【摘要】：視覺詞袋模型廣泛地應(yīng)用于圖像分類與圖像檢索等領(lǐng)域.在傳統(tǒng)詞袋模型中,視覺單詞統(tǒng)計方法忽略了視覺詞之間的空間信息以及分類對象形狀信息,導(dǎo)致圖像特征表示區(qū)分能力不足.提出了一種改進(jìn)的視覺詞袋方法,結(jié)合顯著區(qū)域提取和視覺單詞拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),不僅能夠產(chǎn)生更具代表性的視覺單詞,而且能夠在一定程度上避免復(fù)雜背景信息和位置變化帶來的干擾.首先,通過對訓(xùn)練圖像進(jìn)行顯著區(qū)域提取,在得到的顯著區(qū)域上構(gòu)建視覺詞袋模型.其次,為了更精確地描述圖像的特征,抵抗多變的位置和背景信息的影響,該方法采用視覺單詞拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)策略和三角剖分方法,融入全局信息和局部信息.通過仿真實驗,并與傳統(tǒng)的詞袋模型及其他模型進(jìn)行比較,結(jié)果表明,該方法獲得了更高的分類準(zhǔn)確率.
[Abstract]:Visual word bag model is widely used in image classification and image retrieval. In the traditional lexical bag model, the spatial information between visual words and the shape information of classified objects are ignored in the visual word statistical method, which leads to the lack of the ability to distinguish the image feature representation. In this paper, an improved visual word bag method is proposed, which can not only produce more representative visual words, but also combine with significant region extraction and visual word topology. Moreover, it can avoid the interference of complex background information and location change to some extent. Firstly, a visual word bag model is constructed based on the salient region of the training image. Secondly, in order to describe the features of the image more accurately and resist the influence of the changeable position and background information, the method adopts the topological structure strategy of visual words and the triangulation method to incorporate the global information and the local information. Compared with the traditional word bag model and other models, the simulation results show that the proposed method has higher classification accuracy.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金(J2014AKZR0055) 中國博士后科學(xué)基金(2014M561817) 安徽省科技攻關(guān)重大項目(1301041025)~~
【分類號】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳戲墨,徐紅兵,李志銘,謝鉉洋,李曦,李揚彬;數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)圖像分類中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版);2005年01期

2 冀翠萍;孟祥增;;基于內(nèi)容的圖像分類體系[J];電腦知識與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流);2007年07期

3 楊杰;陳曉云;;圖像分類方法比較研究[J];微計算機(jī)應(yīng)用;2007年06期

4 楊文潮;姜志堅;;圖像分類技術(shù)研究[J];福建電腦;2008年08期

5 葛寒娟;邱桃榮;王劍;盧強;李北;劉韜;聶斌;;一種基于相容信息粒原理的圖像分類方法[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年03期

6 王軍;王員云;;粒計算及其在圖像分類中的應(yīng)用研究[J];計算機(jī)工程與科學(xué);2009年03期

7 吳軍;王士同;;基于正負(fù)模糊規(guī)則的相結(jié)合的圖像分類[J];計算機(jī)應(yīng)用;2011年01期

8 吳軍;王士同;趙鑫;;正負(fù)模糊規(guī)則系統(tǒng)、極限學(xué)習(xí)機(jī)與圖像分類[J];中國圖象圖形學(xué)報;2011年08期

9 郝永寬;王威;聶維同;王德強;;圖像分類與聚類分析[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2011年12期

10 蔣玲芳;張偉;司夢;;基于詞袋模型的電子報圖像分類方法研究[J];信陽師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 鄭海紅;曾平;;一種基于圖像分類的逆半調(diào)算法[A];’2004計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)交流會議論文集[C];2004年

2 文振q;歐陽杰;朱為總;;基于語義特征與支持向量機(jī)的圖像分類[A];中國電子學(xué)會第十六屆信息論學(xué)術(shù)年會論文集[C];2009年

3 王海峰;管亮;;基于顏色特征的圖像分類技術(shù)在油品分析中的應(yīng)用[A];中國儀器儀表學(xué)會第六屆青年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

4 陳思坤;吳洪;;基于圖分塊并利用空間金字塔的醫(yī)學(xué)圖像分類[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2010)、第19屆全國多媒體學(xué)術(shù)會議（NCMT2010）、第6屆全國人機(jī)交互學(xué)術(shù)會議（CHCI2010）、第5屆全國普適計算學(xué)術(shù)會議（PCC2010）論文集[C];2010年

5 張淑雅;趙曉宇;趙一鳴;李均利;;基于SVM的圖像分類[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

6 李博;韓萍;;基于壓縮感知和SVM的極化SAR圖像分類[A];第二十七屆中國（天津）2013IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會議論文集[C];2013年

7 朱松豪;胡娟娟;孫偉;;基于非歐空間高階統(tǒng)計的圖像分類方法[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

8 潘海為;李建中;張煒;;基于像素聚類的腦部醫(yī)學(xué)圖像分類[A];第二十屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2003年

9 吳霜;張一飛;修非;王大玲;鮑玉斌;于戈;;基于興趣點特征提取的醫(yī)學(xué)圖像分類[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2007年

10 武進(jìn);尹愷;王長明;張家才;;SVDM在蔬菜病害圖像分類中的應(yīng)用[A];圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——第三屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 胡堯;基于低秩矩陣估計的機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析[D];浙江大學(xué);2015年

2 李昌英(Ri ChangYong);基于上下文信息的語義圖像分類研究[D];浙江大學(xué);2014年

3 陳博;基于集成學(xué)習(xí)和特征選擇的極化SAR地物分類[D];西安電子科技大學(xué);2015年

4 王曉東;基于稀疏特征學(xué)習(xí)的復(fù)雜圖像分類[D];西安電子科技大學(xué);2014年

5 顧迎節(jié);面向圖像分類的主動學(xué)習(xí)算法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

6 趙鑫;圖像分類中的判別性增強研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

7 楊冰;基于藝術(shù)風(fēng)格的繪畫圖像分類研究[D];浙江大學(xué);2013年

8 丁建睿;基于多示例學(xué)習(xí)的淺表器官超聲圖像分類方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2012年

9 賈世杰;基于內(nèi)容的商品圖像分類方法研究[D];大連理工大學(xué);2013年

10 李曉旭;基于概率主題模型的圖像分類和標(biāo)注的研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張明靜;基于改進(jìn)遺傳算法的分塊綜合特征加權(quán)圖像分類研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 李函怡;融合主動學(xué)習(xí)的半監(jiān)督技術(shù)在圖像分類中的應(yīng)用研究[D];西南大學(xué);2015年

3 王亞鳳;基于多特征的主動學(xué)習(xí)方法在圖像分類中的應(yīng)用研究[D];河北工程大學(xué);2015年

4 陳榮安;基于改進(jìn)的Bag-of-Features模型的圖像分類研究[D];蘭州大學(xué);2015年

5 鐘畏丹;基于HSV和紋理特征的圖像分類[D];華中師范大學(xué);2015年

6 焦陽;基于主動學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽圖像分類方法研究[D];蘇州大學(xué);2015年

7 王騰川;基于主動學(xué)習(xí)的SAR圖像分類方法研究[D];上海交通大學(xué);2015年

8 NGUYEN QUANG KHANH;基于極化SAR目標(biāo)信息提取與SVM分類[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

9 王朔琛;基于半監(jiān)督支持向量機(jī)的圖像分類方法研究[D];陜西師范大學(xué);2015年

10 楊東坡;基于深度學(xué)習(xí)的商品圖像分類[D];大連交通大學(xué);2015年

，

本文編號：2172552