基于Bag of Words的干果图像分类研究

• 作者: 周鹏 施明登 白铁成
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 图像分类 词袋模型 朴素贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2014,（29）
• 所属期刊栏目: 农业信息科学
• 页码范围: 10381-10383
• 页数: 3页
• 分类号: S126|TP391
• 字数: 3096字
• 语种: 中文

摘要

针对干果图像信息量大、分类精度低和耗时多的特点,提出利用Bag of Words模型提取图片的代表特征,并采用朴素贝叶斯分类器指导特征矩阵分类.结果表明,图像分类精度能达到80％,分类处理时间约为2 s.通过增加学习样本来进一步提高分类精度,将Bagof Words应用于干果图像识别和分类是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周鹏	新疆塔里木大学信息工程学院	25	42	4.0	4.0
3	施明登	新疆塔里木大学信息工程学院	4	10	2.0	3.0
9	白铁成	新疆塔里木大学信息工程学院	2	8	2.0	2.0