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基于二次表示的空间目标图像分类
作者:蒋飞云;孙锐;张旭东;李超; 作者单位:合肥工业大学计算机与信息学院;奇瑞汽车博士后工作站; 加工时间:2013-12-20 信息来源:电子与信息学报
关键词:空间目标分类;;局部不变特征;;视觉模式;;二次表示
摘 要:针对空间目标图像的特点,该文提出一种基于局部不变特征的空间目标图像分类方法。该方法首先提取每幅图像的局部不变特征,利用混合高斯模型(GMM)建立全局的视觉模式,然后依据最大后验概率匹配局部特征和视觉模式来构造整个训练集图像的共现矩阵,采用概率潜在语义分析(PLSA)模型得到图像的潜在类别表示来实现图像的二次表示,最后利用SVM算法实现分类。实验结果验证了该方案的有效性。
内 容:原文可通过湖北省科技信息共享服务平台(http://www.hbstl.org.cn)获取
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