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融合FV-SIFT特征和深度卷積特征的車輛圖像細粒度分類

摘要:針對現(xiàn)有的SIFT特征在車輛細粒度分類中存在的分類精度低的問題,提出了一種融合FV-SIFT特征和深度卷積特征的車輛圖像細粒度分類算法。首先采用SIFT算法與Fisher Vector算法相結(jié)合的方式提取車輛圖像的FV-SIFT特征,然后采用VGG-16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取車輛圖像的深度卷積特征,最后將FV-SIFT特征與深度卷積特征進行線性融合并采用支持向量機對融合后的車輛特征進行分類。實驗結(jié)果表明,該方法的分類準確率達到82.3%,較FV-SIFT算法在分類準確率上提高了15.4%。

關(guān)鍵詞:
  • 圖像細粒度分類  
  • sift算法  
  • fisher  
  • vector算法  
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  
  • svm分類  
作者:
楊志鋼; 馬俊杰
單位:
哈爾濱工程大學信息與通信工程學院; 黑龍江哈爾濱150001
刊名:
應(yīng)用科技

注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:應(yīng)用科技

應(yīng)用科技雜志緊跟學術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:23-1191/U。堅持指導(dǎo)性與實用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1974年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。

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