TA的每日心情 | 慵懒
2020-8-28 15:16 |
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摘 要： 针对单一特征时存在提取的信息量不足，对图像内容描述比较片面，提出将传统的 ＳＩＦＴ特征与 ＫＤＥＳ Ｇ特征进行串行融合，生成一个联合向量作为新的特征向量．针对传统的视觉词典构造方法缺乏考虑视觉词汇在空间 的分布特点，本文引入图像空间信息，提出了一种空间视觉词典的构造方法，先对图像进行空间金字塔划分，再把空间 各子区域内的特征分别聚类，构建属于对应子空间区域的空间视觉词典．在图像表示阶段，图像各子区域内的特征基 于其对应的空间视觉词典进行 ＬＬＣ稀疏编码，根据各子区域对图像贡献程度的不同，把编码后各子区域的特征向量赋 予不同的权重加权处理，再连接形成最终的图像描述．最后，利用线性 ＳＶＭ进行图像分类，实验结果表明了本文方法 的有效性和鲁棒性． . c5 W" l. b# [- r2 e
( k: Q9 e8 w! l0 n! p2 z6 K关键词： 图像分类；特征融合；空间视觉词典；ＬＬＣ编码；加权处理
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图像分类是一种模式分类问题，需要根据图像中语 义内容判别一幅图像中是否出现某类对象．由于图像内 的对象存在光照、尺度及视角的变化、对象之间差异较 大、物体变形、遮挡和背景嘈杂等多种因素的影响，使得 图像分类一直以来都是计算机视觉领域一个具有挑战 性的难题，许多图像特征描述和分类技术因此得到迅速 发展。
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, y1 P v; Y. z1 K1 F3 W& Y9 i: v附件下载：
一种基于多级空间视觉词典集体的图像分类方法.pdf
(1.7 MB, 下载次数: 0)
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发表于 2021-1-19 11:11
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