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摘要:
针对图像目标分类,提出了一种显著性纹理特征.考虑到显著目标图像在纹理特征表征上的优势,在目标显著性图像提取的基础上进一步提取视觉显著性纹理特征.进而将该视觉显著性纹理特征同HSV色彩特征进行融合,形成图像目标融合特征,输入至后端分类器中进行分类.多类别的交叉实验证明,基于该融合特征的目标分类方法能够较为准确的对图像目标进行分类,在SIMPLIcity图像数据集上平均分类正确率达到84.84%,在Corel图像集上平均分类正确率为85.05%,优于基于单一分类特征的图像分类方法.
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文献信息
篇名 视觉显著性纹理—色彩特征融合的图像目标分类
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 图像目标分类 显著图 特征融合 纹理特征 色彩特征
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 信息技术及图像处理
研究方向 页码范围 94-98
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3041字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-7300.2017.11.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘惠义 河海大学计算机与信息学院 53 303 8.0 15.0
2 韩辰希 河海大学计算机与信息学院 2 2 1.0 1.0
3 商国中 河海大学计算机与信息学院 2 5 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像目标分类
显著图
特征融合
纹理特征
色彩特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
出版文献量(篇)
9342
总下载数(次)
50
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