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摘要:
在空间金字塔词袋模型的基础上,针对其空间信息利用不足的问题,本文先计算图像中每一个字典向量的相对位置分布来提取出局部位置特征.然后,用非下采样轮廓波变换和线性判别分析来生成图像的全局轮廓特征.最后,通过局部位置特征与全局轮廓特征相结合的方式提高空间信息利用率,从而提高场景和物体图像分类正确率.为了检验方法的可行性,本文分别在数据库Caltech 101、MSRC和15 Scene上进行实验.实验结果证明,本文提出的方法进一步利用了空间信息,从而提高了分类正确率.
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文献信息
篇名 局部位置特征与全局轮廓特征相结合的图像分类方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 图像分类 词袋模型 局部位置特征 非下采样轮廓波变换 全局轮廓特征
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1726-1731
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 4452字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.07.026
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 刘彬 燕山大学信息科学与工程学院 304 3194 26.0 40.0
2 李海滨 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 77 591 12.0 20.0
3 李雅倩 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 27 149 9.0 11.0
4 吴超 燕山大学信息科学与工程学院 7 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分类
词袋模型
局部位置特征
非下采样轮廓波变换
全局轮廓特征
研究起点
研究来源
研究分支
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电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
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11181
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英文译名:
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