基于热核嵌入的图像分类技术

发布时间：2018-06-22 10:40

  本文选题：热核特征 + 谱特征　； 参考：《应用科技》2017年02期

【摘要】：由于热核具有反映图像几乎全部背景信息的性质,提出利用热核特征代替图像谱特征来反映图像特征以提高图像的分类准确率。在对图像提取热核特征前先对图像的特征点检测算法做了改进,即采用Canny-Harris与Harris-Laplace相结合算法对图像进行特征点的检测。然后利用改进算法得到的特征点建立图的谱特征(邻接矩阵特征与拉普拉斯矩阵特征)以及热核特征,最后对这些特征进行SVM分类并比较实验结果。
[Abstract]:Because the hot kernel can reflect almost all the background information of the image, it is proposed to use the thermal kernel feature instead of the spectral feature to reflect the image feature in order to improve the classification accuracy of the image. The feature point detection algorithm of image is improved before extracting hot core feature, that is, Canny-Harris algorithm combined with Harris-Laplace algorithm is used to detect feature points. Then the spectral features (adjacency matrix feature and Laplacian matrix feature) and the hot kernel feature of the graph are established by using the improved algorithm. Finally, the SVM classification of these features is carried out and the experimental results are compared.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51679058)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2052570