基于多特征融合的室内场景识别

发布时间：2017-11-22 17:09

  本文关键词：基于多特征融合的室内场景识别

  更多相关文章： 场景识别 特征提取 数据融合 支持向量机 多分类

【摘要】：针对室内场景识别,提出将全局特征与局部特征相结合,利用两类特征在空间尺度上的互补特性,获取更全面的场景图像特征。分别采用Gist算法和PHOG算法进行全局和局部的特征提取,并确定以Gist+i*PHOG形式进行特征融合。在获得场景图像特征的基础上,引入支持向量机(SVM)进行室内场景图像的识别,利用1-a-1方法实现室内场景多分类。实验结果表明,该方法对于室内典型场景的识别率可以达到60~80%。
【作者单位】： 东北大学基建管理处;东北大学信息科学与工程学院;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 场景识别的关键在于图像特征的提取。在2005年之前,基于低级特征的场景识别方法(颜色、纹理等)获得了广泛的应用[1,3-5]。例如,Serrano等人[2]从图像的子区域中提取颜色和纹理信息,实现图像子区域的分类与标记。当前的研究已转向中层特征和图像视觉词汇。例如,Olivia[3]利用频

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本文编号：1215418