基于融合SIFT特征和二次聚类视觉词典生成的场景分类方法

来源 :厦门大学学报(自然科学版) | 被引量 : 10次 | 上传用户：gkhy0907

【摘要】

：

在传统SIFT(scale-invariant feature transform)特征检测算子基础上,增加部分伪极值点和非极值点作为特征点,提出融合SIFT特征检测算子.该算子能够提取图像中更多特征点,并使特征点在图像上分布均匀;然后在生成视觉词典前,对每幅图像的特征单独进行聚类,使视觉单词包含更多的场景信息,并缩短视觉词典的生成时间;最后使用PLSA(probabilistic latent

【作者】

：

郭乐新金泰松李玲玲

【机构】

：

厦门大学信息科学与技术学院,郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系

【出处】

：

厦门大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年02期

【关键词】

：

场景分类 SIFT特征视觉词典二次聚类 scene classification scale-invariant feature transform fea

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（41171341）, 教育部新世纪优秀人才支持计划项目（NCET-09-0126）,教育部博士点基金项目（20110121110020）, 国防基础科研项目,航空科学基金项目（20125168001）,福建省自然科学基金项目（2011J01365）,河南省科技创新人才杰出青年项目（114100510006）,郑州市科技局科技计划项目（10PTGG342-1）

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