基于多尺度上下文信息的图像目标分类算法

• 作者: 宋永红 杨蕾 郑南宁
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 图像目标分类 多尺度上下文信息 软判决采样机制 外观统计特征
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1643-1648
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对真实场景图像的目标分类问题,提出一种基于多尺度上下文信息的分类算法.首先运用一种软判决采样机制对图像进行局部信息采样,使场景内混合的各类信息以一种鲁棒的方式得到有效分离;然后,进一步基于软判决采样和统计特征表达机制,计算各空间尺度下的目标上下文统计特征;最后,通过逻辑回归分类算法有效地融合多尺度的上下文信息,并作出分类决策.实验表明,所提出的算法能更好地刻画真实场景下目标的特性,明显提高图像目标分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑南宁	西安交通大学人工智能与机器人研究所	188	3039	29.0	46.0
2	杨蕾	西安交通大学人工智能与机器人研究所	15	15	2.0	3.0
3	宋永红	西安交通大学人工智能与机器人研究所	9	45	5.0	6.0