红外与激光工程
紅外與激光工程
홍외여격광공정
INFRARED AND LASER ENGINEERING
2013年
z1期
242-248
,共7页
付毅%田畅%吴泽民%曾明勇%胡银记
付毅%田暢%吳澤民%曾明勇%鬍銀記
부의%전창%오택민%증명용%호은기
空间金字塔匹配%SIFT%特征描述%场景分类
空間金字塔匹配%SIFT%特徵描述%場景分類
공간금자탑필배%SIFT%특정묘술%장경분류
spatial Pyramid matching%SIFT%feature description%scene classification
传统的空间金字塔匹配算法是一种成功的场景分类方法,先利用SIFT特征和K均值聚类的思想,构建“视觉字典”,再形成包括图像空间信息的“空间金字塔”.传统算法构建“视觉字典”时采用了128维SIFT描述子,存在特征描述符计算复杂、聚类时间长等问题.针对这些问题,提出一种基于改进SIFT的空间金字塔匹配方法,采用圆形局部区域和梯度、灰度特征将特征描述符压缩到只有18维.结合特征匹配和SVM训练器,通过与原空间金字塔匹配算法进行场景分类性能对比,结果表明:该方法在特征提取和聚类速度方面具有显著提升,同时在分类准确度上也略有提高.
傳統的空間金字塔匹配算法是一種成功的場景分類方法,先利用SIFT特徵和K均值聚類的思想,構建“視覺字典”,再形成包括圖像空間信息的“空間金字塔”.傳統算法構建“視覺字典”時採用瞭128維SIFT描述子,存在特徵描述符計算複雜、聚類時間長等問題.針對這些問題,提齣一種基于改進SIFT的空間金字塔匹配方法,採用圓形跼部區域和梯度、灰度特徵將特徵描述符壓縮到隻有18維.結閤特徵匹配和SVM訓練器,通過與原空間金字塔匹配算法進行場景分類性能對比,結果錶明:該方法在特徵提取和聚類速度方麵具有顯著提升,同時在分類準確度上也略有提高.
전통적공간금자탑필배산법시일충성공적장경분류방법,선이용SIFT특정화K균치취류적사상,구건“시각자전”,재형성포괄도상공간신식적“공간금자탑”.전통산법구건“시각자전”시채용료128유SIFT묘술자,존재특정묘술부계산복잡、취류시간장등문제.침대저사문제,제출일충기우개진SIFT적공간금자탑필배방법,채용원형국부구역화제도、회도특정장특정묘술부압축도지유18유.결합특정필배화SVM훈련기,통과여원공간금자탑필배산법진행장경분류성능대비,결과표명:해방법재특정제취화취류속도방면구유현저제승,동시재분류준학도상야략유제고.
