利用编码层特征组合进行场景分类

被引:1
作者
崔崟 [1 ]
段菲 [2 ]
章毓晋 [2 ]
机构
[1] 北京航空航天大学电子信息工程学院
[2] 清华大学电子工程系
基金
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
场景分类; 词袋模型; 特征组合; 语义层次;
D O I
10.13229/j.cnki.jdxbgxb2013.s1.101
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为了提高图像场景分类效果,一种有效的方法是将不同特征组合起来,以常用的SIFT特征和归一化颜色直方图(NCH)特征为例研究了不同语义层次上的组合——特征层的组合和编码层的组合以及它们的效果。在几个常用数据库上的实验结果表明,相比简单的组合特征,在特征提取后再进行组合能在降低特征维数的情况下保持分类的效果,而在编码层的特征组合能获得更高的分类准确率。这表明特征组合应尽量在较高的语义层次上进行。
引用
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页数:5
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共 2 条
[1]   Distinctive image features from scale-invariant keypoints [J].
Lowe, DG .
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2004, 60 (02) :91-110
[2]  
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