模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (2): 287-294    DOI:
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一种基于粗糙集区域分割和语义分类的方法*
谢昭,高隽
合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009
中国科学院合肥智能机械研究所 仿生感知与控制研究中心 合肥 230031
A Method for Regional Segmentation and Semantic Categorization Based on Rough Set Theory
XIE Zhao, GAO Jun
Department of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009
Center for Biomimetic Sensing and Control Research, Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031

全文: PDF (1288 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统,每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念,采用相容扩展模型下的知识约简方法,对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析,提出基于粗糙集的分割算法和知识库规则约简推理方法.通过与Ncuts分割方法及统计学习方法进行理解的实验结果对比,表明算法的可行性和理解的准确性.
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谢昭
高隽
关键词 图像理解粗糙集图像分割规则约简规则推理    
Abstract:A rough set theory based method for image understanding is proposed. The images are regarded as the information system and each pixel in them as an object in the system. The reduction process and extend models with lowerupper approximations and core attribute concepts in rough sets are considered. Then a segmentation algorithm and a rule reduction and inference method are proposed. The experimental results demonstrate the feasibility and the accuracy of proposed method by comparing it with Ncuts segmentation algorithms and statistical learning ways.
Key wordsImage Understanding    Rough Set    Image Segmentation    Rules Reduction    Rules Inference   
收稿日期: 2005-03-31     
ZTFLH: TP182  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60375011)、安徽省优秀青年科技基金项目(No.04042044)和新世纪优秀人才支持计划项目(No.NCET040560)资助
作者简介: 谢昭,男,1980年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、智能信息处理.Email:xz_1313@163.com.高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像处理、模式识别、智能信息获取与处理.
引用本文:   
谢昭,高隽. 一种基于粗糙集区域分割和语义分类的方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(2): 287-294. XIE Zhao, GAO Jun. A Method for Regional Segmentation and Semantic Categorization Based on Rough Set Theory. , 2007, 20(2): 287-294.
链接本文:  
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