王正
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：清华大学更多>>
- 发文基金：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>>
- 基于复合叶片特征的计算机植物识别方法被引量：6
- 2014年
- 该文探讨如何根据植物的叶片特征,利用图像处理和机器学习的方法对植物进行分类。鉴于现有的叶片分类系统多采用单一的特征,如几何和纹理等,仅能在小规模数据库上得到较好的结果。然而,随着样本种类的增多,单一特征在不同种类叶片之间的相似性非常明显,致使分类正确率降低。该研究使用多种复合特征,并提出了原创的预处理方法以及宽度、叶缘频率特征,较传统的几何特征更为详尽。研究结果显示,复合特征可以有效避免算法过拟合问题,使之适用于更大的数据库。通过提取21类植物的叶片宽度、颜色、叶缘和纹理共292维特征,对1 915张数字图像进行了分类,正确率达到93%,并分析了各类特征对分类结果的影响。研究结果表明,在不影响分类正确率前提下,可将特征减少到约100维。
- 高翔王正丁见亚杨倩
- 关键词：模式识别植物分类图像处理
- 基于模板匹配的调色板方法被引量：2
- 2016年
- 使用模板匹配的方法对屏幕视频进行编码时,视频图像中近80%像素点残差为零.为了更好地对非零残差点进行编码,进一步提高编码效率,提出基于模板匹配的调色板方法.该方法利用非零残差点的统计信息,生成全局的和局部的调色板,使用调色板索引重新对非零残差点进行编码,进一步缩小预测残差.实验结果表明,采用文中方法对非零残差进行修正,最多可提升30%的编码效率.
- 王正陶品冯立新温江涛杨士强
- 关键词：视频编码调色板
