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国家重点实验室开放基金(A1213)

作品数：2 被引量：16H指数：2
相关作者：陈志华张静张静袁玉波胡微微更多>>
相关机构：华东理工大学南京大学更多>>
发文基金：国家重点实验室开放基金上海市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇语义
  • 1篇语义分析
  • 1篇图像
  • 1篇图像标注
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理特征
  • 1篇校正方法
  • 1篇OPENCV
  • 1篇车牌
  • 1篇车牌定位

机构

  • 2篇华东理工大学
  • 1篇南京大学

作者

  • 2篇陈志华
  • 1篇胡微微
  • 1篇袁玉波
  • 1篇朱梦哲
  • 1篇赵钟
  • 1篇尤越
  • 1篇张静
  • 1篇张静

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机辅助设...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于OpenCV的车牌定位和校正方法被引量：6
2013年
提出了一种基于OpenCV的车牌识别和校正方法。该方法采用纹理特征和颜色信息相结合的算法对车牌进行定位,采用空间域分析的方法对倾斜车牌进行校正。在Visual Studio 2010和OpenCV2.4.1平台下验证,该方法能够对不同场景下不同种类的车牌进行定位和校正。该方法有较高的定位和校正准确率,并且能够应用于多种场合。
朱梦哲陈志华赵钟尤越
关键词：OPENCV车牌纹理特征
多模型融合的多标签图像自动标注被引量：10
2014年
为了实现更为准确的复杂语义内容图像理解,提出一种融合多模型的多标签图像自动标注方法.该方法采用3个不同的模型分别对图像语义内容进行分析:在前景语义概念检测中,提出一种基于多特征的视觉显著性分析方法,并利用多Nystrm近似核对前景对象的语义进行判别分析;对于背景概念检测,提出一种区域语义分析的方法;通过构造基于潜语义分析的语义相关矩阵来消除标注错误的标签.根据前景和背景的语义和视觉特征,分别采用不同的模型提取前景和背景标注词,而语义相关分析能够有效地提高标注的准确性.实验结果表明,该多模型融合标注方法在图像的深层语义分析以及多标签标注方面具有较好的效果;与同类算法相比,能够有效地减少错误标注的标签数目,得到更加准确的标注结果.
张静张静胡微微陈志华
关键词：图像标注
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