Resumen

En este documento, propusimos un nuevo método de reconocimiento de edificios llamado extracción de características Gist multiscale de subregiones (SM-gist) e información de columnas correspondientes basada en reducción de dimensionalidad (CCI-DR). Nuestro método propuesto de reconocimiento de edificios se presenta como un modelo de dos etapas: en la primera etapa, una imagen de un edificio se divide en 4 5 subregiones, y se extraen vectores Gist de estas regiones individualmente. Luego, combinamos estos vectores Gist en una matriz con dimensiones relativamente altas. En la segunda etapa, propusimos CCI-DR para proyectar la matriz de manifold de alta dimensionalidad a un subespacio de baja dimensionalidad. En comparación con el método anterior de reconocimiento de edificios, las ventajas de nuestro método propuesto son que (1) las características Gist extraídas por SM-gist tienen la capacidad de adaptarse a la iluminación no uniforme y que (2) CCI-DR puede abordar la limitación de los métodos tradicionales de reducción de dimensionalidad

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Propuesto; Método de reconocimiento de edificios; SM-gist; CCI-DR; Subregiones; Reducción de dimensionalidad
• Keywords:Proposed; Building recognition method; SM-gist; CCI-DR; Subregions; Dimensionality reduction