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题名融合局部聚合描述符和全局特征的现勘图像分类算法
被引量：5
- 1
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作者
刘颖
倪天宇
王富平
刘卫华
艾达
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机构
西安邮电大学图像与信息处理研究所
电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第3期1118-1124,共7页
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基金
国家自然科学基金(61802305)
公安部科技强警基础工作专项(2018GABJC39)
陕西省教育厅专项科研计划(18JK0716)。
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文摘
针对低层特征对图像内容描述不够精确而导致现勘图像分类准确率不高的不足,提出一种融合局部聚合描述符(vector of locally aggregated descriptors,VLAD)和全局特征的现勘图像分类算法。首先,分别提取HSV颜色直方图和局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征作为图像全局特征;然后,对现勘图像进行密集采样,提取每个子区域的尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征,利用VLAD方法对提取的密集SIFT特征进行编码;最后,将全局特征和VLAD特征融合,并采用直方图相交核函数的支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类。针对现勘5K、轮胎5K和Corel-1K数据集,比较提出算法与基于低层特征、基于词袋模型、基于空间金字塔模型特征分类方法的性能。结果表明:提出的算法分类精度优于对比算法。
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关键词
图像全局特征
尺度不变特征变换特征
局部聚合描述符
支持向量机
现勘图像分类
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Keywords
image global feature
scale invariant feature transform feature
vector of locally aggregated descriptors support vector machine
crime scene investigation image classification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名空间金字塔颜色直方图在图像分类中的应用
被引量：5
- 2
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作者
张鑫
刘秉权
张德园
刘远超
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第18期152-155,共4页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA01Z197
No.2007AA01Z172
+1 种基金
国家自然科学基金No.60673037
黑龙江省自然科学基金No.E200635~~
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文摘
颜色直方图在图像分类系统中有着重要的应用。针对像颜色直方图特征的空间关系,提出空间金字塔颜色直方图作为图像的特征表示。它结合了图像的全局特征以及分块特征的优点。使用支持向量机(SVM)以及常用的4种核函数进行了测试。在corel图像库上的实验结果表明,该特征可以有效地结合全局与空间特征,提高了图像的分类准确率。
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关键词
图像分类
空间金字塔颜色直方图
支持向量机
全局图像特征
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Keywords
image classification
spatial pyramid color histogram
Support Vector Machine（SVM）
global image feature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于文本引导对抗哈希的跨模态检索方法
被引量：2
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作者
朱杰
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机构
中央司法警官学院信息管理系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第2期628-632,共5页
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基金
中央司法警官学院博士科研启动经费专项项目(BSQDS202103)
河北省教育厅人文社科重大攻关资助项目(ZD202102)。
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文摘
随着深度学习方法的不断发展,跨模态哈希检索技术也取得了长足的进步。但是,目前的跨模态哈希检索方法通常基于两种假设:a)相似文本描述的图像内容也相似;b)相同类别的图像有着较好的全局相似性。但是,真实数据集中的数据往往不能满足以上两种假设,导致了跨模态哈希检索模型性能的降低。针对以上两个问题,提出了一种基于文本引导对抗哈希的跨模态检索方法(text-guided adversarial hashing for cross-modal retrieval,TAH),此方法在构建的网络结构基础上,将文本哈希码作为训练图像网络的基础,并将图像的局部特征与全局特征结合用于表示图像内容。此外,还针对性地提出了文本模态内全局一致性损失、模态间局部与全局一致性损失和分类对抗损失用于训练跨模态网络。实验证明,TAH可以在三个数据集中取得良好的检索性能。
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关键词
文本特征
图像局部与全局特征
跨模态检索
哈希码
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Keywords
text feature
image local and global feature
cross-modal retrieval
hash codes
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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