模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (3): 499-505    DOI:
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ICA系数的高阶统计特征在纹理分类中的应用*
徐小红,杨学志,杨德美,高隽
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
Application of Higher-Order Statistics Features of ICA Coefficients in Texture Classification
XU Xiao-Hong, YANG Xue-Zhi, YANG De-Mei, Gao Jun
Laboratory of Image Information Processing, School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009

全文: PDF (371 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
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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徐小红
杨学志
杨德美
高隽
关键词 纹理分类独立成分分析(ICA)高阶统计特征L-矩    
Abstract:ICA coefficients are non-Gaussian in independent component analysis model. The high-order statistical features are used in characterization of non-Gaussian feature. The combined moments of variance, skewness and kurtosis are proposed to describe the ICA coefficients probability distributing characteristic. The combined moments are used in texture classification and it can achieve better classification performance than the previously reported ICA features. Furthermore, L-moments are used to improve robustness in moments estimation and to get better performance than the ordinary moments.
Key wordsTexture Classification    Independent Component Analysis (ICA)    Higher-Order Statistical Feature    Moments    L-Moment   
收稿日期: 2008-06-11     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金(No. 60672120)、安徽省优秀青年科技基金(No. 08040106901)资助项目
通讯作者: 徐小红通讯地址:合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室(邮编:230009)电子信箱:xuxiaohong0406@163.com   
作者简介: 徐小红,男,1976年生,博士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别.E-mail: xuxiaohong0406@163.com.杨学志,男,1970年生,副教授,主要研究方向为图像处理、模式识别.杨德美,女,1985年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别.高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像处理、智能信息处理.
引用本文:   
徐小红,杨学志,杨德美,高隽. ICA系数的高阶统计特征在纹理分类中的应用*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(3): 499-505. XU Xiao-Hong, YANG Xue-Zhi, YANG De-Mei, Gao Jun. Application of Higher-Order Statistics Features of ICA Coefficients in Texture Classification. , 2009, 22(3): 499-505.
链接本文:  
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