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基于黎曼字典和ScSPM模型的场景分类
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作者 杨江峰 邢传玺 +5 位作者 罗斌 陈跃斌 陈剑培 董国芳 王万升 李琰 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第6期485-491,共7页
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... 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. 展开更多
关键词 场景分类 协方差矩阵 黎曼流形字典 SC SPM模型
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