基于统计量的计算机图形检测模型

被引：1

作者：

张震 ^{[1
,2
]}

边玉琨 ^{[1
]}

平西建 ^{[2
]}

康吉全 ^{[1
]}

机构：

[1] 郑州大学电气工程学院

[2] 解放军信息工程大学信息工程学院

来源：

计算机工程 | 2009年 / 35卷 / 15期

关键词：

自然图像; 计算机图形; 统计矩特征; 颜色滤波阵列; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

自然图像和计算机图形的鉴别可采用模式识别的方法。采用统计矩特征量和基于颜色滤波阵列的统计量来建立模型,以捕获自然图像和计算机图形在图像内容上的不同相关性。选用哥伦比亚大学自然图像和计算机图形数据库来测试该模型,采用人工神经网络作为分类器进行训练和测试。实验结果表明,该模型的识别率高,稳定性好,具有较好的应用前景。

引用

页码：173 / 175

页数：3

共 4 条

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