基于FisherVector的图像精细分类方法  

出　　处：《科技资讯》2016年第32期189-189,共1页Science & Technology Information

摘　　要：该发明提出一种基于Fisher Vector的图像精细分类方法,用以解决现有图像精细分类方法中存在分类准确率低的技术问题,包括如下步骤:读取图像库数据,得到包含各个类别的训练图像集和测试图像集;提取训练图像集和测试图像集中每幅图像的RGB特征;求取关于训练图像集RGB特征描述的混合高斯参数;求取匹配图像块集的Fisher Vector特征矢量;求取训练图像集的最终特征描述和测试图像集的最终特征描述;利用SVM对训练图像集的最终特征描述进行训练,得到分类模型;利用分类模型对测试图像集的最终特征描述进行分类。该发明具有分类准确率较高的优点,可应用于互联网通信、交通和公共安全领域。

关 键 词：分类方法 图像库 特征描述 分类准确率 分类模型 互联网通信 测试图 特征矢量 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]