BoF扩展模型研究

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中文摘要：BoF特征是目前应用最广泛的图像表示方法.针对BoF特征编码简单、缺乏空间信息的缺点,对传统BoF流程中的特征编码和特征汇集阶段进行改进,提出了用于图像分类的新图像表示方法.首先对图像进行了基于多环划分的特征汇集的区域选择,嵌入了更多的空间信息;其次,根据密采样的特征描述子符合长尾分布的事实以及场景中特征分布比较均匀的特点,提出了适合于场景图像分类的多视觉词硬编码的编码方法.新的图像表示方法保存了BoF范式的优点,且特征表示更加紧凑、空间信息更加丰富.实验结果证明了所提方法的有效性.

作者：

LIANG Ye、梁晔、LIU Hong-zhe、刘宏哲、YU Jian、于剑

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作者单位：

Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China

Institute of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China

北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京 100101

北京交通大学计算机与信息技术学院北京 100044

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关键词：

图像表示 BoF特征扩展模型多视觉词硬编码

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

2013年全国理论计算机科学学术年会

会议时间：

2013-10-11

会议地点：

天津

会议母体文献：

2013年全国理论计算机科学学术年会论文集

页码：

281-285

出版时间：

2013