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ICA系数的高阶统计特征在纹理分类中的应用

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摘要

根据独立成分分析系数满足非高斯分布的特点,研究高阶统计量在特征提取中的作用.提出利用方差、偏度、峭度的联合矩描述系数的分布特征,应用于纹理分类时取得较好效果.在矩估计时进一步提出利用L-矩代替常规矩进行估计,获得更好的纹理分类效果.

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来源
《模式识别与人工智能》|2009年第3期|499-504|共6页
作者
徐小红; 杨学志; 杨德美; 高隽;
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作者单位

合肥工业大学,计算机与信息学院,图像信息处理研究室,合肥,230009;

合肥工业大学,计算机与信息学院,图像信息处理研究室,合肥,230009;

合肥工业大学,计算机与信息学院,图像信息处理研究室,合肥,230009;

合肥工业大学,计算机与信息学院,图像信息处理研究室,合肥,230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
纹理分类; 独立成分分析(ICA); 高阶统计特征; 矩; L-矩;

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