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基于多尺度上下文信息的图像目标分类算法
被引量:
1
1
作者
杨蕾
宋永红
郑南宁
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期1643-1648,共6页
针对真实场景图像的目标分类问题,提出一种基于多尺度上下文信息的分类算法.首先运用一种软判决采样机制对图像进行局部信息采样,使场景内混合的各类信息以一种鲁棒的方式得到有效分离;然后,进一步基于软判决采样和统计特征表达机制,计...
针对真实场景图像的目标分类问题,提出一种基于多尺度上下文信息的分类算法.首先运用一种软判决采样机制对图像进行局部信息采样,使场景内混合的各类信息以一种鲁棒的方式得到有效分离;然后,进一步基于软判决采样和统计特征表达机制,计算各空间尺度下的目标上下文统计特征;最后,通过逻辑回归分类算法有效地融合多尺度的上下文信息,并作出分类决策.实验表明,所提出的算法能更好地刻画真实场景下目标的特性,明显提高图像目标分类性能.
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关键词
图像目标分类
多尺度上下文信息
软判决采样机制
外观统计特征
原文传递
题名
基于多尺度上下文信息的图像目标分类算法
被引量:
1
1
作者
杨蕾
宋永红
郑南宁
机构
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期1643-1648,共6页
基金
国家973计划项目(2007CB311005)
国家自然科学基金重大科学研究计划项目(90920008)
文摘
针对真实场景图像的目标分类问题,提出一种基于多尺度上下文信息的分类算法.首先运用一种软判决采样机制对图像进行局部信息采样,使场景内混合的各类信息以一种鲁棒的方式得到有效分离;然后,进一步基于软判决采样和统计特征表达机制,计算各空间尺度下的目标上下文统计特征;最后,通过逻辑回归分类算法有效地融合多尺度的上下文信息,并作出分类决策.实验表明,所提出的算法能更好地刻画真实场景下目标的特性,明显提高图像目标分类性能.
关键词
图像目标分类
多尺度上下文信息
软判决采样机制
外观统计特征
Keywords
object categorization
multiple extent context
soft decision-based sampling mechanism
statistical appearance representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度上下文信息的图像目标分类算法
杨蕾
宋永红
郑南宁
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011
1
原文传递
已选择
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