| 基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法 |
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| 引用本文： | 薛超,牟云平,张尧,黄宝香.基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法[J].青岛大学学报(自然科学版),2020,33(1). |
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| 作者姓名： | 薛超 牟云平 张尧 黄宝香 |
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| 作者单位： | 青岛大学计算机科学技术学院,青岛,266071;南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,南京,210003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;中国博士后科学基金;山东省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对遥感图像快速准确的检索问题,利用多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法融合全局GIST(Generalized Search Tree)特征和局部SIFT(Scale-invariant feature transform)特征开展遥感影像的检索方法研究。首先提取图像的全局GIST特征,然后通过SIFT特征的改进方法提取局部SIFT特征,利用特征融合的方法得到单一的特征向量,再通过多核学习的算法得到最优解,返回最终的检索结果。在遥感图像数据集上的检索实验表明,对比单一特征的图像检索算法,该方法能够提高检索准确率。
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| 关 键 词： | 遥感图像检索 特征提取 GIST特征 SIFT特征 多核学习 |
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