【摘 要】
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为了提高局部特征的判别性能,本文提出了一种自动寻找某类对象的常见空间配置的方法。这种方法将局部特征的空间邻域关系编码表示,采用频繁项集挖掘技术,能在大量局部特征中
【机 构】
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北京理工大学信息科学技术学院,北京 100081
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为了提高局部特征的判别性能,本文提出了一种自动寻找某类对象的常见空间配置的方法。这种方法将局部特征的空间邻域关系编码表示,采用频繁项集挖掘技术,能在大量局部特征中发现频繁出现的空间配置。这些窄间配置可作为词语,加入到特征包分类模型,实现图像分类。用PASCAL2007视觉竞赛部分数据集作为测试数据集,分类测试结果表明,这种空间配置挖掘方法能快速处理大量视觉数据,得到的空间配置比单个局部特征具有更强的判别性,并能较好实现对象分类。
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