基于多尺度局部特征编码与多通道特征融合的图像场景分类

• 作者: 秦芳 顾广华
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 场景分类 CNN特征 多尺度特征编码 多通道特征融合
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机技术
• 页码范围: 357-363
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2019.04.011

摘要

场景分类在图像理解和计算机视觉中是一个挑战性问题.有效的图像表示在场景分类任务中至关重要.CNN特征在场景分类任务中表现相对突出,但仍有缺陷,其主要表征图像的全局特征,忽略了局部信息,且缺乏几何不变性.本文通过编码多尺度局部图像块的中层CNN特征,获得图像的局部信息,并将编码特征与原始图像的全局CNN特征进行多通道融合来描述场景图像,获得更高效的图像表示,以实现更好的分类判别.本文在两个常用的场景数据集上进行实验评估,结果表明,该方法在场景分类任务中取得了令人满意的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾广华	燕山大学信息科学与工程学院	30	191	8.0	13.0
5	秦芳	燕山大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0