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基于GaborSIFT+NNScSPM图像特征抽取算法研究

江爱文 王春恒 肖柏华

自动化学报2011,Vol.37Issue(10):1183-1189,7.
自动化学报2011,Vol.37Issue(10):1183-1189,7.DOI:10.3724/SP.J.1004.2011.01183

基于GaborSIFT+NNScSPM图像特征抽取算法研究

An Image Feature Extraction Method Based on GaborSIFT+NNScSPM

江爱文 1王春恒 2肖柏华2

作者信息

  • 1. 江西师范大学计算机与信息工程学院 南昌330022
  • 2. 中国科学院自动化研究所复杂系统智能控制与管理国家重点实验室(筹) 北京100190
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摘要

Abstract

Feature representation of visual information is one of core research topics in computer vision and image understanding. In this paper, we propose a feature extraction method based on GaborSIFT+NNScSPM, trying to combine HMAX model with non-negative sparse coding to mimic the information process in VI area in visual cortex. We have test our proposed method on two public data sets (15 scenes and Caltech101), and the experiment results show that our method outperforms the existing ones.

关键词

特征抽取/生物视觉机制/HMAX/非负稀疏编码/语义分类

Key words

Feature extraction/biological inspired feature/HMAX/non-negative sparse coding/semantic classification

引用本文复制引用

江爱文,王春恒,肖柏华..基于GaborSIFT+NNScSPM图像特征抽取算法研究[J].自动化学报,2011,37(10):1183-1189,7.

基金项目

国家自然科学基金(60835001,60933010)资助 (60835001,60933010)

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

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