【摘 要】
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局部Gist方法提取的特征维数过高、计算复杂,单一的Gist特征不能很好地描述全局场景。为此,提出一种将改进的局部Gist特征与梯度方向直方图特征进行组合的场景描述方法。采用
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局部Gist方法提取的特征维数过高、计算复杂,单一的Gist特征不能很好地描述全局场景。为此,提出一种将改进的局部Gist特征与梯度方向直方图特征进行组合的场景描述方法。采用支持向量机作为分类器,在WS场景库中考察单一特征和组合特征的分类精度,在OT场景库下研究不同数量训练样本对于分类精度的影响。实验结果表明,与全局Gist、局部Gist等方法相比,该方法能降低计算的复杂度,且提高分类正确率。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技