【摘 要】
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针对林业业务图像的特点,提出了一种基于稠密尺度不变特征转换（Dense SIFT）特征的词袋（BoW）模型,并联合直方图正交核的支持向量机（SVM）对图像自动分类。首先采用Dense SIFT提取林业
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,浙江农林大学暨阳学院
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针对林业业务图像的特点,提出了一种基于稠密尺度不变特征转换（Dense SIFT）特征的词袋（BoW）模型,并联合直方图正交核的支持向量机（SVM）对图像自动分类。首先采用Dense SIFT提取林业业务图像特征,然后使用BoW模型描述各业务图像,最后利用SVM进行分类识别。实验结果表明：采用Dense SIFT特征比SIFT特征训练时间和识别时间更短,并有更高的识别率,更适应实时性较高的场合;SVM采用多项式核函数（Poly）,径向基核函数（RBF）,多层感知器核函数（Sigmoid）以及直方图交叉核对
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