【摘 要】
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为提高大规模图像的分类效率及准确性，解决大规模无序图像的有序化问题，该文通过学习引用自然语言及机器学习的理论知识，提出基于视觉词袋模型与支持向量机的无序图像有序化方法
【机 构】
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中国测绘科学研究院; 航空遥感技术自然资源部重点实验室; 北京市低空遥感数据处理工程技术研究中心;
【基金项目】
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无人航空器区域组网厘米级遥感观测数据的实时快捷精准处理技术(2017YFB0503004)
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为提高大规模图像的分类效率及准确性，解决大规模无序图像的有序化问题，该文通过学习引用自然语言及机器学习的理论知识，提出基于视觉词袋模型与支持向量机的无序图像有序化方法，该方法主要流程为：首先利用词袋模型对输入的训练图像数据集构建视觉单词向量，然后利用二分类器支持向量机对生成的视觉单词进行训练，得到训练好的分类器后，再输入待检测图像数据集进行预测，最后得到每一幅图像与之相对应的具有连通性的图像，最终实现无序图像的有序化。通过该文的方法，能够较为准确的、快速的确定大规模图像之间的相互关系。实验表明，该方法显著的提高了效率，较为准确的确定具有连通性的图像，为多视图匹配，三维重建等其他应用提供了良好的数据支持。
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