| 基于Gist特征与PHOG特征融合的多类场景分类 |
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| 引用本文： | 肖保良.基于Gist特征与PHOG特征融合的多类场景分类[J].中北大学学报,2014(6):690-694. |
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| 作者姓名： | 肖保良 |
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| 作者单位： | 中国航空工业洛阳电光设备研究所,河南洛阳,471009 |
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| 摘 要： | Gist特征是根据稀疏网格划分提取图像全局特征,它可以很好地描述单一场景,但是对于同一图像可能包含的多个场景,该特征的区分性能有所下降;而PHOG特征,提取的是图像局部轮廓特征,对Gist特征有一定的补充.本文以此提出基于Gist特征与PHOG特征融合的场景分类技术,首先分别提取图像的Gist特征和PHOG特征,然后将两种特征串接起来形成融合特征,最后使用SVM分类器进行场景训练和分类.在OT数据集上,考察了单一特征的分类精度和融合特征的分类精度,以及训练样本数对分类性能的影响,通过实验对比发现特征融合能够有效地提高场景分类的正确率.
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| 关 键 词： | 场景分类 Gist特征 PHOG SVM 特征融合 |
Multiclass Scene Classification Based on Fusion of Gist Feature and PHOG Feature |
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| XIAO Bao-liang.Multiclass Scene Classification Based on Fusion of Gist Feature and PHOG Feature[J].Journal of North University of China,2014(6):690-694. |
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| Authors: | XIAO Bao-liang |
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| Affiliation: | XIAO Bao-liang;Luoyang Institute of Electro-Optical Devices,Aviation Industry Corporation of China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | scene classification Gist feature PHOG SVM feature fusion |
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