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一種加權最大相關最小相似視覺詞典優(yōu)化

2017-11-29 | rar | 0.77 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對視覺詞袋(BOV)模型中過大的視覺詞典會導致圖像分類時間代價過大的問題,提出一種加權最大相關最小相似( W-MR-MS)視覺詞典優(yōu)化準則。首先,提取圖像的尺度不變特征轉換(SIFT)特征,并用K-Means算法對特征聚類生成原始視覺詞典;然后,分別計算視覺單詞與圖像類別間的相關性,以及各視覺單詞間的語義相似性,引入一個加權系數(shù)權衡兩者對圖像分類的重要程度;最后,基于權衡結果,刪除視覺詞典中與圖像類別相關性弱、與視覺單詞間語義相似性大的視覺單詞,從而達到優(yōu)化視覺詞典的目的。實驗結果表明,在視覺詞典規(guī)模相同的情況下,所提方法的圖像分類精度比傳統(tǒng)基于K-Means算法的圖像分類精度提高了5.300-/0;當圖像分類精度相同的情況下,所提方法的時間代價比傳統(tǒng)K-Means算法下的時間代價降低了32. 18%,因此,所提方法具有較高的分類效率,適用于圖像分類。

一種加權最大相關最小相似視覺詞典優(yōu)化

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