基于概念格层次分析的视觉词典生成方法

• 作者: 张素兰 张继福 胡立华 钟利华
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉词包 视觉词典 多义词 概念格 层次分析
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 136-141
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5376字
• 语种: 中文

摘要

视觉词典容量是影响图像场景分类精度的重要因素之一，大容量的视觉词典因计算量较大影响了分类的效率，而小容量的视觉词典由于多义词问题的严重致使场景分类精度降低。针对该问题，提出一种基于概念格层次分析的视觉词典生成方法。首先生成关于训练图像视觉词包模型的初始视觉词典；然后在构造的概念格上利用概念格的概念层次性，通过动态地调整外延数阈值，获取粒度大小不同容量的描述图像各场景语义的约简视觉词典；最后对各类约简视觉单词构成向量进行异或，删除多义词，进而生成有效描述图像场景语义的视觉词典。实验结果表明，文中方法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继福	太原科技大学计算机科学与技术学院	94	600	14.0	20.0
2	张素兰	太原科技大学计算机科学与技术学院	37	232	9.0	14.0
3	胡立华	太原科技大学计算机科学与技术学院	21	108	5.0	10.0
4	钟利华	太原科技大学计算机科学与技术学院	1	6	1.0	1.0