| 基于词包和特征融合的目标识别算法 |
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| 引用本文： | 周治平 李文慧 周明珠. 基于词包和特征融合的目标识别算法[J]. 数据采集与处理, 2017, 32(3): 489-496 |
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| 作者姓名： | 周治平 李文慧 周明珠 |
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| 作者单位： | 江南大学物联网工程学院，无锡,214122 |
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| 摘 要： | 针对现有词包模型对目标识别性能的不足，对特征提取、图像表示等方面进行改进以提高目标识别的准确率。首先，以密集提取关键点的方式取代SIFT关键点提取，减少了计算时间并最大程度地描述了图像底层信息。然后采用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述符和统一模式的局部二值模式(Local binary pattern,LBP)描述符描述关键点周围的形状特征和纹理特征，引入K-Means聚类算法分别生成视觉词典，然后将局部描述符进行近似局部约束线性编码，并进行最大值特征汇聚。分别采用空间金字塔匹配生成具有空间信息的直方图，最后将金字塔直方图相串联，形成特征的图像级融合，并送入SVM进行分类识别。在公共数据库中进行实验，实验结果表明，本文所提方法能取得较高的目标识别准确率。
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| 关 键 词： | 词包模型；目标识别；形状特征；纹理特征 |
Object Recognition Algorithm Based on Bag of Words and Feature Fusion |
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| Zhou Zhiping,Li Wenhui,Zhou Mingzhu. Object Recognition Algorithm Based on Bag of Words and Feature Fusion[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2017, 32(3): 489-496 |
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| Authors: | Zhou Zhiping Li Wenhui Zhou Mingzhu |
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| Affiliation: | School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi, 214122, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | bag of words object recognition shape features texture features |
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