基于黎曼字典和ScSPM模型的场景分类 |
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作者单位: | ;1.云南民族大学电气信息工程学院;2.昆明理工大学信息与自动化学院 |
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摘 要: | 场景图片的局部信息包含2类:像素统计分布信息和像素动态变化信息.经典场景分类模型Sc SPM仅考虑了前者,利用协方差矩阵度量局部像素动态信息,作为Sc SPM模型的互补分类信息,以提高场景分类准确率.为解决协方差矩阵特征的聚类问题,使用基于黎曼度量的顺序聚类算法,然后利用提出的局部软分配算法编码协方差矩阵.标准场景库的实验证明了所提思路能够显著提升Sc SPM模型的分类精度.
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关 键 词: | 场景分类 协方差矩阵 黎曼流形字典 Sc SPM模型 |
Scene classification based on Riemannian dictionary and ScSPM model |
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Affiliation: | ,School of Electric and Information Technology,Yunnan Minzu University,School of Information and Automation,Kunming University of Science and Technology |
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Abstract: | |
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Keywords: | scene classification covariance matrix Riemannian dictionary Sc SPM |
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