Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (4): 919-924.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.04.41
胡正平, 戎怡
HU Zheng-ping, RONG Yi
摘要:
针对场景分类问题,提出一种基于图像局部边缘区域的边缘改进中心对称二值模式(edge improved center symmetric local binary pattern, EICS LBP)与统计边缘主色对特征结合扩展潜在语义分析(probabilistic latent semantic analysis, PLSA)模型的场景分类算法。该方法首先提取图像局部边缘稠密采样区域的EICSLBP与统计边缘主色对特征;然后对两类特征分别聚类形成视觉词汇表,进而用词袋模型描述图像;之后利用扩展PLSA模型对图像词袋模型进行潜在语义挖掘;最后利用K最近领域(K nearest neighbors, KNN)分类器进行场景分类,得到测试图像集的混淆矩阵。多类场景图像的实验表明,该方法不需要对场景内容进行人工标注,具有较高的分类准确率,且对具有边缘轮廓的彩色图像分类精度较高。