【摘 要】
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针对场景分类方法在室内场景领域的分类精度普遍较低的问题,提出一种融合全局特征和局部特征的多特征室内场景分类的方法.首先,提取场景图像的SIFT局部特征并根据关键点位置
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2011B040300002);广东工业大学团队平台重大成果培育基金项目(GDUT2011-10)
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针对场景分类方法在室内场景领域的分类精度普遍较低的问题,提出一种融合全局特征和局部特征的多特征室内场景分类的方法.首先,提取场景图像的SIFT局部特征并根据关键点位置进行聚类处理和降维,得到统一维度的SIFT特征矩阵;其次,提取场景图像的PHOG局部特征和Gist全局特征,并与SIFT特征融合在同一特征矩阵中;然后,采用SVM分类器进行场景分类的训练与识别.实验结果表明,相对于单一特征的场景图像分类方法,本文的方法具有更高的分类精度.
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