北京理工大学学报
北京理工大學學報
북경리공대학학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2011年
11期
1342-1346
,共5页
纹理基元%自然场景分类%混合模型%KD-tree
紋理基元%自然場景分類%混閤模型%KD-tree
문리기원%자연장경분류%혼합모형%KD-tree
为解决算法生成纹理地图时时间耗费量大的问题,提出采用KD-tree算法对数据结构进行划分、减小KNN算法搜索复杂度、提高搜索速度的方法.针对基于纹理基元的分类算法无法准确检测室外某些纹理相似性较高的自然场景,提出加入颜色特征、设置相应权值构建混合模型的方法.实验结果表明,基于KD-tree的KNN算法可缩短分类时间、满足实时性的要求,基于纹理基元与颜色的分类算法在室外自然场景中能够获得较高的分类精确度.
為解決算法生成紋理地圖時時間耗費量大的問題,提齣採用KD-tree算法對數據結構進行劃分、減小KNN算法搜索複雜度、提高搜索速度的方法.針對基于紋理基元的分類算法無法準確檢測室外某些紋理相似性較高的自然場景,提齣加入顏色特徵、設置相應權值構建混閤模型的方法.實驗結果錶明,基于KD-tree的KNN算法可縮短分類時間、滿足實時性的要求,基于紋理基元與顏色的分類算法在室外自然場景中能夠穫得較高的分類精確度.
위해결산법생성문리지도시시간모비량대적문제,제출채용KD-tree산법대수거결구진행화분、감소KNN산법수색복잡도、제고수색속도적방법.침대기우문리기원적분류산법무법준학검측실외모사문리상사성교고적자연장경,제출가입안색특정、설치상응권치구건혼합모형적방법.실험결과표명,기우KD-tree적KNN산법가축단분류시간、만족실시성적요구,기우문리기원여안색적분류산법재실외자연장경중능구획득교고적분류정학도.
