信阳师范学院学报（自然科学版）
信暘師範學院學報（自然科學版）
신양사범학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF XINYANG NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
1期
124-127
,共4页
数字报%图像分类%词袋模型%朴素贝叶斯分类器
數字報%圖像分類%詞袋模型%樸素貝葉斯分類器
수자보%도상분류%사대모형%박소패협사분류기
针对电子报图像信息量大、分类精度低和耗时多的特点,提出利用词袋模型提取图片的代表特征,并采用朴素贝叶斯分类器指导特征矩阵分类.结果表明,图像分类精度最大值能达到93％,分类处理时间约为3 s,充分满足了电子报图像分类和个性化推荐的准确性和实时性要求.
針對電子報圖像信息量大、分類精度低和耗時多的特點,提齣利用詞袋模型提取圖片的代錶特徵,併採用樸素貝葉斯分類器指導特徵矩陣分類.結果錶明,圖像分類精度最大值能達到93％,分類處理時間約為3 s,充分滿足瞭電子報圖像分類和箇性化推薦的準確性和實時性要求.
침대전자보도상신식량대、분류정도저화모시다적특점,제출이용사대모형제취도편적대표특정,병채용박소패협사분류기지도특정구진분류.결과표명,도상분류정도최대치능체도93％,분류처리시간약위3 s,충분만족료전자보도상분류화개성화추천적준학성화실시성요구.
