本文關(guān)鍵詞：基于二進(jìn)制哈希與空間金字塔的視覺詞袋模型生成方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：構(gòu)建視覺詞典是視覺詞袋模型中的關(guān)鍵步驟,目前大多數(shù)視覺詞典是基于k-means及其改進(jìn)算法聚類生成。但由于k-means聚類的局限性以及樣本空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性與高維性,該方式構(gòu)建的視覺詞典存在區(qū)分性較差、構(gòu)建時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、不包含空間信息等問(wèn)題。為此,提出一種改進(jìn)的視覺詞袋模型生成方法,以縮短視覺詞典的構(gòu)建時(shí)間。提取圖像的局部特征點(diǎn),構(gòu)成局部特征點(diǎn)描述集。學(xué)習(xí)二進(jìn)制哈希函數(shù),將局部特征點(diǎn)映射為視覺單詞,并對(duì)視覺詞進(jìn)行過(guò)濾,生成二進(jìn)制哈希碼的視覺詞典。利用生成的視覺詞典,結(jié)合空間金字塔匹配模型生成新的視覺詞典模型,將圖像表示為空間金字塔直方圖向量,并應(yīng)用于圖像分類和檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有較高的分類精度和檢索性能。
【作者單位】： 河南工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;河南圖像識(shí)別工程技術(shù)中心;
【關(guān)鍵詞】： 二進(jìn)制哈希 空間金字塔匹配模型 視覺詞袋模型 圖像分類 圖像檢索
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金“基于位置敏感哈希的圖像語(yǔ)義檢索技術(shù)研究”(61301232) 河南工程學(xué)院博士基金
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0概述視覺詞袋(Bag of Visual Word,Bo VW)模型被廣 泛應(yīng)用于圖像分類和圖像檢索中用于表示圖像。Bo VW首先提取圖像的局部特征(如SIFT[1]特征),其次將局部特征量化為視覺詞典中的視覺詞,然后 計(jì)算圖像中各個(gè)視覺詞出現(xiàn)的頻次,最后得到圖像針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出一種基于二

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