基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法

薛超; 牟云平; 张尧; 黄宝香

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针对遥感图像快速准确的检索问题,利用多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法融合全局GIST(Generalized Search Tree)特征和局部SIFT(Scale-invariant feature transform)特征开展遥感影像的检索方法研究。首先提取图像的全局GIST特征,然后通过SIFT特征的改进方法提取局部SIFT特征,利用特征融合的方法得到单一的特征向量,再通过多核学习的算法得到最优解,返回最终的检索结果。在遥感图像数据集上的检索实验表明,对比单一特征的图像检索算法,该方法能够提高检索准确率。

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来源
《青岛大学学报：自然科学版》 |2020年第1期|5-11|共7页
作者
薛超; 牟云平; 张尧; 黄宝香;
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作者单位

青岛大学计算机科学技术学院;

青岛266071;

南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室;

南京210003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像编码;
关键词
遥感图像检索; 特征提取; GIST特征; SIFT特征; 多核学习;

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