基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法

• 作者: 史骏 姜志国 肖腾蛟 赵丹培
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉关注机制 显著性检测 特征袋模型 显著语义模型 目标识别
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 47-55
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 字数: 6844字
• 语种: 中文

摘要

采用与传统的利用特征匹配方法进行地物目标识别不同的思路,提出一种基于显著语义模型的机场与油库目标的识别方法.该方法在低层特征空间利用视觉关注模型将航拍图像分解成若干个视觉显著性子图,提取出目标可能存在的候选区域;对训练图像集构建基于SIFT局部特征的特征袋语义模型,并利用模型中的特征字典提取出显著性子图所包含的显著语义特征,以实现对机场和油库目标的快速检测识别.利用Google Earth构建了多种不同成像条件下的典型目标数据库,对文中方法的有效性进行验证,实验的结果表明,该方法比传统的特征匹配方法具有更好的识别性能和更高的运算效率,同时对于光照、视点和尺度变化等干扰具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜志国	北京航空航天大学宇航学院	88	1038	20.0	29.0
2	赵丹培	北京航空航天大学宇航学院	20	112	7.0	9.0
3	史骏	北京航空航天大学宇航学院	5	32	4.0	5.0
4	肖腾蛟	北京航空航天大学宇航学院	1	8	1.0	1.0