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场景分类中使用了许多种类的图像特征,但通常情况下,一种特征很难对许多不同场景都得到不错的分类结果,故而对特征融合方面做了很多研究工作。但特征融合的方法存在一个问题,即一般维数会很高,这个高维的特征向量可能包含冗余信息和噪声,从而降低最终的分类准确率。因此提出了使用PCA对融合的特征进行降维以去除冗余信息和噪声,经实验验证,该方法提高了分类的准确率。