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| 一种基于协方差描述子的场景分类算法 | |
| 引用本文： | 付毅,吴泽民,田畅,曾明勇,揭斐然. 一种基于协方差描述子的场景分类算法[J]. 光学技术, 2014, 40(3): 258-264 |
| 作者姓名： | 付毅 吴泽民 田畅 曾明勇 揭斐然 |
| 作者单位： | 付毅:解放军理工大学 通信工程学院, 南京 210007 吴泽民:解放军理工大学 通信工程学院, 南京 210007光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 417009 田畅:解放军理工大学 通信工程学院, 南京 210007 曾明勇:解放军理工大学 通信工程学院, 南京 210007 揭斐然:光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 417009 |
| 基金项目： | 光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合资助项目(20125186005) |
| 摘 要： | 图像场景分类一直是计算机视觉领域的一个热点问题。提出了协方差描述子场景分类算法,它聚合了像素位置、颜色特征、方向特征和局部纹理特征等互补特征形成协方差描述子。为了避免计算黎曼空间内的协方差距离测度,把协方差描述子转换成欧式空间内的Sigma点特征,可以实现线性的场景描述和支持向量机训练。在SUN Database标准数据集上进行了算法分类测试,并与经典的场景分类算法进行了性能比较;通过构造包含噪声的场景数据集,验证了新算法和经典算法的鲁棒性。实验结果表明该算法在计算效率和分类性能方面具有很强优势,同时具有较好的噪声鲁棒性。 |
| 关 键 词： | 图像分割 协方差描述子 Sigma点特征 场景分类 |
| 收稿时间： | 2013-09-13 |
A algorithm for scene classification based on covariance descriptor |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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