文献类型：会议

作　　者：焦振宇 许超

作者单位：北京大学机器感知与智能教育部重点实验室

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973)(No.2011CB302400);国家自然科学基金(No.61375026);国家科技支撑计划课题(No.2015BAF15B00);深圳基础研究课题(No.JCYJ20120614152136201)

会议文献：第十届全国信号和智能信息处理与应用学术会议专刊

会议名称：第十届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

会议日期：20161021

会议地点：中国湖北襄阳

主办单位：中国高科技产业化研究会智能信息处理产业化分会

出版单位：《计算机工程与应用》杂志社（ThePublishin...

出版日期：20161000

学会名称：中国高科技产业化研究会

语　　种：中文

摘　　要：图像分类问题是计算机视觉中的一个基本问题,随着研究的深入,精细分类已经逐渐取代粗分类成为研究的重点。在精细分类问题上,由于子类之间整体上的相似性,传统的方法往往表现不佳,采用可变部件模型(DPM)对图像进行目标的检测和目标子部分的分割,利用图像显著性区域检测的方式来帮助校正检测结果,使用特征算子对整体和部分进行特征的提取,最后使用多个分类器分类。在CUB-200-2011鸟类分类数据集上进行实验,结果表明该方法优于传统方法,具有较高的准确率。

关 键 词：细粒度分类  可变部件模型  显著性区域检测  鸟类分类  

分 类 号：TP391.41]