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基于顯著性檢測的圖像分類算法

大小:1.18 MB 人氣: 2018-01-04 需要積分:2

  針對傳統的圖像分類方法對整個圖像不分等級處理以及缺乏高層認知的問題,提出了一種基于顯著性檢測的圖像分類方法。首先,利用視覺注意模型進行顯著性檢測,得到圖像的顯著區域;然后,利用Gabor濾波方法和脈沖耦合神經網絡模型,分別提取該顯著區域的紋理特征和時間簽名特征;最后,根據提取的紋理特征和時間簽名特征,利用支持向量機實現圖像分類。實驗結果表明,所提方法在SIMPLIcity圖像數據集上平均分類正確率達到94. 26%,在Caltech數據集上平均分類正確率為95. 43%,從而證明,顯著性檢測與有效的特征提取對圖像分類有重要影響。

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