上海交通大学学报

上海交通大学学报 ›› 2016, Vol. 50 ›› Issue (6): 902-909.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.06.015

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基于SPM-IBOVW模型的自然场景识别

章海兵, 刘士荣, 张波涛, 王坚   

  1. 杭州电子科技大学, 杭州电子科技大学
  • 出版日期:2016-06-28 发布日期:2025-07-02

基于SPM-IBOVW模型的自然场景识别

章海兵, 刘士荣, 张波涛, 王坚   

  1. 杭州电子科技大学, 杭州电子科技大学
  • Online:2016-06-28 Published:2025-07-02

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摘要： 提出一种基于空间金字塔匹配的集成化视觉词典(SPM-IBOVW)模型的自然场景识别方法.对各个类别的特征集合分别聚类形成各类别视觉词包,并连接成为集成化视觉词包(IVV);采用一种新的5层空间金字塔划分方法,相比经典划分方法在降低算法复杂度的同时,提高了场景识别率,并通过15类通用复杂场景的识别实验验证其有效性.结果表明,所提出的方法对复杂场景的识别率达到83.17％.

关键词: 视觉单词, 空间金字塔匹配, 集成化视觉词包模型, 集成化视觉词典, 场景识别

Abstract: 提出一种基于空间金字塔匹配的集成化视觉词典(SPM-IBOVW)模型的自然场景识别方法.对各个类别的特征集合分别聚类形成各类别视觉词包,并连接成为集成化视觉词包(IVV);采用一种新的5层空间金字塔划分方法,相比经典划分方法在降低算法复杂度的同时,提高了场景识别率,并通过15类通用复杂场景的识别实验验证其有效性.结果表明,所提出的方法对复杂场景的识别率达到83.17％.

Key words: 视觉单词, 空间金字塔匹配, 集成化视觉词包模型, 集成化视觉词典, 场景识别