基于视觉单词共生矩阵的图像分类方法

• 作者: 刘钦安 朱道广 李弼程 蒋敏
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 视觉单词 空间金字塔 视觉单词共生矩阵 空间金字塔共生矩阵核
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 439-446
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2013.04.011

摘要

针对传统的视觉词袋(bag of visual words,BoVW)模型忽略了视觉单词的空间位置信息的问题,文章提出一种基于视觉单词共生矩阵的图像分类方法.首先对整幅图像进行空间金字塔分解,得到一系列图像块；然后针对每一图像块中的SIFT点,在其空间邻域范围内构建视觉单词共生矩阵(visual words co-occurrence matrix,VWCM)单元,并得到该图像块对应的视觉单词共生矩阵；最后设计出一种新的空间金字塔共生矩阵核(spatial pyramid co-occurrence matrix kernel,SPCMK),并将其用于图像分类.该方法能够有效地刻画视觉单词的绝对和相对位置信息,极大地增强了图像表达的完整度与准确度.实验结果表明,文章方法确实能够大幅度提高图像分类的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李弼程		102	1583	19.0	37.0
2	朱道广		3	14	2.0	3.0
3	蒋敏	东华大学外语学院	7	14	2.0	3.0