基于图像目标特征空间自学习分类算法

• 作者: 贾广象 陈莹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 加速稳健特征(SURF) 图像分割 图像分类 自学习 主动轮廊模型
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 153-156,182
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0064

摘要

为解决图像分类过程中特征点选择的随机性对分类精度造成的影响，提出一种基于图像目标特征空间自学习分类算法。利用基于颜色和纹理特征的多通道局部主动轮廊模型找到图像的目标区域，在目标区域选取特征并对特征稀疏编码建立图像的目标特征空间。为进一步提高图像分类精度建立投票机制下基于图像目标特征空间的自学习算法。实验结果表明，该方法能避免特征选择的随机性对实验结果的影响，有效地提高图像分类的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈莹	江南大学物联网工程学院	101	401	10.0	14.0
2	贾广象	江南大学物联网工程学院	1	4	1.0	1.0