用基于视觉单词上下文的核函数对图像分类

• 作者: 王宇石 高文
• 来源期刊: 中国图象图形学报A
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 核函数 支持向量机 视觉单词 多分辨率直方图
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 607-616
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 10074字
• 语种: 中文

摘要

当前在网像分析领域,将局部特征编码为视觉单词的做法非常流行.基于普通的视觉单词,提出了一种新的能够融合单词多层上下文的核函数.设计中体现了如下信息:1)多层的单词直方图;2)多层的"词组"直方图;3)单词(以及词组)的上下文的类别.然后将该核函数应用于支持向量机,对图像进行分类.在Corel图像库等-公共测试集上,该方法取得出色的性能.此外,在一个实用性很强的复杂问题中进行了对比:识别成人图像和泳装图像.该方法的识别准确率,比经典方法提高了约7%.实验结果表明,将核函数度量同视觉单词的多层次描述结合在一起,能够显著提高图像的识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高文	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	101	3554	30.0	58.0
3	王宇石	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	8	91	5.0	8.0