基于超像素空间金字塔模型的场景识别研究

摘要：

针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题，提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法：先对图像做不同分辨率的超像素分割，在得到的每个图像子区域中提取PACT特征，然后利用K-means聚类构建出图像集的视觉词典。在进行场景识别时，将每幅图像所有分割子区域的PACT特征连接成一个特征向量，并加入bag of words特征进行分类，最终的场景分类结果在支持向量机LIBSVM上获得。实验结果表明该算法能够有效提高识别率。

关键词：场景识别、超像素空间金字塔模型、空间PACT、bag of words特征、支持向量机

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61202185，No.61003137；陕西省基础研究基金No.2012JQ8037；2013年西北工业大学本科毕设论文重点扶持项目。

在线出版日期：2014-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：139-143