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摘要:
场景图像分类近年来受到人们的广泛关注,而基于统计模型的方法更是场景分类中的研究热点.我们提出了种新的基于多特征融合和扩展pLSA模型的场景图像分类框架.对每幅图像首先用多尺度规则分割确定局部基元,然后提每个局部基元的多分辨率直方图矩特征和SIFT特征,最后用扩展的概率生成模型对图像集进行建模,测试.我们的方法仅能够很好的表示图像的语义特性而且在模型的训练阶段是无监督的.我们针对目前常用的3个数据库,做了三组对比验,均取得了比以前的方法更好的识别结果.
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文献信息
篇名 基于多特征扩展pLSA模型的场景图像分类
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 多分辨率直方图矩特征 场景分类 概率生成模型
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 539-544
页数 分类号 TP391-4
字数 5194字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2010.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 江悦 湖南长沙国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室 1 19 1.0 1.0
2 王润生 湖南长沙国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室 1 19 1.0 1.0
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2020(3)
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  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
多分辨率直方图矩特征
场景分类
概率生成模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
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13
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