| 基于融合SIFT特征和二次聚类视觉词典生成的场景分类方法 |
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| 引用本文： | 郭乐新,金泰松,李玲玲.基于融合SIFT特征和二次聚类视觉词典生成的场景分类方法[J].厦门大学学报(自然科学版),2013,52(2):196-201. |
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| 作者姓名： | 郭乐新 金泰松 李玲玲 |
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| 作者单位： | 1. 厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门,361005
2. 郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系,河南郑州,450015 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，教育部新世纪优秀人才支持计划项目，教育部博士点基金项目，国防基础科研项目，航空科学基金项目，福建省自然科学基金项目，河南省科技创新人才杰出青年项目，郑州市科技局科技计划项目 |
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| 摘 要： | 在传统SIFT(scale-invariant feature transform)特征检测算子基础上,增加部分伪极值点和非极值点作为特征点,提出融合SIFT特征检测算子.该算子能够提取图像中更多特征点,并使特征点在图像上分布均匀;然后在生成视觉词典前,对每幅图像的特征单独进行聚类,使视觉单词包含更多的场景信息,并缩短视觉词典的生成时间;最后使用PLSA(probabilistic latent semantic analysis)主题生成模型实现场景分类.在标准图像集上进行的对比实验表明:该方法的分类性能有一定提高,并且对多个不同场景的表现较为均稳.
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| 关 键 词： | 场景分类 SIFT特征 视觉词典 二次聚类 |
Scene Classification Based on Integrated Scale-invariant Feature Transform (SIFT) Feature and Visual Dictionary Using Twice-clustering Method |
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| GUO Le-xin
,
JIN Tai-song
,
LI Ling-ling.Scene Classification Based on Integrated Scale-invariant Feature Transform (SIFT) Feature and Visual Dictionary Using Twice-clustering Method[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2013,52(2):196-201. |
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| Authors: | GUO Le-xin JIN Tai-song LI Ling-ling |
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| Institution: | 1.School of Information Science and Engineering,Xiamen University,Xiamen 361005,China;2.Department of Computer Science and Application,Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management,Zhengzhou 450015,China) |
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| Abstract: | |
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