基于随机森林的天气场景判别算法

• 作者: 史静 朱虹
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 SIFT特征 空间金字塔 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.24.015

摘要

传统的天气状态识别往往利用许多传感器收集数据判别天气状态.然而利用图像进行天气状态识别的研究却少之又少.利用词袋模型和空间金字塔匹配对室外图像的天气状态进行识别,该方法通过分析晴天与阴天两类天气状态对图像的影响,将两类天气状态看成两种场景,对图像提取SIFT(旋转不变描述子)特征,利用词袋模型和空间金字塔匹配得到金字塔特征,然后利用金字塔特征训练分类器进而识别待测样本.在分类器构造方面,利用支持向量机(SVM)构造一级分类器,利用随机森林构造二级分类器,对测试样本经过一级分类器其介于两个支持向量之间的样本输入到二级分类器进行识别.通过对两类天气图像集的一万张图像进行测试,其识别率可以达到82％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱虹	西安理工大学自动化与信息工程学院	86	857	13.0	25.0
2	史静	西安理工大学自动化与信息工程学院	22	102	6.0	9.0