，利用IGabor滤波器提取数字图像的色彩纹理特征，
并构造支持向量分类机(SVM)分类器组。结果实现了高准确率多类别图像的自动分类识别，并
成功应用于古瓷片的自动分类。结论色彩纹理特征提取方法将颜色与纹理进行融合，增强了数
字图像之间的特征区分能力。-Study color digital image classification and recognition m
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该文提出了一种在基于离散采弦变换(DCT，Discrete Coslne‘nansform)压缩域进行纹理图
像分类的方法．此方法主要利用了DCT域能量具有方向性的特电，直接在辩程长编码(RLE，Rlm I。ength
E眦ollⅢg)形成的码流中根据这种方向性来提取、组织特征矢址，对纹理图像进行分粪．此方法只需对压缩
【封像世行简单的Hu圩maⅡ解码．要处理的数据量较少，处理速度快实验结果表明．这种分类方法具有较高
的准确性．-This paper presents a str
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数据降维，并且画出降维之后的图像，体现降维后的分类精度-Data dimensionality reduction, and draw the image after dimensionality reduction, reflecting the classification accuracy of dimensionality reduction
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由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时，对训练样本的选取依赖性很大，容易陷入局部最优的陷阱的情况，本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得
全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析，结果表明该方法可行，收敛
结果优于K-means 聚类算法，分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti
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很好用的svm工具箱，dagsvm对于图像分类效果非常好，分类精度很高，代码清洗简单。-Good use of SVM Toolbox, dagsvm for image classification effect is very good, very high classification accuracy, code cleaning easy.
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高分辨率遥感影像的支持张量机分类方法，此方法能够利用少量的训练样本实现更优的分类精度。-Support tensor machines resolution remote sensing image classification method, and this method can use a small amount of training samples to achieve better classification accuracy.
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这是用ELM（极限学习机）做的关于图像识别的分类实验，有数据，有程序，有训练时间，测试时间和精度-It is used ELM (Extreme Learning Machine) to do experiments on the classification of image recognition, has data, procedures, training time, test time and accuracy
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在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。-In the image to uate the accuracy, mainly for comparison of classification results and the actual measured value, the accuracy of the classification results ar
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针对视觉字典的最佳表示方式、图像分类任务中亟需计算效率高、存储代价小、分类准确度高的算法等难题，提出了几种创新的算法。-Aiming at the problem of the best representation of visual dictionary and the need of high efficiency, low memory cost and high classification accuracy in image classification task, several
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火灾图片分类，用于区分火灾和正常森林状态的matlab代码，正确率达到95 。-Fire image classification, is used to distinguish between normal forest fires and status of matlab code, and the accuracy reaches 95 .
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使用改进的LBP算法CLBP实现图像纹理特征的提取，并使用卡方统计方法计算类间距离并实现图像分布。本人已经实验，对15类病毒图像进行分类，不调任何参数的情况下实现67 以上的准确率。-
Using an improved algorithm CLBP LBP texture feature extraction of image, and use the chi-square statistic calculated inter-class distance and achieve imag
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Multispectral remotely sensing imagery with high
spatial resolution, such as QuickBird, IKONOS satellite
imagery or Aerial imagery, especially in urban scenes, often
perform spectral variations and rich details within a category,
resulting in
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对分类后的图像求取几个经典的分类精度数据，一共包含是三个。-Image sorting after obtaining several classical classification accuracy of data, contains a total of three.
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图像分割是图像处理的重要步骤, 由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多, 因而对彩色图像分割的研
究越来越受到人们的关注. 提出一种新的基于RGB 空间颜色相似性的彩色图像分割方法. 首先比较各种颜色模
型的优势与不足, 然后根据RGB 颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在RGB 空间下颜色相似性的方
法, 再结合提出的图像颜色分量计算方法, 从而形成颜色分类地图, 最后根据颜色分类图进行像素划分, 得到分
割结果. 实验在Matlab 平台上进行, 结果表明: 对于颜色分明
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基于地物分类真值的高光谱遥感图像分类精度评价-Accuracy uation of remote sensing image classification
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Recent research has shown the speed advantage of extreme learning machine (ELM) and the accuracy
advantage of sparse representation classification (SRC) in the area of image classification. Those two
methods, however, have their respective drawback
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