词袋特征压缩算法比较研究

• 作者: 杨赛 赵春霞
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 词袋特征 主题模型 子空间方法 字典学习 图像分类
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1468-1477
• 页数: 10页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 9271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20131111

摘要

针对目前词袋(BoF)特征压缩算法忽略编码矢量之间空间关系的问题,本文给出了压缩算法与金字塔模型相配合的图像分类步骤.同时以多个公开图像数据集为实验对象,对典型词袋特征压缩算法的性能进行比较性研究报道.实验结果表明,压缩算法对于视觉单词数目以及编码方法具有良好的鲁棒性;其中基于子空间方法的压缩算法在高层图像特征空间中的分类性能最优,在多个图像数据集上的分类性能最优,时间开销最小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与工程学院	177	2193	25.0	36.0
2	杨赛	南京理工大学计算机科学与工程学院	6	31	3.0	5.0