基于改进BOW模型的图像分类技术

发布时间：2019-06-29 22:54

【摘要】：针对传统BOW(Bag of Words)模型用于场景图像分类时的不足,通过引入关联规则的MFI(Maximum Frequent Itemsets)和Topology模型对其进行改进。为了突出同类图像的视觉单词,提取同类图像的MFI后,对其中频繁出现的视觉单词进行加权处理,增强同类图像的共有特征。同时,为了提高视觉词典的生成效率,利用Topology模型对原始模型进行分工并行处理。通过COREL和Caltech-256图像库的实验,证明改进后的模型提高了对场景图像的分类性能,并验证了其Topology模型的有效性和可行性。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the traditional BOW (Bag of Words) model in scene image classification, the MFI (Maximum Frequent Itemsets) and Topology models of association rules are introduced to improve the classification of scene images. In order to highlight the visual words of the same kind of image, after extracting the MFI of the same kind of image, the frequent visual words are weighted to enhance the common features of the same kind of image. At the same time, in order to improve the efficiency of visual dictionary generation, Topology model is used to deal with the original model in parallel. Through the experiments of COREL and Caltech-256 image database, it is proved that the improved model improves the classification performance of scene images, and verifies the effectiveness and feasibility of its Topology model.
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2508187