基于多特征融合与Fisher准则的遥感场景图像分类

作者：高翔; 侯宇超; 程蓉; 续婷; 王李祺; 白艳萍^*

来源：兰州大学学报(自然科学版), 2023, 59(01): 90-97.

DOI：10.13885/j.issn.0455-2059.2023.01.012

• 多特征融合
• Fisher准则
• 图像分类

提出一种基于多特征融合的Fisher准则分类方法,将提取到的卷积神经网络特征、图像纹理的局部二值模式、方向梯度直方图特征及颜色特征、颜色矩进行有效融合,使其在高维空间上线性可分,利用线性分类器Fisher对特征模型的参数进行微调获得分类结果 .将该模型应用于数据集UCM进行测试,与其他分类方法相比,准确率均有所提升;与深度卷积网络GoogLeNet相比准确率提升1.5%.为保证该模型的泛用性,于AID数据集上进行进一步实验,结果验证了该模型的有效性.

• 单位
  中北大学; 数学学院