化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2012年
11期
1465-1467,1525
,共4页
图像分类%类词包%竞争投票
圖像分類%類詞包%競爭投票
도상분류%류사포%경쟁투표
提出基于类词包(CSBOW,Class-Specific Bag of Words)技术的有监督图像分类算法.在训练阶段,首先在每一类训练图像库中提取特征点,运用SIFT描述符形成特征区域描述符,然后根据欧氏距离对特征矢量进行K均值聚类,每一类形成若干聚类中心即所谓类词包.在测试阶段,首先提取测试图像的特征点,运用SIFT描述符形成若干特征矢量,然后依次计算每个特征矢量与各聚类中心的欧式距离,运用竞争投票机制决定图像的分类结果.将CSBOW技术应用到商品图像分类,实验结果证明本算法分类正确率高于传统的基于词包和SVM的图像分类算法.
提齣基于類詞包(CSBOW,Class-Specific Bag of Words)技術的有鑑督圖像分類算法.在訓練階段,首先在每一類訓練圖像庫中提取特徵點,運用SIFT描述符形成特徵區域描述符,然後根據歐氏距離對特徵矢量進行K均值聚類,每一類形成若榦聚類中心即所謂類詞包.在測試階段,首先提取測試圖像的特徵點,運用SIFT描述符形成若榦特徵矢量,然後依次計算每箇特徵矢量與各聚類中心的歐式距離,運用競爭投票機製決定圖像的分類結果.將CSBOW技術應用到商品圖像分類,實驗結果證明本算法分類正確率高于傳統的基于詞包和SVM的圖像分類算法.
제출기우류사포(CSBOW,Class-Specific Bag of Words)기술적유감독도상분류산법.재훈련계단,수선재매일류훈련도상고중제취특정점,운용SIFT묘술부형성특정구역묘술부,연후근거구씨거리대특정시량진행K균치취류,매일류형성약간취류중심즉소위류사포.재측시계단,수선제취측시도상적특정점,운용SIFT묘술부형성약간특정시량,연후의차계산매개특정시량여각취류중심적구식거리,운용경쟁투표궤제결정도상적분류결과.장CSBOW기술응용도상품도상분류,실험결과증명본산법분류정학솔고우전통적기우사포화SVM적도상분류산법.
