[发明专利]一种基于SIFT特征软匹配的图像分类方法有效
| 申请号： | 201611074826.8 | 申请日： | 2016-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN106778775B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 吴晓富;张婉 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 李湘群 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SIFT特征软匹配的图像分类方法，该方法主要包括如下步骤：使用SIFT特征提取算法对每个待分类图像提取特征；将提取出来的SIFT特征在每两个图像之间进行软匹配；根据图像之间匹配后的结果定义一种相似度度量标准；将上述图像之间的相似度作为后续分类算法的输入，进行分类。该方法定义了一种基于SIFT特征的相似度度量标准，很好地保证了算法的可行性。该方法不需要训练大量的样本，能够直接对输入的图像进行分类，很好地提高了图像分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sift 特征 匹配 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于SIFT特征软匹配的图像分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：对待分类的图像分别进行SIFT特征提取操作；步骤2：将步骤1中提取出来的SIFT特征在每两个图像之间进行软匹配；步骤3：根据步骤2中计算出的图像i，j之间的匹配程度定义一种相似度度量标准；步骤4：将步骤3中计算所得的相似度作为AP聚类算法的输入，进行最终的分类。
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