發(fā)布時間：2017-11-22 17:09

  本文關鍵詞：基于多特征融合的室內場景識別

  更多相關文章： 場景識別 特征提取 數(shù)據(jù)融合 支持向量機 多分類

【摘要】：針對室內場景識別,提出將全局特征與局部特征相結合,利用兩類特征在空間尺度上的互補特性,獲取更全面的場景圖像特征。分別采用Gist算法和PHOG算法進行全局和局部的特征提取,并確定以Gist+i*PHOG形式進行特征融合。在獲得場景圖像特征的基礎上,引入支持向量機(SVM)進行室內場景圖像的識別,利用1-a-1方法實現(xiàn)室內場景多分類。實驗結果表明,該方法對于室內典型場景的識別率可以達到60~80%。
【作者單位】： 東北大學基建管理處;東北大學信息科學與工程學院;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 場景識別的關鍵在于圖像特征的提取。在2005年之前,基于低級特征的場景識別方法(顏色、紋理等)獲得了廣泛的應用[1,3-5]。例如,Serrano等人[2]從圖像的子區(qū)域中提取顏色和紋理信息,實現(xiàn)圖像子區(qū)域的分類與標記。當前的研究已轉向中層特征和圖像視覺詞匯。例如,Olivia[3]利用頻

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本文編號：1215418