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公开(公告)号：CN106203448B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610538778.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性尺度空间的场景分类方法，构建非线性尺度空间，提取并融合图像颜色特征和空间特征，得到C‑KAZE特征描述向量，通过K‑means将得到的C‑KAZE特征向量聚类生成视觉词包，经过编码池化后，得到高层语义，结合BoVW模型，SPM模型提取并融合图像的高层语义特征和空间布局信息，通过编码和平均池化操作得到最终的特征向量，输入SVM分类器完成场景分类。本发明可快速有效的完成高分辨率，大数据量的场景图像分类，其平均分类准确率和实时性均高于现有分类算法。
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公开(公告)号：CN107480718A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710706366.4
申请日：2017-08-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6272 , G06K9/6223 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉词袋模型的高分辨率遥感图像分类方法，包括，图像多特征提取；构建初始视觉词典；筛选视觉单词，构建视觉词典子集；图像表达和分类。本发明有效减少了词典中的冗余信息，平衡了单词的相关性和冗余性，从而提高词典子集的特征描述能力，使高分辨率遥感图像的分类精度得到显著提升。
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公开(公告)号：CN106203448A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610538778.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性尺度空间的场景分类方法，构建非线性尺度空间，提取并融合图像颜色特征和空间特征，得到C-KAZE特征描述向量，通过K-means将得到的C-KAZE特征向量聚类生成视觉词包，经过编码池化后，得到高层语义，结合BoVW模型，SPM模型提取并融合图像的高层语义特征和空间布局信息，通过编码和平均池化操作得到最终的特征向量，输入SVM分类器完成场景分类。本发明可快速有效的完成高分辨率，大数据量的场景图像分类，其平均分类准确率和实时性均高于现有分类算法。
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