中国海洋大学学报（自然科学版）
中國海洋大學學報（自然科學版）
중국해양대학학보（자연과학판）
PERIODICAL OF OCEAN UNIVERSITY OF CHINA
2015年
4期
116-121
,共6页
申龙斌%李臻%魏志强%刘昊
申龍斌%李臻%魏誌彊%劉昊
신룡빈%리진%위지강%류호
高斯差分%支持向量机%场景识别%K近邻算法
高斯差分%支持嚮量機%場景識彆%K近鄰算法
고사차분%지지향량궤%장경식별%K근린산법
difference of Gaussian%support vector machine%scene recognition%K-nearest neighbor
基于图像的场景识别是目前计算机视觉研究的热点之一,然而此前的场景识别算法存在分类结果准确率不高的问题.针对图像场景识别首先提出一种改进的高斯差分采样特征,在对图像进行高斯差分滤波的基础上,根据预先设定的模板进行采样并作为图像的基本特征,之后通过词袋模型和空间金字塔算法生成图像的特征直方图.其次,提出了一种基于K近邻修正的模糊支持向量机图像场景分类算法,算法对现有的支持向量机算法进行改进,引入K近邻算法对结果进行修正,实验结果证明提出的特征的分类准确率较高,而且改进分类算法的结果也优于现有的算法.
基于圖像的場景識彆是目前計算機視覺研究的熱點之一,然而此前的場景識彆算法存在分類結果準確率不高的問題.針對圖像場景識彆首先提齣一種改進的高斯差分採樣特徵,在對圖像進行高斯差分濾波的基礎上,根據預先設定的模闆進行採樣併作為圖像的基本特徵,之後通過詞袋模型和空間金字塔算法生成圖像的特徵直方圖.其次,提齣瞭一種基于K近鄰脩正的模糊支持嚮量機圖像場景分類算法,算法對現有的支持嚮量機算法進行改進,引入K近鄰算法對結果進行脩正,實驗結果證明提齣的特徵的分類準確率較高,而且改進分類算法的結果也優于現有的算法.
기우도상적장경식별시목전계산궤시각연구적열점지일,연이차전적장경식별산법존재분류결과준학솔불고적문제.침대도상장경식별수선제출일충개진적고사차분채양특정,재대도상진행고사차분려파적기출상,근거예선설정적모판진행채양병작위도상적기본특정,지후통과사대모형화공간금자탑산법생성도상적특정직방도.기차,제출료일충기우K근린수정적모호지지향량궤도상장경분류산법,산법대현유적지지향량궤산법진행개진,인입K근린산법대결과진행수정,실험결과증명제출적특정적분류준학솔교고,이차개진분류산법적결과야우우현유적산법.
