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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展及廣泛應(yīng)用,數(shù)字圖像大量地出現(xiàn)在人們的生活中。面對(duì)海量的圖像資源,如何準(zhǔn)確、高效地實(shí)現(xiàn)圖像的分類、檢索、標(biāo)注等各項(xiàng)工作,已經(jīng)成為當(dāng)前智能信息處理研究的熱點(diǎn)。詞袋模型是分類算法中應(yīng)用比較廣泛中的一種,并在圖像分類中表現(xiàn)出優(yōu)良的性能,所以獲得了廣泛的研究與應(yīng)用。視覺詞典是詞袋模型的基礎(chǔ),構(gòu)建更具有描述性的視覺詞典不僅能提高圖像的分類準(zhǔn)確度,還能減少算法計(jì)算時(shí)間。如何獲得更具有代表性的視覺詞典,以便更好地對(duì)圖像進(jìn)行描述已經(jīng)
2、成為提高分類準(zhǔn)確度一個(gè)關(guān)鍵的步驟。本文以構(gòu)建具有較高辨識(shí)度的視覺詞典為目標(biāo),研究視覺詞典的優(yōu)化方法,將優(yōu)化的視覺詞典應(yīng)用到圖像分類中,以提高圖像分類的準(zhǔn)確度。圍繞上述內(nèi)容,本文研究?jī)?nèi)容主要體現(xiàn)在如下兩個(gè)方面:
第一,在傳統(tǒng)詞袋模型和現(xiàn)有香農(nóng)熵的基礎(chǔ)上,首先對(duì)兩者存在的問題進(jìn)行分析;然后針對(duì)存在的問題對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),以便篩選出辨識(shí)度高的視覺詞典。首先將訓(xùn)練集按類別聚類;然后利用改進(jìn)的香農(nóng)熵計(jì)算每個(gè)類中每個(gè)視覺單詞的香農(nóng)熵值,刪除香
3、農(nóng)熵值大的視覺單詞,也就是每個(gè)類中辨識(shí)度低的視覺單詞;最后將優(yōu)化后的每個(gè)類的視覺詞典放到一起得到優(yōu)化后的詞典。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新方法可以選擇出更具有代表性的單詞,提高分類結(jié)果。
第二,分析了傳統(tǒng)互信息進(jìn)行單詞選擇過程中存在的問題,對(duì)傳統(tǒng)的互信息進(jìn)行了改進(jìn),并將其應(yīng)用到視覺單詞選擇中,篩選出辨識(shí)度高的視覺單詞。該方法對(duì)互信息進(jìn)行單詞選擇的影響因素和不足進(jìn)行了綜合分析,更有利于選取就有代表性的視覺單詞。
本文針對(duì)傳統(tǒng)詞袋模
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