吉林大学学报(工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (3): 943-951.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170444
陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏
CHEN Mian-shu, SU Yue, SANG Ai-jun, LI Pei-peng
摘要: 针对词袋模型视觉单词没有考虑空间信息的不足,提出了一种基于视觉单词间空间位置信息的空间矢量模型。该模型利用视觉单词的空间位置信息,采用图像空间矢量模型对图像进行表述,从而达到了更好的分类效果。实验在两个标准图像数据集Caltech-101和Caltech-256上进行,分别采用支持向量机(SVM)和K最近邻分类器(KNN)对其进行分类。实验表明,空间矢量模型有效地提高了平均分类正确率(ACA)和平均类别准确率(ACP),具有很好的分类效果。
中图分类号:
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