基于视觉显著度及金字塔模型的图像分类

• 作者: 严斌宇 华骅 杨晓敏
• 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 金字塔梯度直方图
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3544字
• 语种: 中文

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	华骅		1	0	0.0	0.0