一种基于随机化视觉词汇和聚类集成目标分类

• 作者: 朱道广 李弼程
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标分类 聚类集成 精确欧式位置敏感哈希 随机化视觉词汇
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 276-283
• 页数: 8页
• 分类号: TN702
• 字数: 7395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201402.0276

摘要

针对传统的视觉词典法存在的时间复杂度高，视觉单词同义性、歧义性和高维局部特征聚类不稳定问题，提出了一种基于随机化视觉词汇和聚类集成的目标分类方法。采用精确欧式位置敏感哈希(E2LSH)对训练图像库的局部特征点进行哈希映射，生成一组随机化视觉词汇；然后，聚类集成这组随机化视觉词汇，构建随机化视觉词汇集成词典(RVVAD)；最后，基于该词典构建图像的视觉单词直方图并使用支持向量机(SVM)分类器完成目标分类。实验结果表明，本文方法有效增强了词典的表达能力，提高了目标分类的准确率。

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	信息工程大学信息系统工程学院	102	1583	19.0	37.0
2	朱道广	信息工程大学信息系统工程学院	3	14	2.0	3.0