用基于视觉单词上下文的核函数对图像分类

作     者：王宇石 高文 

作者机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 北京大学信息科学技术学院北京100871 

基　　金：国家高技术研究发展计划(863)项目(2003AA142140) 国家自然科学基金项目(60702035) 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2010年第15卷第4期

页      码：607-616页

摘      要：当前在图像分析领域,将局部特征编码为视觉单词的做法非常流行。基于普通的视觉单词,提出了一种新的能够融合单词多层上下文的核函数。设计中体现了如下信息:1)多层的单词直方图;2)多层的"词组"直方图;3)单词(以及词组)的上下文的类别。然后将该核函数应用于支持向量机,对图像进行分类。在Corel图像库等公共测试集上,该方法取得出色的性能。此外,在一个实用性很强的复杂问题中进行了对比:识别成人图像和泳装图像。该方法的识别准确率,比经典方法提高了约7%。实验结果表明,将核函数度量同视觉单词的多层次描述结合在一起,能够显著提高图像的识别能力。

主 题 词：图像分类 核函数 支持向量机 视觉单词 多分辨率直方图 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.11834/jig.20100410

馆 藏 号：203533497...