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基于EICS-LBP与统计边缘主色对的场景分类算法
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作者 胡正平 戎怡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期919-924,共6页
针对场景分类问题,提出一种基于图像局部边缘区域的边缘改进中心对称二值模式(edge improvedcenter symmetric local binary pattern,EICS-LBP)与统计边缘主色对特征结合扩展潜在语义分析(probabilistic latent semantic analysis,PLSA... 针对场景分类问题,提出一种基于图像局部边缘区域的边缘改进中心对称二值模式(edge improvedcenter symmetric local binary pattern,EICS-LBP)与统计边缘主色对特征结合扩展潜在语义分析(probabilistic latent semantic analysis,PLSA)模型的场景分类算法。该方法首先提取图像局部边缘稠密采样区域的EICS-LBP与统计边缘主色对特征;然后对两类特征分别聚类形成视觉词汇表,进而用词袋模型描述图像;之后利用扩展PLSA模型对图像词袋模型进行潜在语义挖掘;最后利用K最近领域(K-nearest neighbors,KNN)分类器进行场景分类,得到测试图像集的混淆矩阵。多类场景图像的实验表明,该方法不需要对场景内容进行人工标注,具有较高的分类准确率,且对具有边缘轮廓的彩色图像分类精度较高。 展开更多
关键词 场景分类 局部二值模式 边缘特征 主色特征 视觉单词 扩展潜在语义分析模型
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