本文關(guān)鍵詞：基于詞袋模型和本體的圖像分類研究　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,每天都會(huì)有大量的圖片產(chǎn)生,圖像分類作為圖像處理中一個(gè)熱點(diǎn)方向也受到越來越多學(xué)者的關(guān)注。BOW詞袋模型早期是用來處理文本分類的問題,因其具有簡(jiǎn)單高效的特點(diǎn),被學(xué)者們擴(kuò)展至圖像分類的研究中,并獲得了較好的效果。學(xué)者們?cè)趯で蠛玫慕鉀Q辦法的同時(shí),發(fā)現(xiàn)“本體”不僅有助于提高信息的共享性,還能在進(jìn)行信息組織時(shí)提高準(zhǔn)確度。本文嘗試將詞袋模型與本體的相關(guān)知識(shí)結(jié)合,提出一種新的圖像分類方法。本文首先詳細(xì)介紹了詞袋模型和本體的相關(guān)理論,然后介紹了圖像特征提取的SIFT算法的特點(diǎn),并使用SIFT算法提取出的圖像特征構(gòu)建視覺詞典。接著利用本體來進(jìn)行圖像表達(dá),并用XML語言進(jìn)行記錄。同時(shí)設(shè)計(jì)出SVM的圖像分類器,最后對(duì)本文提出的基于詞袋模型和本體的圖像分類方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分類方法的準(zhǔn)確性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明分類原型系統(tǒng)的分類性能優(yōu)于傳統(tǒng)詞袋分類方法,并能滿足用戶要求,為實(shí)際圖像分類系統(tǒng)構(gòu)建提供一種可行方案。
[Abstract]:With the rapid development of computer technology, a large number of images are generated every day. As a hot topic in image processing, image classification has attracted more and more scholars' attention. In the early stage of word bag model, it is used to deal with the problem of text classification, because of its simple and efficient characteristics. The scholars have extended to the research of image classification and got good results. While they are looking for a good solution, they find that ontology is not only helpful to improve the sharing of information. It can also improve the accuracy of information organization. This paper attempts to combine the lexical bag model with ontology knowledge. A new image classification method is proposed in this paper. Firstly, the related theories of word bag model and ontology are introduced in detail, and then the characteristics of SIFT algorithm for image feature extraction are introduced. The visual dictionary is constructed by using the image features extracted by SIFT algorithm. Then the image is expressed by ontology and recorded by XML language. At the same time, the image classifier of SVM is designed. Finally, the image classification method based on word bag model and ontology proposed in this paper is experimented to verify the accuracy of the classification method. The experimental results show that the classification performance of the prototype system is better than that of the traditional word bag classification method, and it can meet the requirements of the users and provide a feasible scheme for the construction of the actual image classification system.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1363735