基于类词包技术的图像分类算法
本文提出基于类词包(CSBOW)技术的有监督图像分类算法。在训练阶段，首先在每一类训练图像库中提取特征点，运用SIFT描述符形成特征区域描述符，然后根据欧氏距离对特征矢量进行K均值聚类，每一类形成若干聚类中心即所谓类词包。在测试阶段，首先提取测试图像的特征点，运用SIFT描述符形成若干特征矢量，然后依次计算每个特征矢量与各类聚类中心的欧式距离，运用竞争投票机制决定图像的分类结果。本文将CSBOW技术应用到商品图像分类，实验结果证明本算法分类正确率高于传统的基于词包和SVM的图像分类算法。
图像分类算法 类词包技术 欧氏距离 特征矢量
贾世杰 邹娟
大连交通大学电气信息学院大连 116028,
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）