基于低尺度词袋模型的图像快速分类方法

发布时间：2017-09-24 20:35

  本文关键词：基于低尺度词袋模型的图像快速分类方法

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【摘要】：提出一种新的框架用于改进传统词袋模型效率较低的问题。该方法建立在通过小波变换获取的低尺度图像表示上,利用在低尺度图像上提取单尺度的SIFT特征,建立低尺度视觉词典。由于大幅度减少了图像初始特征维数,该方法可以快速建立视觉词典,并且有效地降低后续图像分类所花费的时间。通过对Caltech101数据集全部8 677张图像的分类测试显示,该方法可以在保证分类性能的同时,有效地提升基于传统词袋模型的图像分类效率。实验结果表明,该方法可以全面提升金字塔匹配的词袋模型分类性能和分类效率,普遍用于传统词袋模型及其衍生方法。
【作者单位】： 电子科技大学信息与软件工程学院;
【关键词】： 词袋模型 计算机视觉 图像分类 尺度不变特征转换 小波变换
【基金】：国家自然科学基金广东联合基金(U1401257);国家自然科学基金青年基金(6130090) 四川省科技计划(2014JY0172) 中央高校基本科研业务费专项基金(ZYGX2013J080)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 近年来随着图像数量与日俱增,如何对海量的图像资料进行快速准确的检索、分类、识别,从中挖掘出用户所需的关键信息,逐渐成为计算机视觉领域的重要研究课题。随着越来越多的科研工作者致力于相关领域的研究,出现了新的图像分类方法,然而这些新方法大多只追求分类结果的准确率,

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本文编号：913348