检索结果-南通市图书馆

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一种海量图像下的高精度特征检索算法

计算机仿真 2022年第4期39卷 185-188,302页

作者：宋志平朱亚俐吾尔尼沙·买买提库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

传统图像关键特征二次检索算法无法计算图像纹理相似度,导致数据库中海量相似图像的检索精度偏低,查全率与查准率均不理想。为此,设计新的基于灰度直方图的图像关键特征二次检索算法。采用中值滤波将某像素点灰度值替换成相邻区域像素... 详细信息

传统图像关键特征二次检索算法无法计算图像纹理相似度,导致数据库中海量相似图像的检索精度偏低,查全率与查准率均不理想。为此,设计新的基于灰度直方图的图像关键特征二次检索算法。采用中值滤波将某像素点灰度值替换成相邻区域像素点灰度中值,去除图像背景及噪声干扰。建立归一化灰度共生矩阵,并向量化输入图像并计算其灰度特征矢量。利用灰度直方图函数计算图像纹理相似度,完成图像关键特征第一次检索。运用Canny算子检测图像边缘并统计各边缘长短,计算输入图像与待检测图像投影值,获得图像关键特征形态信息,实现高精度图像关键特征二次检索。仿真结果证明,所提方法的查全率与查准率均较高,能快速精准检索出大量相似的图像特征。

关键词：灰度直方图图像关键特征二次检索高通中值滤波灰度变换

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基于层次匹配的维吾尔文关键词图像检索

计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3461-3467页

作者：宋志平朱亚俐吾尔尼沙·买买提徐学斌库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为提高维吾尔文文档图像检索精度,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理,计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数,将各个子块特征进行串联融合,对单词数... 详细信息

为提高维吾尔文文档图像检索精度,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理,计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数,将各个子块特征进行串联融合,对单词数据库进行浅层检索,过滤掉部分无关单词图像后形成候选单词库;在浅层检索的基础上进行深层检索,使用VGG16网络提取单词图像更深层次的空间域特征;使用网络提取的特征对候选图像库进行二次深层检索得到最终的检索结果。实验结果表明,检索的平均准确率和召回率分别为94.15%、82.03%,验证了该方法在维吾尔文文档图像检索中的有效性。

关键词：维吾尔文关键词检索 VGG16 灰度共生矩阵单词切分浅层检索深层检索

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小波变换与多特征融合的多文种离线签名识别

现代电子技术 2022年第7期45卷 74-79页

作者：穆开热姆·麦海提麦合甫热提韩辉朱亚俐库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学教务处新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为进一步提高多文种离线手写签名识别率,提出一种小波变换与多特征融合的离线签名识别方法。首先对采集完的签名图像进行预处理和小波变换,然后对小波变换后的4张签名子图像(低频信息图像、水平高频信息图像、垂直高频信息图像和对角高... 详细信息

为进一步提高多文种离线手写签名识别率,提出一种小波变换与多特征融合的离线签名识别方法。首先对采集完的签名图像进行预处理和小波变换,然后对小波变换后的4张签名子图像(低频信息图像、水平高频信息图像、垂直高频信息图像和对角高频信息图像)分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)、局部相位量化(LPQ)、韦伯描述符(WLD)和ASM能量特征,并对所提特征进行串联融合,用PCA降维形成适合的特征向量。通过训练支持向量机(SVM)和随机森林(RF)分类器对签名图像进行分类对比。文中数据集包括4个文种(英文、汉文、维吾尔文、柯尔克孜文),在单个文种识别率最高达到98%,两两混合的识别率最高达到97.54%,3个文种混合的识别率最高达到96.78%。实验结果表明,提出的方法能够有效识别多文种混合的离线签名,得到了较高的识别率。

关键词：多文种离线签名小波变换多尺度块局部二值模式局部相位量化韦伯描述符 ASM能量特征支持向量机随机森林

基于灰度直方图与改进Hu不变矩的维吾尔文关键词图像二次检索

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新疆大学学报（自然科学版）（中英文） 2022年第3期39卷 323-330页

作者：宋志平朱亚俐徐学斌吾尔尼沙·买买提库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830017 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830017

维吾尔文文字具有粘连性大、结构不封闭等特点,这给维吾尔文关键词图像检索造成了极大的困难.为提高维吾尔文文档图像检索效率,提出一种基于灰度直方图与改进Hu不变矩的关键词图像二次检索算法,该算法对单词图像进行两次检索:粗略检索... 详细信息

维吾尔文文字具有粘连性大、结构不封闭等特点,这给维吾尔文关键词图像检索造成了极大的困难.为提高维吾尔文文档图像检索效率,提出一种基于灰度直方图与改进Hu不变矩的关键词图像二次检索算法,该算法对单词图像进行两次检索:粗略检索和二次检索.在粗略检索阶段,对切分后的单词图像提取灰度直方图特征并对单词数据库进行粗略匹配,在保证召回率的情况下,过滤掉部分无关单词图像形成候选单词库.在粗略匹配的基础上进行精确匹配,使用改进的Hu不变矩对关键词图像的轮廓特征进行描述,该方法在Hu不变矩中将离心率、区域矩和结构矩统一,可以有效地描述图像的轮廓信息.在包含115张纯文本维吾尔文文档图像数据库上进行实验,其检索准确率平均值为78.36%,召回率平均值为81.68%.

关键词：维吾尔文灰度直方图 Hu不变矩粗略匹配二次检索

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聚类+连体段判别的维吾尔文档图像单词切分

计算机工程与应用 2020年第14期56卷 148-155页

作者：徐学斌吾尔尼沙·买买提阿力木江·艾沙朱亚俐库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学图书馆乌鲁木齐830046 新疆大学教师工作部乌鲁木齐830046

目前针对印刷体维吾尔文档图像的切分研究主要集中在字母切分上,单词切分的文献较少,且存在着标点符号难处理,未合并被拆分书写的单词等问题,同时单词切分准确率有待进一步提高。在对文档图像进行投影处理的基础上,通过K均值聚类算法(K-... 详细信息

目前针对印刷体维吾尔文档图像的切分研究主要集中在字母切分上,单词切分的文献较少,且存在着标点符号难处理,未合并被拆分书写的单词等问题,同时单词切分准确率有待进一步提高。在对文档图像进行投影处理的基础上,通过K均值聚类算法(K-means)对文本行中所有连体段之间的间隙进行聚类分析得出最佳的间隙判别阈值,然后对所有连体段进行筛选和粗略识别,并结合对间隙的阈值判别结果来确定单词的精确切分点和获取被拆分书写单词的位置信息。在选取的100张文档图像中测试时,结果表明该方法能有效去除标点符号对切分结果的影响,准确合并被拆分书写的单词,并且平均单词切分准确率保持在99%以上。

关键词：维吾尔文文档图像单词切分 K-means 连体段判别单词拆分

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NSCT子带纹理特征融合的中亚文种识别

计算机工程与设计 2018年第9期39卷 2848-2855页

作者：韩兴坤阿力木江.艾沙努尔毕亚.亚地卡尔朱亚俐库尔班.吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学网络与信息中心新疆乌鲁木齐830046

由于中亚地区某些文种相似度较高,单一纹理特征不能充分描述它们的纹理特点。为此,提出基于NSCT子带纹理特征融合的文种识别方法,即先对预处理后的文档图像进行非下采样Contourlet变换。对变换产生的子带分别提取局部二值模式和灰度共... 详细信息

由于中亚地区某些文种相似度较高,单一纹理特征不能充分描述它们的纹理特点。为此,提出基于NSCT子带纹理特征融合的文种识别方法,即先对预处理后的文档图像进行非下采样Contourlet变换。对变换产生的子带分别提取局部二值模式和灰度共生矩阵特征,生成高维融合特征向量,通过主成分分析法对其进行降维生成低维特征向量。通过对阿拉伯文、俄文、藏文、中文、维吾尔文、英文、蒙古文、吉尔吉斯斯坦文、哈萨克斯坦文、土耳其文进行实验,验证了该方法能更准确地提取文档图像多尺度、多方向的纹理特征,有效提高识别率。

关键词：文种识别融合纹理特征非下采样Contourlet变换局部二值模式灰度共生矩阵支持向量机

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基于非下采样轮廓波变换的离线签名识别

计算机工程与设计 2020年第12期41卷 3472-3478页

作者：莫龙飞麦合甫热提朱亚俐吾尔尼沙·买买提库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学教务处新疆乌鲁木齐830046

为提高手写签名的识别率,提出一种基于NSCT子带纹理特征融合的签名识别方法。对签名图像进行预处理(包括灰度化、平滑、二值化、归一化、细化等),对签名图像进行非下采样Contourlet变换,对变换产生的子带分别提取多级区域局部二值模式... 详细信息

为提高手写签名的识别率,提出一种基于NSCT子带纹理特征融合的签名识别方法。对签名图像进行预处理(包括灰度化、平滑、二值化、归一化、细化等),对签名图像进行非下采样Contourlet变换,对变换产生的子带分别提取多级区域局部二值模式和灰度共生矩阵特征,通过融合形成新特征。数据库包含维吾尔文和柯尔克孜文两类文种,每个文种100人(20个样本/人),共4000个签名样本进行实验,实验结果表明,该方法能更准确地提取签名图像多尺度、多方向的纹理特征,可有效提高识别率。

关键词：签名识别非下采样Contourlet变换特征融合多级区域局部二值模式灰度共生矩阵支持向量机 BP神经网络

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基于纹理特征的维吾尔文离线手写签名鉴别

计算机工程与设计 2020年第3期41卷 770-776页

作者：张淑婧麦合甫热提吾尔尼沙·买买提朱亚俐库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学教务处新疆乌鲁木齐830046

为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量... 详细信息

为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量。通过训练随机森林(RF)对签名图像进行分类鉴别。在共包含1800个签名图像的维吾尔文数据库和包含2640个签名图像的CEDAR数据库中得到的总正确率分别为96.35%和96.73%,结果表明该方法有效提高了维吾尔文离线手写签名鉴别正确率。

关键词：维吾尔文手写签名鉴别多尺度块局部二值模式局部相位量化随机森林

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基于空间关系的维吾尔文图像关键词检索

计算机工程与设计 2021年第2期42卷 497-503页

作者：徐学斌阿里木江·阿布迪日依木朱亚俐阿力木江·艾沙库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院(网络空间安全学院) 新疆乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区科技项目服务中心项目服务部新疆乌鲁木齐830002 新疆大学教师工作部新疆乌鲁木齐830046

为提高维吾尔文档图像的检索效率,提出一种基于字符空间关系的关键词检索方法。通过对文档图像进行单词切分,提取切分后单词图像的字符空间位置特征,将提取的特征根据单词的连体段数目存储为多个特征文件,根据输入关键词图像的特征寻找... 详细信息

为提高维吾尔文档图像的检索效率,提出一种基于字符空间关系的关键词检索方法。通过对文档图像进行单词切分,提取切分后单词图像的字符空间位置特征,将提取的特征根据单词的连体段数目存储为多个特征文件,根据输入关键词图像的特征寻找对应的特征文件进行查询。从115张印刷体维吾尔文档图像切分后的24460张单词集中选取10张有丰富含义的关键词图像在单词库中进行检索实验,平均准确率为96.47%,平均召回率达到了93.74%,平均每张单词的查询耗时为0.25 s,验证了该方法在维吾尔文档图像检索中的有效性。

关键词：维吾尔语单词切分关键词检索连体段空间关系