![](/images/graphics-bg.png)
Bag of Visual Words Model with Deep Spatial Features for Geographical Scene Classification
المؤلفون المشاركون
Feng, Jiangfan
Liu, Yuanyuan
Wu, Lin
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-06-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the popular use of geotagging images, more and more research efforts have been placed on geographical scene classification.
In geographical scene classification, valid spatial feature selection can significantly boost the final performance.
Bag of visual words (BoVW) can do well in selecting feature in geographical scene classification; nevertheless, it works effectively only if the provided feature extractor is well-matched.
In this paper, we use convolutional neural networks (CNNs) for optimizing proposed feature extractor, so that it can learn more suitable visual vocabularies from the geotagging images.
Our approach achieves better performance than BoVW as a tool for geographical scene classification, respectively, in three datasets which contain a variety of scene categories.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Feng, Jiangfan& Liu, Yuanyuan& Wu, Lin. 2017. Bag of Visual Words Model with Deep Spatial Features for Geographical Scene Classification. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140988
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Feng, Jiangfan…[et al.]. Bag of Visual Words Model with Deep Spatial Features for Geographical Scene Classification. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140988
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Feng, Jiangfan& Liu, Yuanyuan& Wu, Lin. Bag of Visual Words Model with Deep Spatial Features for Geographical Scene Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140988
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1140988
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)