一种改进的现勘图像分类算法

• 作 者: 白小军 史天意 刘颖
• 机 构: 西安工业大学计算机科学与工程学院,西安邮电大学通信与信息工程学院
• 出 处: 西安邮电大学学报
• 发表日期: 2016年6期
• 关键词: 加速鲁棒特征 高斯金字塔 词袋模型 图像分类 SURF Gaussian pyramid bag of words（BoW）model image cla
• 基金项目: 陕西省自然科学基金资助项目（2015JM6350）, 陕西省教育厅专项科研计划资助项目（14JK1680）

针对加速鲁棒特征在尺度变化和旋转变化方面表现不够理想的问题,提出一种改进的现勘图像分类算法。根据高斯金字塔模拟人眼由近及远视物且能保持物体尺度不变的特性,对图像提取基于高斯金字塔的加速鲁棒特征,并用词袋模型描述图像。通过训练得到支持向量机分类器,对输入图像进行分类。实验结果表明,改进算法分类准确率有明显提高。