一种图像多级分类方法

• 作者: 于明 王岩 翟艳东 韩淑珍
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 图像分类 多级分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（19）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 32-35,41
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73|TP317.4
• 字数: 4337字
• 语种: 中文

摘要

为了满足不同的图像分类需求,并考虑到单一显著特征能快速准确地分类差别大的图像,提出了图像多级分类方法.分析研究了多种特征提取方法,确定了各底层视觉特征的提取方法,以不同的特征向量作为SVM的输入对图像进行比较,研究不同的图像特征对图像分类的影响.通过实验验证,利用多级分类思想进行粗分类后,缩小了需要再进行细分类的图像范围,避免了不相关图像的干扰,使得多级分类方法的整体分类正确率较传统的单级分类方法得到有效提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于明	河北工业大学计算机科学与软件学院	100	698	15.0	21.0
2	翟艳东	河北工业大学计算机科学与软件学院	12	29	2.0	5.0
3	王岩	河北工业大学计算机科学与软件学院	19	79	5.0	8.0
4	韩淑珍	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	1	1.0	1.0