图片分类特征增强的统计方法

• 作者: 刘金刚 张子明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 统计方法 特征增强 图片分类
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 177-179
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.05.052

摘要

Bag-of-Words模型对于图片分类来说是一种非常有用的技术,它利用事先定义好的"可见字"为每张图片建立一个特征向量.提出了一种新的统计方法来发掘可见字对于每一类图片的区分能力,再利用线性模型合并"可见字",从而为每张图片构造新的特征向量.实验结果显示这一算法能够增强特征向量的区分度,进而提高图片分类的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘金刚	首都师范大学信息工程学院	92	985	18.0	26.0
5	张子明	首都师范大学信息工程学院	1	6	1.0	1.0