A algorithm for scene classification based on covariance descriptor

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.03.014

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A algorithm for scene classification based on covariance descriptor

更新时间：2025-09-01

- A algorithm for scene classification based on covariance descriptor
- Vol. 40, Issue 3, Pages: 258-264(2014)
- 作者机构：
  
  1. 1:解放军理工大学通信工程学院
  2. 2:光电控制技术重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.03.014
  CLC：
- Published：2014
- 稿件说明：
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A algorithm for scene classification based on covariance descriptor[J]. 2014, 40(3): 258-264.
DOI：

A algorithm for scene classification based on covariance descriptor[J]. 2014, 40(3): 258-264. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.03.014.

摘要

图像场景分类一直是计算机视觉领域的一个热点问题。提出了协方差描述子场景分类算法

它聚合了像素位置、颜色特征、方向特征和局部纹理特征等互补特征形成协方差描述子。为了避免计算黎曼空间内的协方差距离测度

把协方差描述子转换成欧式空间内的Sigma点特征

可以实现线性的场景描述和支持向量机训练。在SUN Database标准数据集上进行了算法分类测试

并与经典的场景分类算法进行了性能比较;通过构造包含噪声的场景数据集

验证了新算法和经典算法的鲁棒性。实验结果表明该算法在计算效率和分类性能方面具有很强优势

同时具有较好的噪声鲁棒性。

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