基于双尺度分解和模糊熵测量的特征选择算法

梁俊花, 孙兴华, 叶永飞, 刘乃迪, 张晓

河北北方学院学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (4) : 28 -32.

河北北方学院学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (4) : 28 -32.

基于双尺度分解和模糊熵测量的特征选择算法

    梁俊花, 孙兴华, 叶永飞, 刘乃迪, 张晓
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摘要

针对当前树叶识别算法缺乏足够的鲁棒性和可区分度,提出一种双尺度分解和模糊熵测量的特征选择算法。首先采用自适应提升小波(ALW)和不同尺度高斯滤波的双尺度算法,然后根据中心对称的局部二进制描述算子(CS-LBP)提取形状和纹理特征,最后由模糊熵测量法(FESM)重新分配各个尺度的比例。实验结果说明算法具有较高的识别率和噪声容忍度。

关键词

自适应提升小波 / CS-LBP / 模糊熵

Key words

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梁俊花, 孙兴华, 叶永飞, 刘乃迪, 张晓. 基于双尺度分解和模糊熵测量的特征选择算法[J]. 河北北方学院学报(自然科学版), 2015, 31(4): 28-32 DOI:

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河北省教育厅重大项目(ZD20131085); 河北北方学院重大课题(ZD201301)

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