基于黎曼字典和ScSPM模型的场景分类

来源 :云南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：jiusea

【摘要】

：

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.

【作者】

：

杨江峰邢传玺罗斌陈跃斌陈剑培董国芳王万升李琰

【机构】

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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

【出处】

：

云南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年06期

【关键词】

：

场景分类协方差矩阵黎曼流形字典 SC SPM模型 scene classification covariance matrix Riemannian d

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61271288,61461055,61761048）,云南省高校科技创新团队支持计划,云南省教育厅科学研究基金（2016ZZX128）,云南省科技厅青年项目（2014FD027）.

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