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基于自然性和视觉特征通道的场景分类
引用本文:赵宏伟,李明昭,刘静,胡黄水,王丹,臧雪柏. 基于自然性和视觉特征通道的场景分类[J]. 吉林大学学报(工学版), 2019, 49(5): 1668-1675
作者姓名:赵宏伟  李明昭  刘静  胡黄水  王丹  臧雪柏
作者单位:吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012;中国科学院应用光学国家重点实验室,长春130033;吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,长春,130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012;北华大学信息技术与传媒学院,吉林省吉林市132013
基金项目:吉林省省级科技创新专项项目;应用光学国家重点实验室开放基金;吉林省教育厅十三五科学技术项目
摘    要:为提高场景分类的识别率,使其更好地应用到目标检测和行为检测中,提出了一种改进的场景分类方法。该方法首先利用空域包络模型中的自然性,将场景进行基类划分,然后通过视觉特征通道模型,对场景进行更细致的分类,从而得到最终的场景语义类别。仿真实验结果表明:改进后的场景分类方法对于场景的语义分类要优于传统场景分类方法,具有更高的识别率。

关 键 词:计算机视觉  场景分类  视觉特征通道  自然性  支持向量机

Scene classification based on degree of naturalness and visual feature channels
Abstract:
Keywords:
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