图像区域粗糙分割情况下的区域物体分类

摘要：

本文利用统计文本分析中的bag-of-words方法,结合多示例学习,提出了一种图像区域物体的分类方法。该方法将区域物体切分若干小图像块,提取区域物体的粗糙语义概念并计算其置信度,再根据粗糙语义概念计算出各种区域物体类型的特征语义概念。通过使用分类器对特征语义概念进行学习,实现了对区域物体的分类。该方法无需准确的图像区域分割结果,只要对图像进行了粗略的区域分割,即可获得很好的区域物体分类准确率。

关键词： 语义物体 区域物体分类 图像场景分类 粗糙分割 分类器 多示例学习

作者: 佟强

作者单位: 清华大学计算机科学与技术系 北京市 100084

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国几何设计与计算学术会议(GDC2009)

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 169-176

在线出版日期: 2009-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）