%0 Journal Article
%T 一种基于多级空间视觉词典集体的图像分类方法
%A 罗会兰
%A 郭敏杰
%A 孔繁胜
%J 电子学报
%P 684-693
%D 2015
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.04.009
%X 针对单一特征时存在提取的信息量不足,对图像内容描述比较片面,提出将传统的SIFT特征与KDES-G特征进行串行融合,生成一个联合向量作为新的特征向量.针对传统的视觉词典构造方法缺乏考虑视觉词汇在空间的分布特点,本文引入图像空间信息,提出了一种空间视觉词典的构造方法,先对图像进行空间金字塔划分,再把空间各子区域内的特征分别聚类,构建属于对应子空间区域的空间视觉词典.在图像表示阶段,图像各子区域内的特征基于其对应的空间视觉词典进行LLC稀疏编码,根据各子区域对图像贡献程度的不同,把编码后各子区域的特征向量赋予不同的权重加权处理,再连接形成最终的图像描述.最后,利用线性SVM进行图像分类,实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性.
%K 图像分类
%K 特征融合
%K 空间视觉词典
%K LLC编码
%K 加权处理
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract8400.shtml