基于黎曼字典和ScSPM模型的场景分类

杨江峰; 邢传玺; 罗斌; 陈跃斌; 陈剑培; 董国芳; 王万升; 李琰

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场景图片的局部信息包含2类:像素统计分布信息和像素动态变化信息.经典场景分类模型Sc SPM仅考虑了前者,利用协方差矩阵度量局部像素动态信息,作为Sc SPM模型的互补分类信息,以提高场景分类准确率.为解决协方差矩阵特征的聚类问题,使用基于黎曼度量的顺序聚类算法,然后利用提出的局部软分配算法编码协方差矩阵.标准场景库的实验证明了所提思路能够显著提升Sc SPM模型的分类精度.

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来源
《云南民族大学学报：自然科学版》 |2017年第6期|485-491|共7页
作者
杨江峰; 邢传玺; 罗斌; 陈跃斌; 陈剑培; 董国芳; 王万升; 李琰;
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作者单位

云南民族大学电气信息工程学院;

昆明理工大学信息与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
场景分类; 协方差矩阵; 黎曼流形字典; Sc; SPM模型;

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