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中国科学院合肥物质科学研究院专利：基于特征融合的图像相似度计算方法、系统及存储介质
基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建
图像超分辨率重建 多尺度卷积 特征融合 反投影
2024/1/22
针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题,提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建.该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息,增强跨通道信息融合能力;然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射,提升网络的早期重建能力;最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用,从而融合不同深度的特征信息进行图像重建。
基于轮廓与边缘纹理特征融合的掌纹识别
轮廓特征 边缘纹理特征 灰度直方图 差分盒子维
2016/10/12
为了增强掌纹图像信息的分析和提取能力，提出了一种基于轮廓与边缘纹理特征融合的掌纹识别算法。 该算法分别将灰度直方图和差分盒子维算法作用于掌纹图像的低频和高频成分，提取图像的轮廓和边缘纹理特征， 然后并联融合二者特征向量进行匹配。通过香港理工大学PolyU 掌纹图像数据库的验证，算法识别精度为99.56%， 特征提取和匹配时间为56 ms，满足识别精度和实时性要求，且算法复杂度和造价低，具有较高的工...
在传统线性关联向量机的基础上，设计了一种多特征融合的多类分类器．该分类器基于多类Probit回归模型将传统的两类线性关联向量机推广为多类关联向量机，利用线性关联向量机的特征选择功能，对融合的高维特征向量进行降维和合理的幂次扩展，使线性关联向量机具有构造非线性分类界面的能力，以保证对非线性多类分类问题稳健的融合识别性能．针对雷达高分辨距离像目标识别问题，提取3种平移不变特征，使用提出的多特征融合的多...