一种异质特征融合分类算法

计算机视觉技术在农业上的应用研究,起始于20世纪70年代末期,主要应用于植物种类的鉴别、农产品品质检测与分级等。为了利用不同特征提供的分类鉴别信息,本文提出一种异质特征融合分类算法,此算法通过图像之间不同特征的相似度建立一个logistic核回归模型,建立有效的图像分类器。并且采用多元logistic损失函数对该算法进行了多类扩展。最后,在复杂公共的运动事件数据库上验证算法性能优越性。