【摘 要】
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建筑类型图像因为其表观特征整体相似,细节处存在差异的特点,给传统的图像分类识别算法带来很大挑战。为应对该问题,本文首先构建采集自真实校园环境中的14类建筑图像数据训
【机 构】
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闽江学院计算机与控制工程学院,闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室,福州网龙网络有限公司
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练项目(No.201710395007);福建省教育厅JK项目(No.JK2017039);福建省中青年教师教育科研项目(No.JAT170456);福州市科技计划项目(No.2018-G-98)资助
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建筑类型图像因为其表观特征整体相似,细节处存在差异的特点,给传统的图像分类识别算法带来很大挑战。为应对该问题,本文首先构建采集自真实校园环境中的14类建筑图像数据训练集,提取具有图像细节的局部特征,随后训练构建表针整幅图像内容的VLAD图像特征,最后以监督学习的方式训练SVM支持向量机实现对建筑图像的分类。通过实验验证,该方法在测试集上能过够取得75.71%的分类准确率,对校园风格的建筑图像分类识别任务具有较好的鲁棒性。
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