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摘要:
在图像分类过程中,一个图像区域内起着决定性作用的对象位置和大小都不确定,直接使用空间金字塔匹配算法的分类准确率并不高.为此,提出了一种基于兴趣域检测的空间金字塔匹配方法可以有效改善分类准确率.首先利用检测器得到的定位结果,证实了在图像分类里使用一种主流的目标检测算法去将图像的目标和背景分离,分别得到前景和背景的可行性,然后使用粗目标对齐方式匹配,为这两个区域分别构建基于空间金字塔匹配算法的空间特征直方图,最后结合检测器提供的兴趣域检测评分与支持向量机提供的评分为分类结果重评分.实验结果表明,所提方法比使用标准的空间金字塔匹配算法得到的平均准确度均值提升超过12%,同时在与三种主流算法的对比中,所提方法平均准确度均值最高,并且在超过一半的图像类别中获得了最高的平均准确度.
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文献信息
篇名 基于兴趣域检测的空间金字塔匹配图像分类
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像分类 空间金字塔匹配 兴趣域 特征直方图 平均准确度均值
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 206-211
页数 6页 分类号 TP391
字数 5075字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1706-0267
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 张彦铎 武汉工程大学湖北省智能机器人重点实验室 43 206 7.0 11.0
2 周华兵 武汉工程大学湖北省智能机器人重点实验室 5 6 2.0 2.0
3 朱国家 武汉工程大学湖北省智能机器人重点实验室 1 1 1.0 1.0
4 任世强 武汉工程大学湖北省智能机器人重点实验室 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像分类
空间金字塔匹配
兴趣域
特征直方图
平均准确度均值
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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