基于顯著性檢測(cè)的圖像分類(lèi)算法
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標(biāo)簽：圖像分類(lèi)(11868)
針對(duì)傳統(tǒng)的圖像分類(lèi)方法對(duì)整個(gè)圖像不分等級(jí)處理以及缺乏高層認(rèn)知的問(wèn)題，提出了一種基于顯著性檢測(cè)的圖像分類(lèi)方法。首先，利用視覺(jué)注意模型進(jìn)行顯著性檢測(cè)，得到圖像的顯著區(qū)域；然后，利用Gabor濾波方法和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別提取該顯著區(qū)域的紋理特征和時(shí)間簽名特征；最后，根據(jù)提取的紋理特征和時(shí)間簽名特征，利用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在SIMPLIcity圖像數(shù)據(jù)集上平均分類(lèi)正確率達(dá)到94. 26%，在Caltech數(shù)據(jù)集上平均分類(lèi)正確率為95. 43%，從而證明，顯著性檢測(cè)與有效的特征提取對(duì)圖像分類(lèi)有重要影響。
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