[发明专利]一种基于优化视觉词袋模型的图像场景分类方法有效
| 申请号： | 202011352621.8 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112329798B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 宋涛;赵明富;王瑜琳;罗彬彬;石胜辉;吴德操;巫涛江;邹雪 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学;重庆能源职业学院 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/50;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/764;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京深川专利代理事务所(普通合伙) 16058 | 代理人： | 谢雪梅 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化视觉词袋模型的图像场景分类方法，涉及图像场景分类技术领域，首先，对BOVW模型的单词库，根据单词在不同场景的分布构造单词对于场景分类的可信度，以衡量单词对场景分类的表征性；其次，采用直方图交叉核衡量图像特征相似性，并采用单词可信度度修正直方图交叉核函数，提高图像相似性度量的准确度；最后利用相似性系数采用k近邻分类器进行场景分类识别。实验表明，所提方法能有效衡量图像相似性，对于干扰图像有较强的鲁棒性，可提高场景分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 优化 视觉 模型 图像 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
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