中国科学技术大学 电子工程与信息科学系，合肥 230027
为了描述局部特征在图像空间中相对位置关系，提出一种局部特征空间相关核(Spatial Correlation Kernel, SCK)用于图像目标分类。该方法首先提取并量化图像中的局部特征，再计算量化后的局部特征的空间位置自相关度，然后利用直方图交叉匹配两幅图像的空间位置自相关度得到局部特征空间相关核。该核充分利用局部特征的强分辨能力及其空间位置，且SCK 具有线性计算复杂度，满足正定条件，可以运用于基于核的学习算法。本文将SCK 嵌入支持向量机对公共数据库中图像目标进行分类，实验结果表明，SCK 可以获得良好的时间效率和分类性能。
空间相关核 局部特征 空间关系 图像目标分类 spatial correlation kernel local feature spatial relationship image object classification
