吉林大学学报(工学版) ›› 2019, Vol. 49 ›› Issue (5): 1668-1675.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20180778
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基于自然性和视觉特征通道的场景分类
赵宏伟1,2(
),李明昭1,刘静1,胡黄水3,王丹1,4,臧雪柏1()
- 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012
2. 中国科学院 应用光学国家重点实验室，长春 130033
3. 长春工业大学 计算机科学与工程学院，长春 130012
4. 北华大学 信息技术与传媒学院，吉林省 吉林市;132013
Scene classification based on degree of naturalness and visual feature channels
Hong-wei ZHAO1,2(),Ming-zhao LI1,Jing LIU1,Huang-shui HU3,Dan WANG1,4,Xue-bai ZANG1()
- 1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
2. State Key Laboratory of Applied Optics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China
3. College of Computer Science and Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China
4. College of Information Technology and Media, Beihua University, Jilin 132013, China
摘要：
为提高场景分类的识别率，使其更好地应用到目标检测和行为检测中，提出了一种改进的场景分类方法。该方法首先利用空域包络模型中的自然性，将场景进行基类划分，然后通过视觉特征通道模型，对场景进行更细致的分类，从而得到最终的场景语义类别。仿真实验结果表明：改进后的场景分类方法对于场景的语义分类要优于传统场景分类方法，具有更高的识别率。
中图分类号:
- TP391.4
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