宏钜泰的A2 - Cheng盟——徐半AU - Lu, Yingshu盟——吴Xiaobin PY - 2020 DA - 2020/09/11 TI -环形空间金字塔映射和特性Fusion-Based图像编码表示和分类SP - 8838454六世- 2020 AB -传统图像分类模型一般采用单一特征向量来表示信息的内容。然而,单一图像特征系统很难提取图像中包含的信息的完整,和传统特征信息的编码方法有一个很大的损失。旨在解决这一问题,本文提出了一个特性fusion-based图像分类模型。该模型结合主成分分析(PCA)算法,加工尺度不变特征变换(P-SIFT)和颜色命名(CN)特性生成因素相互独立的图像表示。在编码阶段的尺度不变特征变换(筛选)特性,bag-of-visual-word模型(BOVW)是用于功能重建。同时,为了引入空间信息提取的特征,介绍了金字塔旋转不变的空间映射方法P-SIFT和CN功能划分和代表性。在特征融合的阶段,我们采用支持向量机和两个内核(SVM-2K)算法,它将培训过程划分为两个阶段,最后学习的知识从相应的内核矩阵分类性能改进。实验表明,该方法能有效地改善图像描述的准确性和图像分类的精度。SN - 1530 - 8669你2020/8838454 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2020/8838454——摩根富林明——无线通信和移动计算PB - Hindawi KW - ER