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基于支持向量机的无序图像有序化研究
基于支持向量机的无序图像有序化研究
作者:
刘晓龙
朱祥娥
李英成
钱赛男
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
无序图像
有序化
视觉词袋模型
k-means
图像分类
支持向量机
摘要:
为提高大规模图像的分类效率及准确性,解决大规模无序图像的有序化问题,该文通过学习引用自然语言及机器学习的理论知识,提出基于视觉词袋模型与支持向量机的无序图像有序化方法,该方法主要流程为:首先利用词袋模型对输入的训练图像数据集构建视觉单词向量;然后利用二分类器支持向量机对生成的视觉单词进行训练,得到训练好的分类器后;再输入待检测图像数据集进行预测;最后得到每一幅图像与之相对应的具有连通性的图像,最终实现无序图像的有序化.通过该文的方法,能够较为准确地、快速地确定大规模图像之间的相互关系.实验表明,该方法显著地提高了效率,较为准确地确定具有连通性的图像,为多视图匹配,三维重建等其他应用提供了良好的数据支持.
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文献信息
篇名
基于支持向量机的无序图像有序化研究
来源期刊
测绘科学
学科
地球科学
关键词
无序图像
有序化
视觉词袋模型
k-means
图像分类
支持向量机
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
摄影测量学与遥感
研究方向
页码范围
111-116
页数
6页
分类号
P237
字数
2993字
语种
中文
DOI
10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.02.017
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
李英成
35
628
15.0
24.0
4
钱赛男
2
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朱祥娥
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研究主题发展历程
节点文献
无序图像
有序化
视觉词袋模型
k-means
图像分类
支持向量机
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
测绘科学
主办单位:
中国测绘科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1009-2307
CN:
11-4415/P
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北太平路16号
邮发代号:
2-945
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
7258
总下载数(次)
36
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