一种基于高阶特征表示的图像分类方法

摘要：

传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配,随着阶数的增加,从而导致组合爆炸问题.为此,提出一种高阶特征组合表示方法.将图像划分为多个网格,每个网格内的尺度不变特征转换组合成高阶特征组合.同一个网格内tf-idf值最大的特征作为主特征,其余特征作为子特征,将主特征与子特征之间的夹角作为特征空间信息.通过高阶特征组合的视觉距离和几何距离匹配高阶特征,并结合支持向量机进行图像分类实验,结果表明,该方法分类准确率提高了约4％,可有效避免组合爆炸问题.

关键词：高阶特征组合、图像分类、特征匹配、支持向量机、空间结构信息

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：广东省高等学校科技创新基金资助项目2013KJCX0117

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：318-321