基于金字塔模型的图像分类

• 作者: 严斌宇 李康丽 杨晓敏 苏冰山
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 词袋模型 视觉词典 图像分类 金字塔梯度直方图
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 704-706,724
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.04.037

摘要

传统词袋模型仅仅是将图像表示成视觉单词的直方图,并没有考虑到物体的形状信息,也没有考虑到视觉特征的空间信息.因此将金字塔模型引入到词袋模型中,建立金字塔词袋模型,将金字塔词袋模型与金字塔直方图模型相结合,两种信息相互补充,共同来表征图像;在分类器设计方面采用SVM进行分类.通过在Caltech 101数据库进行实验,验证了论文方法的有效性,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	苏冰山	四川大学电子信息学院	3	20	2.0	3.0
4	李康丽	四川大学电子信息学院	2	20	2.0	2.0