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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：CN106886785A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710089186.6
申请日：2017-02-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征哈希学习的航拍图像快速匹配算法，根据航拍图像的航向重叠率选取匹配区域，在匹配区域内提取特征点获取特征点集；对获取到的特征点进行多特征描述，得到其特征向量；通过核方法将特征向量映射到统一的核空间；选取训练样本数据，在核空间内学习样本特征点的二进制哈希码和生成哈希函数；根据哈希函数，将匹配区域提取的特征点进行二进制哈希码描述，在汉明空间内依据汉明距离大小进行快速匹配。本发明采用多特征融合与哈希学习方法，将特征点表示为二进制哈希码形式，克服了传统浮点型特征描述子计算复杂、匹配速度慢的问题，简化了特征匹配方法，较单一特征的特征描述子，有更强的区分性，匹配快速且准确度高。
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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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