基于改进视觉词袋模型的图像标注方法

• 作者: 赵刚 霍华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像标注 视觉词袋模型 多尺度空间 多尺度视觉词 多核学习 权重优化
• 年，卷（期）: 2012,（22）
• 所属期刊栏目: 开发研究与设计技术
• 页码范围: 276-278,282
• 分类号: TP391
• 字数: 2683字
• 语种: 中文

摘要

针对传统视觉词袋模型对图像尺度变化较为敏感的缺点,提出一种基于改进视觉词袋模型的图像标注方法.该方法引入图像的多尺度空间信息,对图像进行多尺度变换并构建多尺度视觉词汇表,将图像表示为不同尺度特征,结合多核学习的方法优化各尺度特征的相应权重,获取特征表示.实验结果验证了该方法的有效性,其标注准确率比传统BoVW模型提高17.8％～25.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	霍华	河南科技大学电子信息工程学院	26	227	10.0	14.0
2	赵刚	河南科技大学电子信息工程学院	6	52	2.0	6.0