一种基于视觉显著度词袋模型的图像分类方法

• 作者: 严斌宇 宋亚东 杨晓敏 王潘
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 词袋模型 视觉词典 图像分类 视觉显著度
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 77-79
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3122字
• 语种: 中文

摘要

本文在传统词袋模型的基础上，结合人的视觉特性，提出了一种基于视觉显著度与词袋模型的图像分类方法。算法首先计算图像的视觉显著度，然后根据图像的视觉显著度对图像计算视觉单词的加权直方图，然后使用视觉单词的加权直方图表示图像。通过在Caltech 101数据库进行实验，验证了本文方法的有效性，实验结果表明，该方法能够大幅度提高图像分类的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严斌宇	四川大学电子信息学院	33	246	10.0	15.0
2	杨晓敏	四川大学电子信息学院	77	789	17.0	24.0
3	宋亚东	四川大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0
4	王潘	四川大学电子信息学院	2	2	1.0	1.0