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摘要:
针对图像分类中使用视觉词袋直方图进行分类时忽略图像颜色信息缺点,该文提出在一类图像的HSI彩色空间上,通过H分量和S分量构建二维最大熵模型,并将得到的二维最大熵分布作为该类样本的底层参考特征向量,从而将待分类的图像运用欧式准则与底层特征向量进行匹配,最终实现图像分类算法.实验表明,该文所提分类算法比基于视觉词袋直方图分类算法具有更高的查准率.
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文献信息
篇名 二维最大熵模型在图像分类算法中的应用研究
来源期刊 华中师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 视觉词袋 二维最大熵 图像分类 样本直方图
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 507-510
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 2900字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金汉均 华中师范大学计算机学院 16 332 9.0 16.0
2 梅洪洋 华中师范大学计算机学院 3 26 2.0 3.0
3 王彦林 武汉商学院信息工程系 7 17 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
视觉词袋
二维最大熵
图像分类
样本直方图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-1190
42-1178/N
大16开
武汉市武昌桂子山
38-39
1955
chi
出版文献量(篇)
3391
总下载数(次)
5
总被引数(次)
18993
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