| 顾广华,秦芳.基于多层次特征表示的图像场景分类算法[J].高技术通讯(中文),2019,29(3):213~221 |
| 基于多层次特征表示的图像场景分类算法 |
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| 中文关键词: 低层描述， 中层描述， 高层语义， 聚集局部描述符编码（VLAD）编码， 场景分类 |
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| 中文摘要: |
| 传统场景分类采用底层尺度不变特征变换(SIFT)特征，运用词袋（BoW）模型以及空间金字塔（SPM）模型进行分类判别。然而，单一的低层描述的识别精度有限，无法有效表征内容多变的场景图像。本文提出基于多层次特征表示的图像场景分类算法，利用滑动窗均匀采样图像块，分别提取图像块的密集SIFT特征和卷积层卷积神经网络(CNN)特征，使用聚集局部描述符编码（VLAD）方法分别编码图像块的局部特征，将一幅图像的多个图像块特征顺序级联形成该幅图像的描述，由此构建包含局部语义信息的低层图像描述和中层图像描述。与此同时，将图像的低层描述与中层描述融合到图像的全连接层的高层语义中，从而获得整合了局部空间信息和全局语义信息的精确图像表示。本文在两个常用的场景数据集上进行了分类实验，结果表明，融合多层次特征描述的图像表示能够取得更好的分类结果。 |
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