1)  unsupervised image segmentation
无监督图像分割
2)  Unsupervised classification
无监分类
3)  unsupervised
无监督
1.
Novel unsupervised anomaly detection based on robust principal component classifier;
基于健壮主成分分类器的无监督异常检测方法研究
2.
The paper proposes an unsupervised training method for acquiring probability models that accurately segment Chinese character sequences into words.
接着论述了EM算法用于训练分词语言模型的可能性和局限性,为了解决EM算法严重依赖初始化条件的问题,用无监督训练方法建立概率模型,有效地解决了基于EM算法中文分词时可能存在的局部极值问题,提高分词精度。
3.
In order to overcome the weakness of statistical texture segmentation method,a new unsupervised texture segment algorithm,based on multi-resolution statistical model,was present.
针对基于统计的纹理分割算法存在的不足,提出了一种新的多分辨模型下的无监督统计纹理分割算法。
4)  unsupervised classification
无监督分类
1.
To avoid the disadvantage of getting into local optimum solution with general numerical computation methods in the general independent component analysis and the restriction of neuron activation functions of neural learning algorithm,an improved model of independent component analysis(ICA) based on genetic algorithm was proposed for the unsupervised classification of hyperspectral data.
针对独立成分分析在使用常规数值求解时容易陷入局部最优解的问题,以及采用神经学习算法时神经元激活函数的限制问题,将遗传算法与独立成分分析相结合,并对模型进行改进,提出了适合于高光谱数据无监督分类的模型。
2.
In order to classify the data of Hyperspectral remote sensing images automatically without prior knowledge,an unsupervised classification algorithm is presented based on the conception of convex geometry and spectral features in this paper.
为了实现对无任何先验知识的高光谱遥感数据的全自动分类,提出了一种关于高光谱图像的无监督分类算法。
3.
In this study,a novel artificial immune system algorithm for unsupervised classification and recognition is proposed by using a novel manifold distance based dissimilarity measure which can measure the geodesic distance along the manifold.
将一种新的流形距离作为相似性度量测度,提出了一种用于无监督分类与识别的人工免疫系统方法。
5)  unsupervised learning
无监督学习
1.
The learning of connectionism,which consists mainly of supervised learning,intensive learning and unsupervised learning,is modelled after the learning of human beings.
其学习是对人类学习的模拟,主要有监督学习、强化学习和无监督学习三种。
2.
The result of the feature selection in unsupervised learning is not as satisfactory as that in supervised learning.
无监督学习环境下的特征选择往往无法取得像有监督学习环境下那样令人满意的效果。
3.
The paper puts forward the method that based on the neural network unsupervised learning, also, improves the index on separation effects.
提出基于神经网络无监督学习的盲分离方法,并改进了分离效果评判指标。
6)  unsupervised segmentation
无监督分割
1.
Multiresolution likelihood ratio for unsupervised segmentation of SAR imagery;
基于广义多分辨似然比的SAR图像无监督分割
2.
An unsupervised segmentation of SAR imagery based on Multiscale image block is proposed.
提出了一种基于多尺度图像块的SAR图像无监督分割方法。
参考词条
补充资料:图像分割
      把图像分解为一些特定的性质相似的部分(区域或对象),并用这些部分对图像进行分析和描述。一幅图像往往包含许多不同类型的区域,如物体、环境和背景等。图像分析的一个重要方法就是用它们作为基本组成成分对图像进行描述。例如为了在气泡室图片中检出质点碰撞形式并判定其发生位置,就要在图像中分割出气泡的轨迹及其端点。为了从输入的文本中识别出一串字符,首先就要把各个字符从背景和其他字符中分离出来。因此把图像分割为若干子图像,并利用各子图像的特性和它们之间的关系描述图像,对于图像识别和解释、物景分析以及图像的分块处理和存储都有很大的意义。
  
  图像分割基本上是对像素进行分类的过程。例如用某个灰度阈值把图像像素分成"黑"和"白"两类,就可以把黑的对象同白的背景区分开。常用的分割方法有灰度等级阈值法、谱和空间分类法、区域生长法和边缘检测法。
  
  灰度等级阈值法  在图像只有两种组成部分的情况下,图像灰度的直方图常常呈现两个峰值。用两个峰值之间的谷值所对应的灰度作为阈值,把所有像素灰度大于或等于阈值的作为一类,小于阈值的作为另一类是一种最基本的两类分割方法。实际应用时为了改善分类的可靠性,可以利用某些附加的信息(例如已知两类区域的面积之比)使阈值的选择更加合理。在类别更多的情况下,可以采用多级阈值把各类分割开来(例如确定两个阈值,就可以把细胞图像分割为胞核、胞浆和背景三部分)。类别越多,图像直方图的峰值就越不明显,分割就更为困难。
  
  谱和空间分类法  对于彩色和多光谱图像,可以用像素的几种性质(颜色和谱信号)对像素作比较精细的分类。对于黑白图像,用包括像素本身灰度在内的一组局部性质(例如该像素邻域灰级的均值)在多维空间中进行分类。对于一些复杂图像,这种方法比单独的灰度阈值法效果更好。
  
  区域生长法  这是一种从图像中提取区域或实体的序贯分割法。根据灰度、纹理的均匀性、同背景的对比度以及区域、形状、尺寸等准则,把性质大致相同的邻近像素组合在一起以形成分割区域。
  
  边缘检测法  用于获取图像内物体轮廓的分割方法。一般采用曲线拟合、轮廓跟踪或边缘点连接等技术求出物体的边界。此外,若对像素的类别给以某种概率度量或隶属度,则可以对像素反复进行分类,这就成为松弛迭代分割算法。这种算法有较好的效果,在图像分析中已得到广泛应用。
  

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。