|
|||||
|
|
| 一种基于视觉显著度词袋模型的图像分类方法 | |
| 作者姓名： | 杨晓敏 严斌宇 王潘 宋亚东 |
| 作者单位： | 四川大学电子信息学院,四川成都610064 |
| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研基金（20130181120005）,国家自然基金（61271330）. |
| 摘 要： | 本文在传统词袋模型的基础上,结合人的视觉特性,提出了一种基于视觉显著度与词袋模型的图像分类方法。算法首先计算图像的视觉显著度,然后根据图像的视觉显著度对图像计算视觉单词的加权直方图,然后使用视觉单词的加权直方图表示图像。通过在Caltech 101数据库进行实验,验证了本文方法的有效性,实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像分类的性能。 |
| 关 键 词： | 词袋模型 视觉词典 图像分类 视觉显著度 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |