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摘要:
基于词包模型的图像表示方法是目前应用最广泛的特征表示方法之一,特征编码是该模型中非常重要的环节.针对已有编码方法未考虑语义信息的缺点,提出了基于局部性约束和视觉显著性的特征编码方法,并用于图像分类.在5个标准图像库进行实验和分析,结果表明融入显著性语义信息的图像编码方法能够提升分类性能.
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文献信息
篇名 基于局部性约束和视觉显著性的图像分类方法
来源期刊 北京联合大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 视觉显著性 特征编码 图像分类 局部性约束
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 智能控制与智能计算
研究方向 页码范围 57-62
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 3966字 语种 中文
DOI 10.16255/j.cnki.ldxbz.2020.01.009
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 马楠 北京联合大学机器人学院 37 298 12.0 16.0
2 梁晔 北京联合大学信息服务工程重点实验室 30 142 7.0 11.0
6 许亮 北京联合大学机器人学院 4 0 0.0 0.0
7 桂雨晗 北京联合大学机器人学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
视觉显著性
特征编码
图像分类
局部性约束
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
北京联合大学学报(自然科学版)
季刊
1005-0310
11-3224/N
北京北四环东路97号
chi
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