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基于EICS-LBP与统计边缘主色对的场景分类算法
1
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。
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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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题名
基于EICS-LBP与统计边缘主色对的场景分类算法
1
作者
胡正平
戎怡
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金(61071199)
河北省自然科学基金(F2010001297
+2 种基金
F2008000891)
中国博士后科学基金(20080440124)
第二批中国博士后科学基金(200902356)资助课题
文摘
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。
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
Keywords
scene classification
local binary pattern(LBP)
edge feature
dominant color feature
visual words
extended probabilistic latent semantic analysis(PLSA) model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EICS-LBP与统计边缘主色对的场景分类算法
胡正平
戎怡
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011
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