基于区域特征的图像分类技术

摘要：

为解决自然图像的对象分类问题,提出了一种新的区域特征提取和表示方法. 该方法采用六边形近似区域边界,使用六边形的边长比和角度表示区域的形状特征,并采用简化的SIFT描述子描述区域的外貌特征. 将这种区域特征矢量量化后形成码书,用于基于特征包的识别模型,完成分类任务. 用PASCAL2007视觉竞赛数据集作为测试数据集,获得了较好的分类效果,结果表明,该区域特征表示法综合了外貌特征和形状特征,具有较高的分辨性能,同时还具有描述简洁、通用性强的特点.

关键词：对象识别、特征包模型、特征提取、区域特征、图像分类

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委预研项目40401

在线出版日期：2008-12-15（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：885-889