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基于SURF和全局特征融合的图像分类研究
被引量:
10
1
作者
梁进
刘泉
艾青松
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第17期174-177,194,共5页
针对SURF对图像局部特征具有极好的描述能力,但对于全局特征描述能力不强的缺点,提出将SURF和全局颜色特征相融合的图像分类算法,提取图像的SURF特征向量集,并利用随机直方图算法将该向量集进行数据归约成单一高维特征向量;提取图像HSV...
针对SURF对图像局部特征具有极好的描述能力,但对于全局特征描述能力不强的缺点,提出将SURF和全局颜色特征相融合的图像分类算法,提取图像的SURF特征向量集,并利用随机直方图算法将该向量集进行数据归约成单一高维特征向量;提取图像HSV颜色直方图;分别利用支持向量机(SVM)对这两种特征进行分类;将两个分类结果进行高层特征融合得到最终分类结果。实验结果表明,该算法显著提高了图像分类的准确率。
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关键词
快速鲁棒特征(SURF)
全局特征
随机直方图
支持向量机
特征融合
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职称材料
题名
基于SURF和全局特征融合的图像分类研究
被引量:
10
1
作者
梁进
刘泉
艾青松
机构
武汉理工大学
信息工程学院
武汉理工大学宽带无线网络湖北省重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第17期174-177,194,共5页
基金
国家自然科学基金(No.50905133)
湖北省自然科学基金重大国际合作交流项目(No.2009BFA006)
文摘
针对SURF对图像局部特征具有极好的描述能力,但对于全局特征描述能力不强的缺点,提出将SURF和全局颜色特征相融合的图像分类算法,提取图像的SURF特征向量集,并利用随机直方图算法将该向量集进行数据归约成单一高维特征向量;提取图像HSV颜色直方图;分别利用支持向量机(SVM)对这两种特征进行分类;将两个分类结果进行高层特征融合得到最终分类结果。实验结果表明,该算法显著提高了图像分类的准确率。
关键词
快速鲁棒特征(SURF)
全局特征
随机直方图
支持向量机
特征融合
Keywords
Speeded Up Robust Feature ( SURF )
global feature
random histogram
Support Vector Machine(SVM)
feature fusion
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SURF和全局特征融合的图像分类研究
梁进
刘泉
艾青松
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
10
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参考文献
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