多特征融合的室内场景分类研究

• 作者: 孙伟 谭志 连伟烯 钟映春
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 室内 场景分类 单一特征 多特征融合
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.11
• 字数: 4036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2015.01.016

摘要

针对场景分类方法在室内场景领域的分类精度普遍较低的问题，提出一种融合全局特征和局部特征的多特征室内场景分类的方法。首先，提取场景图像的SIFT局部特征并根据关键点位置进行聚类处理和降维，得到统一维度的SIFT特征矩阵；其次，提取场景图像的PHOG局部特征和Gist全局特征，并与SIFT特征融合在同一特征矩阵中；然后，采用SVM分类器进行场景分类的训练与识别。实验结果表明，相对于单一特征的场景图像分类方法，本文的方法具有更高的分类精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟映春	广东工业大学自动化学院	46	442	11.0	20.0
2	孙伟	广东工业大学自动化学院	2	5	1.0	2.0
3	谭志	广东工业大学自动化学院	2	5	1.0	2.0
4	连伟烯	广东工业大学自动化学院	3	9	2.0	3.0