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基于多尺度局部特征編碼與多通道特征融合的圖像場景分類

摘要:場景分類在圖像理解和計算機視覺中是一個挑戰性問題。有效的圖像表示在場景分類任務中至關重要。CNN特征在場景分類任務中表現相對突出,但仍有缺陷,其主要表征圖像的全局特征,忽略了局部信息,且缺乏幾何不變性。本文通過編碼多尺度局部圖像塊的中層CNN特征,獲得圖像的局部信息,并將編碼特征與原始圖像的全局CNN特征進行多通道融合來描述場景圖像,獲得更高效的圖像表示,以實現更好的分類判別。本文在兩個常用的場景數據集上進行實驗評估,結果表明,該方法在場景分類任務中取得了令人滿意的效果。

關鍵詞:
  • 場景分類  
  • cnn特征  
  • 多尺度特征編碼  
  • 多通道特征融合  
作者:
秦芳; 顧廣華
單位:
燕山大學信息科學與工程學院; 河北秦皇島066004; 燕山大學河北省信息傳輸與信號處理重點實驗室; 河北秦皇島066004
刊名:
燕山大學學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:燕山大學學報

燕山大學學報雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:13-1219/N。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1963年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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