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图像区域粗糙分割情况下的区域物体分类
1
作者
佟强
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期1182-1187,1193,共7页
提出一种改进的语义物体分类方法,可在图像区域分割结果不精确的情况下,对图像区域进行分类.结合统计文本分析中的bag-of-words方法与多示例学习,将图像区域物体切分为若干小图像块,提取图像区域物体的图像特征作为其粗糙语义概念并计...
提出一种改进的语义物体分类方法,可在图像区域分割结果不精确的情况下,对图像区域进行分类.结合统计文本分析中的bag-of-words方法与多示例学习,将图像区域物体切分为若干小图像块,提取图像区域物体的图像特征作为其粗糙语义概念并计算置信度;根据粗糙语义概念进一步提取出各种区域物体类型的语义特征作为其特征语义概念;使用分类器对特征语义概念进行学习,实现了对区域物体的分类.实验结果表明,采用文中方法可在分割粗糙的图像区域上获得很好的区域物体分类准确率.
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关键词
语义
物体
区域物体分类
图像场景
分类
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职称材料
题名
图像区域粗糙分割情况下的区域物体分类
1
作者
佟强
机构
清华大学信息科学与技术国家实验室(筹)
清华大学计算机科学与技术系
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期1182-1187,1193,共7页
基金
国家自然科学基金(60970100
U0735001)
+2 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划(2009AA01Z330)
教育部博士点基金(20060003057)
教育部-英特尔信息技术专项科研基金(MOE-INTEL-08-01)
文摘
提出一种改进的语义物体分类方法,可在图像区域分割结果不精确的情况下,对图像区域进行分类.结合统计文本分析中的bag-of-words方法与多示例学习,将图像区域物体切分为若干小图像块,提取图像区域物体的图像特征作为其粗糙语义概念并计算置信度;根据粗糙语义概念进一步提取出各种区域物体类型的语义特征作为其特征语义概念;使用分类器对特征语义概念进行学习,实现了对区域物体的分类.实验结果表明,采用文中方法可在分割粗糙的图像区域上获得很好的区域物体分类准确率.
关键词
语义
物体
区域物体分类
图像场景
分类
Keywords
semantic object
region object classification
image scene classification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图像区域粗糙分割情况下的区域物体分类
佟强
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
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