【摘 要】
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基于图像的场景识别是目前计算机视觉研究的热点之一,然而此前的场景识别算法存在分类结果准确率不高的问题。针对图像场景识别首先提出一种改进的高斯差分采样特征,在对图像
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院,中国石化胜利油田分公司物探研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61202208);青岛市科技发展计划项目(11-2-1-16-hy)资助
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基于图像的场景识别是目前计算机视觉研究的热点之一,然而此前的场景识别算法存在分类结果准确率不高的问题。针对图像场景识别首先提出一种改进的高斯差分采样特征,在对图像进行高斯差分滤波的基础上,根据预先设定的模板进行采样并作为图像的基本特征,之后通过词袋模型和空间金字塔算法生成图像的特征直方图。其次,提出了一种基于K近邻修正的模糊支持向量机图像场景分类算法,算法对现有的支持向量机算法进行改进,引入K近邻算法对结果进行修正,实验结果证明提出的特征的分类准确率较高,而且改进分类算法的结果也优于现有的算法。
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