本文選題：熱核特征 + 譜特征�。� 參考：《應用科技》2017年02期

【摘要】：由于熱核具有反映圖像幾乎全部背景信息的性質,提出利用熱核特征代替圖像譜特征來反映圖像特征以提高圖像的分類準確率。在對圖像提取熱核特征前先對圖像的特征點檢測算法做了改進,即采用Canny-Harris與Harris-Laplace相結合算法對圖像進行特征點的檢測。然后利用改進算法得到的特征點建立圖的譜特征(鄰接矩陣特征與拉普拉斯矩陣特征)以及熱核特征,最后對這些特征進行SVM分類并比較實驗結果。
[Abstract]:Because the hot kernel can reflect almost all the background information of the image, it is proposed to use the thermal kernel feature instead of the spectral feature to reflect the image feature in order to improve the classification accuracy of the image. The feature point detection algorithm of image is improved before extracting hot core feature, that is, Canny-Harris algorithm combined with Harris-Laplace algorithm is used to detect feature points. Then the spectral features (adjacency matrix feature and Laplacian matrix feature) and the hot kernel feature of the graph are established by using the improved algorithm. Finally, the SVM classification of these features is carried out and the experimental results are compared.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51679058)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2052570