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徐涛
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1
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供职机构:
上海交通大学航空航天学院
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发文基金:
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
方正
上海交通大学航空航天学院
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上海交通大学航空航天学院
庹红娅
上海交通大学航空航天学院
刘力
上海交通大学航空航天学院
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2014
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基于特征筛选的码本区分性增强方法
2014年
针对BOF模型中的码本训练问题,提出了一种改进的K-means方法。传统的K-means方法没有考虑对采集到的特征进行筛选,基于优化的方法可以看做是一种特征筛选的方法,但是实现复杂,计算量大。提出了一种基于Gist信息的特征筛选方法。根据Gist信息可以将图像粗分为背景区域和前景区域,然后对前景区域进行密集的特征采样,对背景区域进行稀疏的特征采样,最后所获得的特征都用来建立码本。实验结果表明,该方法训练的码本在Caltech101上有很好的分类效果,表明了该方法的有效性。
徐涛
庹红娅
方正
刘力
敬忠良
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BOF
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