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目前大部分细粒度识别通常仅对整体特征进行提取并分类,而忽略了角度和姿态引起的部件上视觉差异,为此提出一种基于部位特征和全局特征的物体细粒度识别方法。首先将目标进行姿态聚类,使得相同姿态下展现目标相一致的可见部位,进而提取目标的部位特征,并在各姿态类内结合目标的整体特征做分类。该模型在姿态和视角影响尤其明显的鸟类数据库CUB_200-2011上进行了实验验证,结果表明与现有的同类方法相比,本文方法具有更好的性能。