兼顾特征级和决策级融合的场景分类

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针对单一特征在场景分类中精度不高的问题,借鉴信息融合的思想,提出了一种兼顾特征级融合和决策级融合的分类方法。首先,提取图像的尺度不变特征变换词包(SIFT-Bo W)、Gist、局部二值模式(LBP)、Laws纹理以及颜色直方图五种特征。然后,将每种特征单独对场景进行分类得到的结果以Dezert-Smarandache理论(DSm T)推理的方式在决策级进行融合,获得决策级融合下的分类结果;同时,将五种特征串行连接实现特征级融合并进行分类,得到特征级融合下的分类结果。最后,将特征级和决策级的分类结果进行自
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