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針對(duì)典型自然場(chǎng)景智能觀測(cè)的需求，為提高稀疏分類器在小樣本數(shù)據(jù)庫上的識(shí)別精度，提出一種可見光和近紅外（ NIR） HSV圖像融合的場(chǎng)景類字典稀疏識(shí)別方法。首先，利用一直應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺顯示領(lǐng)域中的圖像HSV偽彩色處理技術(shù)將近紅外圖像與可見光圖像融合；然后，對(duì)融合圖像進(jìn)行通用搜索樹（GiST）特征和分層梯度方向直方圖（ PHOG）特征的提取與融合；最后，結(jié)合提出的類字典稀疏識(shí)別方法得到場(chǎng)景分類結(jié)果。所提方法在RGB-NIR數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)識(shí)別精度達(dá)到了74. 75%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合近紅外信息的場(chǎng)景圖像的識(shí)別精度高于未融合時(shí)的識(shí)別精度，所提方法能夠有效增加稀疏識(shí)別框架下場(chǎng)景目標(biāo)的信息表征質(zhì)量。
場(chǎng)景識(shí)別作為模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)、信號(hào)處理及人機(jī)交互等學(xué)科的重要技術(shù)，在圖像（視頻）檢索、計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)、數(shù)字圖像處理、機(jī)器人移動(dòng)定位、相機(jī)智能場(chǎng)景識(shí)別等方面都有非常重要的研究意義。常見的場(chǎng)景大致可以分為四類：自然場(chǎng)景、城市場(chǎng)景、室內(nèi)場(chǎng)景和事件場(chǎng)景。
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