融合显著信息的LDA极光图像分类
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(41031064,60902082);教育部留学回国人员科研启动基金;2010年海洋公益性行业科研专项经费(201005017);陕西省自然科学基础研究计划(2011JQ8019);中央高校基本科研业务费专项资金(K5051302008,K5051202048)


Aurora Image Classification Based on LDA Combining with Saliency Information
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    美丽的极光形态各异,不同形态的极光蕴含不同的物理意义,所以研究极光图像的分类具有重要的科学价值.在LDA(latent Dirichlet allocation)模型基础上提出了一种融合显著信息的LDA 方法(LDA with saliencyinformation,简称SI-LDA),利用极光图像的谱残差(spectral residual,简称SR)显著信息生成视觉字典,加强极光图像的语义信息,并将其用于极光图像的特征表示.最后,利用SVM分类器对极光图像进行分类.实验结果表明,所提出的算法获得了良好的分类结果.

    Abstract:

    There are different shapes of auroras in the sky around the arctic pole and the antarctic pole and there are different physical meaning and significance for different auroras. Therefore, the research on classification of aurora images has significant scientific value. In this paper, an aurora image classification method based on LDA with saliency information (SI-LDA) is proposed. First, the salience information of aurora images is used to generate visual dictionary which enhances the semantic information of aurora images. Next, the aurora images are represented by SI-LDA. Finally, SVM is applied to classify aurora images. Experimental results show that the proposed method achieves high performance over other algorithms available.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韩冰,杨辰,高新波.融合显著信息的LDA极光图像分类.软件学报,2013,24(11):2758-2766

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2013-05-03
  • 最后修改日期:2013-07-17
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-11-01
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号