基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法

来源 :青岛大学学报(自然科学版) | 被引量 : 5次 | 上传用户：herirong

【摘要】

：

针对遥感图像快速准确的检索问题,利用多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法融合全局GIST(Generalized Search Tree)特征和局部SIFT(Scale-invariant feature transform)特征开展遥感影像的检索方法研究。首先提取图像的全局GIST特征,然后通过SIFT特征的改进方法提取局部SIFT特征,利用特征融合的方法得到

【作者】

：

薛超牟云平张尧黄宝香

【机构】

：

青岛大学计算机科学技术学院,南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室

【出处】

：

青岛大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

遥感图像检索特征提取 GIST特征 SIFT特征多核学习 remote sensing image retrievalfeature extractionG

【基金项目】

：

国家自然科学基金(批准号:61602269)资助,中国博士后科学基金(批准号:2015M571993)资助,山东省自然科学基金(批准号:ZR2017MD004)资助

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