12、MPEG - 7与形状特征在图像检索中的应用解析

MPEG - 7与形状特征在图像检索中的应用解析

在多媒体数据爆炸式增长的今天,如何高效地对多媒体内容进行索引、搜索和过滤成为了一个关键问题。MPEG - 7标准应运而生,它为多媒体内容描述提供了一个强大的工具,同时形状特征在图像检索中也有着重要的应用。下面我们将详细介绍MPEG - 7的相关描述工具以及形状特征的提取和表示方法。

1. MPEG - 7视觉描述工具

MPEG - 7提供了一系列的视觉描述工具,用于对多媒体数据的不同方面进行描述,以下是一些主要的描述工具:
- 纹理描述 :感知浏览描述符(Perceptual Browsing Descriptor,PBD)用于粗粒度的纹理浏览。它非常紧凑,最多只需12位。PBD从纹理模式的规则性、粗糙度和方向性等方面提供了类似于人类感知的纹理特征描述,并且由于它与人类的感知密切相关,还可以手动实例化。
- 形状描述
- 形状频谱 - 3D形状描述符 :基于形状索引值对3D网格模型进行内在形状描述。MPEG - 7的3D形状描述符基于形状频谱的概念,形状频谱是形状索引在整个3D表面上的直方图。默认情况下,描述符使用100个区间的直方图,每个区间用12位表示,此外还使用两个额外的变量来构成描述符,分别表示网格平面表面区域的相对面积和无法可靠估计形状索引的多边形组件的相对面积。
- 角径向变换(Angular Radial Transformation,ART) :基于区域的描述符,用于表达2D对象区域内的像素分布。它可以描述由多个不相连区域组成的复杂对象,以及有或

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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