本文關鍵詞：基于低尺度詞袋模型的圖像快速分類方法

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【摘要】：提出一種新的框架用于改進傳統(tǒng)詞袋模型效率較低的問題。該方法建立在通過小波變換獲取的低尺度圖像表示上,利用在低尺度圖像上提取單尺度的SIFT特征,建立低尺度視覺詞典。由于大幅度減少了圖像初始特征維數(shù),該方法可以快速建立視覺詞典,并且有效地降低后續(xù)圖像分類所花費的時間。通過對Caltech101數(shù)據(jù)集全部8 677張圖像的分類測試顯示,該方法可以在保證分類性能的同時,有效地提升基于傳統(tǒng)詞袋模型的圖像分類效率。實驗結果表明,該方法可以全面提升金字塔匹配的詞袋模型分類性能和分類效率,普遍用于傳統(tǒng)詞袋模型及其衍生方法。
【作者單位】： 電子科技大學信息與軟件工程學院;
【關鍵詞】： 詞袋模型 計算機視覺 圖像分類 尺度不變特征轉換 小波變換
【基金】：國家自然科學基金廣東聯(lián)合基金(U1401257);國家自然科學基金青年基金(6130090) 四川省科技計劃(2014JY0172) 中央高校基本科研業(yè)務費專項基金(ZYGX2013J080)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 近年來隨著圖像數(shù)量與日俱增,如何對海量的圖像資料進行快速準確的檢索、分類、識別,從中挖掘出用戶所需的關鍵信息,逐漸成為計算機視覺領域的重要研究課題。隨著越來越多的科研工作者致力于相關領域的研究,出現(xiàn)了新的圖像分類方法,然而這些新方法大多只追求分類結果的準確率,

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本文編號：913348