Lanzhou University of Technology Institutional Repository （LUT_IR）
| 提取目标区域词袋特征的图像分类方法 | |
王娜娜1; 李晓旭2; 曹洁1
| |
| 2018 | |
| 发表期刊 | 计算机工程与应用
 |
| ISSN | ISSN：1002-8331 |
| 卷号 | 54期号:2018年20期页码:208-212+218 |
| 摘要 | 规则网格是视觉词袋模型中常用的图像检测方法,该方法抽取图像所有区块,获得背景区块和目标区块完整的图像信息。事实上,抽取的背景区块信息对类别的判定往往会有一定的混淆作用。以"摩托车"类和"小汽车"类的图像为例,这两类图像背景特征相似,大多都是道路,一般的分类方法很可能将它们分为相同类别。可见,背景信息会干扰图像分类结果。因此,提出一种提取目标区域词袋特征的图像分类方法。利用图像分割去除背景信息提取目标区域;对目标区域构建视觉词袋模型;使用SVM分类器对图像进行分类。PASCAL VOC2006及PASCAL VOC2010数据集上的实验结果表明,提取目标区域词袋特征的图像分类方法具有较好的分类性能。 |
| 关键词 | 视觉词袋特征 图像分割 图像分类 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| WOS研究方向 | Computer Science |
| WOS类目 | COMPUTER SCIENCE INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS |
| CSCD记录号 | CSCD:6340839 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/2409 |
| 专题 | 兰州理工大学 计算机与通信学院 |
| 作者单位 | 1.兰州理工大学计算机与通信学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国 2.兰州理工大学计算机与通信学院;;北京邮电大学信息与通信工程学院, ;;, 兰州;;, ;;北京 730050;;100876 |
| 第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
| 第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王娜娜,李晓旭,曹洁. 提取目标区域词袋特征的图像分类方法[J]. 计算机工程与应用,2018,54(2018年20期):208-212+218. |
| APA | 王娜娜,李晓旭,&曹洁.(2018).提取目标区域词袋特征的图像分类方法.计算机工程与应用,54(2018年20期),208-212+218. |
| MLA | 王娜娜,et al."提取目标区域词袋特征的图像分类方法".计算机工程与应用 54.2018年20期(2018):208-212+218. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 提取目标区域词袋特征的图像分类方法.pd（2469KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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