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一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法 被引量：17
1
作者 杨赛 赵春霞 徐威 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1259-1273,共15页
提出一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法.该方法首先利用目标性计算先验概率显著图,然后在图像的超像素区域内建立词袋模型,并基于此特征计算条件概率显著图,最后根据贝叶斯推断将先验概率和条件概率显著图进行合成.在ASD、SED以... 提出一种基于词袋模型的新的显著性目标检测方法.该方法首先利用目标性计算先验概率显著图,然后在图像的超像素区域内建立词袋模型,并基于此特征计算条件概率显著图,最后根据贝叶斯推断将先验概率和条件概率显著图进行合成.在ASD、SED以及SOD显著性目标公开数据库上与目前16种主流方法进行对比,实验结果表明本文方法具有更高的精度和更好的查全率,能够一致高亮地凸显图像中的显著性目标. 展开更多
关键词 词袋模型 目标性 贝叶斯模型 视觉显著性 显著性目标检测
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单尺度词袋模型图像分类方法 被引量：12
2
作者 陈凯 肖国强 +1 位作者 潘珍 李正浩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第10期3986-3988,共3页
针对基于SIFT特征描述的图像分类方法需构造多尺度极值空间,运算耗时且部分极值点无直观视觉意义,提出一种新型的图像分类方法。该方法通过网格直接提取单尺度SIFT特征,并对局部特征进行单尺度词袋模型描述。由于单尺度SIFT无须构造多... 针对基于SIFT特征描述的图像分类方法需构造多尺度极值空间,运算耗时且部分极值点无直观视觉意义,提出一种新型的图像分类方法。该方法通过网格直接提取单尺度SIFT特征,并对局部特征进行单尺度词袋模型描述。由于单尺度SIFT无须构造多尺度空间且保留了更多的全局信息,从而极大地降低了计算复杂度且使分类正确率得到显著提升。实验结果表明,提出的单尺度SIFT比常规SIFT所形成的词袋模型在分类正确率上有明显提高。 展开更多
关键词 图像分类 单尺度SIFT 视觉单词 词袋模型
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三角形约束下的词袋模型图像分类方法 被引量：8
3
作者 汪荣贵 丁凯 +2 位作者 杨娟 薛丽霞 张清杨 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1847-1861,共15页
视觉词袋模型广泛地应用于图像分类与图像检索等领域.在传统词袋模型中,视觉单词统计方法忽略了视觉词之间的空间信息以及分类对象形状信息,导致图像特征表示区分能力不足.提出了一种改进的视觉词袋方法,结合显著区域提取和视觉单词拓... 视觉词袋模型广泛地应用于图像分类与图像检索等领域.在传统词袋模型中,视觉单词统计方法忽略了视觉词之间的空间信息以及分类对象形状信息,导致图像特征表示区分能力不足.提出了一种改进的视觉词袋方法,结合显著区域提取和视觉单词拓扑结构,不仅能够产生更具代表性的视觉单词,而且能够在一定程度上避免复杂背景信息和位置变化带来的干扰.首先,通过对训练图像进行显著区域提取,在得到的显著区域上构建视觉词袋模型.其次,为了更精确地描述图像的特征,抵抗多变的位置和背景信息的影响,该方法采用视觉单词拓扑结构策略和三角剖分方法,融入全局信息和局部信息.通过仿真实验,并与传统的词袋模型及其他模型进行比较,结果表明,该方法获得了更高的分类准确率. 展开更多
关键词 词袋模型 显著区域 空间拓扑结构 三角剖分 图像分类
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基于视觉词袋模型的羊绒与羊毛快速鉴别方法 被引量：9
4
作者 路凯 钟跃崎 +1 位作者 朱俊平 柴新玉 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期130-134,141,共6页
为快速准确地鉴别羊绒和羊毛,提出一种基于视觉词袋模型的鉴别方法。该方法使用羊绒和羊毛的光学显微镜图像作为实验样本,将纤维鉴别问题转化为图像的分类问题。首先对光学显微镜图像进行预处理以增强特征,然后从纤维形态中提取局部特... 为快速准确地鉴别羊绒和羊毛,提出一种基于视觉词袋模型的鉴别方法。该方法使用羊绒和羊毛的光学显微镜图像作为实验样本,将纤维鉴别问题转化为图像的分类问题。首先对光学显微镜图像进行预处理以增强特征,然后从纤维形态中提取局部特征并生成视觉单词,再依据视觉单词对纤维图像进行分类,从而达到鉴别纤维的目的。使用了4 400幅纤维图像作为数据集,从中选择不同的羊绒和羊毛的混合比作为训练集和测试集,得到的识别率最高为86%,最低为81.5%,鉴别1 000根纤维需要的时间小于100 s,训练好的分类器可保存并用于后期的检测工作。 展开更多
关键词 羊绒 羊毛 视觉词袋模型 图像处理 快速鉴别
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基于显著区域词袋模型的物体识别方法 被引量：11
5
作者 胡敏 齐梅 +1 位作者 王晓华 许良凤 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第7期647-652,共6页
针对常用的构建视觉词典的局部特征所表现的不稳定、不可靠或与物体无关的问题,提出一种基于显著区域词袋模型的物体识别方法。首先,该方法利用强角点检测器,确定图像的显著区域。然后,从显著区域中提取局部特征并建模为词袋模型,最后... 针对常用的构建视觉词典的局部特征所表现的不稳定、不可靠或与物体无关的问题,提出一种基于显著区域词袋模型的物体识别方法。首先,该方法利用强角点检测器,确定图像的显著区域。然后,从显著区域中提取局部特征并建模为词袋模型,最后联合最近邻分类器给出识别结果。分别在视角、尺度和背景等存在变化的数据集上进行了实验,结果表明:与现有同类方法比较,鲁棒性更强,平均识别率达到96.13%,82.06%和66.7%。 展开更多
关键词 词袋模型 强角点检测器 显著区域 物体识别
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一种基于词袋模型的大规模图像层次化分组算法 被引量：4
6
作者 钱钧 杨恒 +2 位作者 刘培桢 姜文涛 周锋飞 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期799-805,共7页
大规模图像集合的自动分组,不仅可以帮助用户快速组织和掌握图像集合的内容,并且是基于图像的三维场景重建应用的前提和重要环节。提出一种基于词袋模型(bag-of-words,BOW)的层次化分组算法,将每幅图像表示为一个超高维视词向量,利用多... 大规模图像集合的自动分组,不仅可以帮助用户快速组织和掌握图像集合的内容,并且是基于图像的三维场景重建应用的前提和重要环节。提出一种基于词袋模型(bag-of-words,BOW)的层次化分组算法,将每幅图像表示为一个超高维视词向量,利用多路量化技术将内容相似的图像量化到同一个节点,从而完成对图像粗略分组。然后,在每组类别里面,对图像的局部特征向量进行逐一匹配,并利用仿射空间不变量的约束条件,去除不可靠特征匹配,得到更为准确可靠的图像相似度度量,从而完成图像的精细分组。实验结果表明:从得到的系统不同阶段图像分组的查准率-查全率(precision-recall)曲线可以看出,精细分组过程可以显著提高粗分组精度,并且在精细分组阶段。 展开更多
关键词 图像分组 词袋模型 多路量化 仿射不变量约束 特征匹配
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词袋模型在蛋白质亚细胞定位预测中的应用 被引量：5
7
作者 赵南 张梁 +2 位作者 薛卫 王雄飞 任守纲 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期296-301,共6页
运用词袋模型结合传统的蛋白质特征提取算法提取蛋白质序列特征,采用K-means算法构建字典,计算获得蛋白质序列的词袋特征,最终将提取的特征值送入SVM多类分类器,对数据集中蛋白质的亚细胞位置进行预测,在一定程度上提高了亚细胞定位预... 运用词袋模型结合传统的蛋白质特征提取算法提取蛋白质序列特征,采用K-means算法构建字典,计算获得蛋白质序列的词袋特征,最终将提取的特征值送入SVM多类分类器,对数据集中蛋白质的亚细胞位置进行预测,在一定程度上提高了亚细胞定位预测的准确率。 展开更多
关键词 词袋模型 K-MEANS 支持向量机 亚细胞定位预测
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一种基于词袋模型的图像优化分类方法 被引量：22
8
作者 赵春晖 王莹 Masahide KANEKO 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2064-2070,共7页
该文应用词袋模型对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行改进,提出了一种基于兴趣区域(Region Of Interest,ROI)提取以及金字塔匹配原理的优化方法。首先对训练图像进行ROI提取,对得到的ROI区域进行密集尺度不变特征变换(Sca... 该文应用词袋模型对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行改进,提出了一种基于兴趣区域(Region Of Interest,ROI)提取以及金字塔匹配原理的优化方法。首先对训练图像进行ROI提取,对得到的ROI区域进行密集尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)特征的抽取和描述并生成视觉词典,由此产生的视觉词典更能精确的描述图像的特征,且能够抵抗多变的位置信息及背景信息的影响。其次应用金字塔匹配原理对图像进行基于视觉词典的直方图表示,代入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行分类。通过对Caltech 101和Caltech 256两个数据库进行实验,结果表明该方法较传统方法提高了分类的正确率,且能够在训练图像较少的情况下达到良好的分类效果。最后通过与现有同类方法的比较验证了该方法的优越性。 展开更多
关键词 图像分类 词袋模型 兴趣提取 金字塔匹配
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采用改进词袋模型的空中目标自动分类 被引量：7
9
作者 朱旭锋 马彩文 刘波 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1384-1388,共5页
为了解决飞机、直升机、导弹等3类空中目标图像的自动分类问题,提出了一种基于改进词袋模型的空中目标识别方法。首先采集3类多个型号的空中目标灰度图像并分割提取出目标,接着利用稠密采样方法进行SIFT特征提取,然后用模糊C均值聚类方... 为了解决飞机、直升机、导弹等3类空中目标图像的自动分类问题,提出了一种基于改进词袋模型的空中目标识别方法。首先采集3类多个型号的空中目标灰度图像并分割提取出目标,接着利用稠密采样方法进行SIFT特征提取,然后用模糊C均值聚类方法,对空中目标图像的SIFT特征进行聚类,得到大量空中目标图像的视觉单词。最后用视觉单词直方图训练支持向量机分类器,完成空中目标的自动分类。仿真实验表明,文中提出的算法能准确区分空中目标类别,性能优于传统的采用K均值聚类的词袋模型,且优于仿射矩。 展开更多
关键词 空中目标 粗分类 词袋模型 模糊C均值聚类 支持向量机
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基于稀疏表示和词袋模型的高光谱图像分类 被引量：4
10
作者 任越美 张艳宁 +1 位作者 魏巍 张秀伟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第10期113-116,共4页
为增强高光谱图像稀疏表示分类方法中稀疏字典的表征能力并充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,提出了一种新的基于稀疏表示和词袋模型的高光谱遥感图像分类方法。首先利用词袋模型算法结合高光谱遥感图像数据集生成各类别专业码本... 为增强高光谱图像稀疏表示分类方法中稀疏字典的表征能力并充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,提出了一种新的基于稀疏表示和词袋模型的高光谱遥感图像分类方法。首先利用词袋模型算法结合高光谱遥感图像数据集生成各类别专业码本,作为字典中对应的原子构造稀疏表示字典。在计算每个像元的对应稀疏表示字典中的稀疏表示特征时,利用空间连续性约束对像元的稀疏表示系数进行空间维的约束。最后根据最小重构误差实现高光谱图像分类。高光谱遥感数据实验结果表明:所提方法能有效提高分类效果,并且其分类精度和Kappa系数都优于其他稀疏表示方法以及单独使用光谱信息的方法。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱图像 稀疏表示 词袋模型 空间连续性
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基于改进词袋模型的相似关键帧匹配方法 被引量：4
11
作者 陈丹雯 张俊 +1 位作者 韩兵 吴玲达 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第8期2752-2755,2844,共5页
对相似关键帧匹配中存在的低效率及无法很好反映语义特征的问题进行了分析,提出了基于词袋模型的关键帧描述方法,并进一步考虑了视觉词汇表的生成、降维以及词项权重赋予等关键问题,最后利用词袋特征对相似关键帧进行匹配。实验结果表明... 对相似关键帧匹配中存在的低效率及无法很好反映语义特征的问题进行了分析,提出了基于词袋模型的关键帧描述方法,并进一步考虑了视觉词汇表的生成、降维以及词项权重赋予等关键问题,最后利用词袋特征对相似关键帧进行匹配。实验结果表明,提出的基于改进词袋模型的相似关键帧匹配方法不仅能在一定程度上提高匹配准确率,并且能够较大幅度地提高相似关键帧匹配的速度。 展开更多
关键词 相似关键帧匹配 词袋模型 视觉词汇 视觉词汇表降维 词权重
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视觉词袋模型理论方法在历史街区特色评价中的应用--以中东铁路沿线历史街区为例 被引量：5
12
作者 张军 刘大平 张雨婷 《规划师》 北大核心 2015年第9期91-96,共6页
文章以中东铁路沿线典型历史街区为例,采用计算机学科中的视觉词袋模型分析方法,对历史街区空间要素的分类、条件和特色进行分析与描述,并对空间要素参量进行语言表达和统计,从而总结出历史街区的特色,形成历史街区特色空间要素组成、... 文章以中东铁路沿线典型历史街区为例,采用计算机学科中的视觉词袋模型分析方法,对历史街区空间要素的分类、条件和特色进行分析与描述,并对空间要素参量进行语言表达和统计,从而总结出历史街区的特色,形成历史街区特色空间要素组成、设施配置特征的简单量化指标,为进一步评价历史街区的特色提供量化的辅助工具。 展开更多
关键词 视觉词袋模型 空间要素 特色评价 中东铁路沿线历史街区
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基于优化视觉词袋模型的图像分类方法 被引量：10
13
作者 张永 杨浩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2244-2247,2252,共5页
针对视觉词袋(BOV)模型中过大的视觉词典会导致图像分类时间代价过大的问题,提出一种加权最大相关最小相似(W-MR-MS)视觉词典优化准则。首先,提取图像的尺度不变特征转换(SIFT)特征,并用K-Means算法对特征聚类生成原始视觉词典;然后,分... 针对视觉词袋(BOV)模型中过大的视觉词典会导致图像分类时间代价过大的问题,提出一种加权最大相关最小相似(W-MR-MS)视觉词典优化准则。首先,提取图像的尺度不变特征转换(SIFT)特征,并用K-Means算法对特征聚类生成原始视觉词典;然后,分别计算视觉单词与图像类别间的相关性,以及各视觉单词间的语义相似性,引入一个加权系数权衡两者对图像分类的重要程度;最后,基于权衡结果,删除视觉词典中与图像类别相关性弱、与视觉单词间语义相似性大的视觉单词,从而达到优化视觉词典的目的。实验结果表明,在视觉词典规模相同的情况下,所提方法的图像分类精度比传统基于K-Means算法的图像分类精度提高了5.30%;当图像分类精度相同的情况下,所提方法的时间代价比传统K-Means算法下的时间代价降低了32.18%,因此,所提方法具有较高的分类效率,适用于图像分类。 展开更多
关键词 图像分类 视觉词袋模型 特征提取 视觉词典
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利用模型选择确定视觉词袋模型中词汇数目 被引量：3
14
作者 许明 韩军伟 +1 位作者 郭雷 尹文杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第31期148-150,共3页
视觉词袋(Visual Bag-of-Words)模型在图像分类、检索和识别等计算机视觉领域有了广泛的应用,但是视觉词袋模型中词汇数目往往是根据经验确定或者采用有监督的交叉学习选取。提出一种确定视觉词袋模型中词汇数目的无监督方法,利用模型... 视觉词袋(Visual Bag-of-Words)模型在图像分类、检索和识别等计算机视觉领域有了广泛的应用,但是视觉词袋模型中词汇数目往往是根据经验确定或者采用有监督的交叉学习选取。提出一种确定视觉词袋模型中词汇数目的无监督方法,利用模型选择的思想来解决问题。使用高斯混合模型描述具有不同词汇数目的视觉词袋,计算各模型贝叶斯信息准则的值,选取贝叶斯信息准则最小值对应的词汇数目。与交叉验证的监督学习在图像分类实验的对比结果说明该方法准确有效。 展开更多
关键词 视觉词袋模型 模型选择 高斯混合模型 贝叶斯信息准则
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结合组SIFT特征和多元词袋模型的图像检索方法 被引量：4
15
作者 栾咏红 汤晓燕 张军朝 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第4期1142-1147,共6页
针对现有图像检索方法召回率低的问题,提出一种结合组尺度不变特征变换(SIFT)特征和多元词袋模型的图像检索方法。采用间隔采样方式抽取图像中的关键点,提取SIFT特征;依据图像的空间相关性,将各关键点及8邻接关键点的SIFT特征进行组合,... 针对现有图像检索方法召回率低的问题,提出一种结合组尺度不变特征变换(SIFT)特征和多元词袋模型的图像检索方法。采用间隔采样方式抽取图像中的关键点,提取SIFT特征;依据图像的空间相关性,将各关键点及8邻接关键点的SIFT特征进行组合,构建组SIFT特征;针对组SIFT特征,在经典词袋模型的基础上,加入Dirichlet函数和组混合编码,构建多元词袋模型,提取图像特征向量;采用卡方距离度量和非对称距离计算方法快速计算特征向量之间的相似度,得到图像检索结果。仿真结果表明,该方法的召回率指标明显高于对比方法,查准率指标也有提高。 展开更多
关键词 图像检索 尺度不变特征变换 词袋模型 DIRICHLET函数 卡方距离
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基于多媒体信息检索的有监督词袋模型 被引量：7
16
作者 袁桂霞 周先春 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第9期2873-2878,共6页
词袋模型的复杂度高,且区分能力较弱,为解决这一问题,在经典词袋模型的基础上,提出一种有监督的词袋模型。在训练过程中对训练样本类别进行标记,在此基础上构建直方图总体能量目标函数,依据能量最小准则学习码本。通过文本检索和图像检... 词袋模型的复杂度高,且区分能力较弱,为解决这一问题,在经典词袋模型的基础上,提出一种有监督的词袋模型。在训练过程中对训练样本类别进行标记,在此基础上构建直方图总体能量目标函数,依据能量最小准则学习码本。通过文本检索和图像检索两组多媒体信息检索实验进行对比,对比结果表明,有监督词袋模型比经典词袋模型的检索精确度高、检索耗时少。 展开更多
关键词 词袋模型 多媒体信息检索 文本检索 图像检索 能量最小准则
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一种基于视觉词袋模型的图像检索方法 被引量：3
17
作者 金铭 汪友生 +1 位作者 边航 王雨婷 《计算机应用与软件》 2017年第4期249-254,321,共7页
为了提高图像检索的效率,提出一种基于视觉词袋模型的图像检索方法。一方面在图像局部特征提取算法中,使用添加渐变信息的盒子滤波器构造尺度空间,以保留图像更多的细节信息,另一方面在特征表达时仅计算一次特征点圆形邻域内的Haar小波... 为了提高图像检索的效率,提出一种基于视觉词袋模型的图像检索方法。一方面在图像局部特征提取算法中,使用添加渐变信息的盒子滤波器构造尺度空间,以保留图像更多的细节信息,另一方面在特征表达时仅计算一次特征点圆形邻域内的Haar小波响应,避免了Haar小波响应的重复计算,并在保证描述子旋转不变性的同时做降维处理。同时,以改进k-means对特征库聚类构建加权的视觉词典,基于概率计算的方式选取k-means初始聚类中心,降低了传统k-means聚类效果对初始聚类中心选择的敏感性。实验结果表明该方法比传统方法具有更高的效率,特征提取速度提高48%左右,查准率提高2%以上。 展开更多
关键词 图像检索 视觉词袋模型 局部特征提取 特征聚类
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基于改进视觉词袋模型的图像标注方法 被引量：5
18
作者 霍华 赵刚 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第22期276-278,282,共4页
针对传统视觉词袋模型对图像尺度变化较为敏感的缺点，提出一种基于改进视觉词袋模型的图像标注方法。该方法引入图像的多尺度空间信息，对图像进行多尺度变换并构建多尺度视觉词汇表，将图像表示为不同尺度特征，结合多核学习的方法优... 针对传统视觉词袋模型对图像尺度变化较为敏感的缺点，提出一种基于改进视觉词袋模型的图像标注方法。该方法引入图像的多尺度空间信息，对图像进行多尺度变换并构建多尺度视觉词汇表，将图像表示为不同尺度特征，结合多核学习的方法优化各尺度特征的相应权重，获取特征表示。实验结果验证了该方法的有效性，其标注准确率比传统BoVW模型提高17．8％-25．7％。 展开更多
关键词 图像标注 视觉词袋模型 多尺度空间 多尺度视觉词 多核学习 权重优化
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基于多方向空间词袋模型的物体识别 被引量：3
19
作者 齐梅 胡敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第7期197-201,共5页
针对词袋模型完全忽略空间位置信息的问题,提出了一种多方向空间词袋模型的物体识别方法。该算法通过空间金字塔划分,形成图像的空间子区域特征表达;分别在水平、垂直和倾斜±45°上对图像局部特征向量进行投影,得到图像在多方... 针对词袋模型完全忽略空间位置信息的问题,提出了一种多方向空间词袋模型的物体识别方法。该算法通过空间金字塔划分,形成图像的空间子区域特征表达;分别在水平、垂直和倾斜±45°上对图像局部特征向量进行投影,得到图像在多方向上的空间结构信息;采用样本视觉词典方法,既减少了不同物体类别样本带来的冗余影响,又降低了特征维数。在Caltech101和Caltech256物体库上进行了对比实验,实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 物体识别 多方向投影 空间信息 样本词典 词袋模型
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基于视觉词袋模型的茶机智能化控制方法 被引量：1
20
作者 谭和平 徐海卫 +2 位作者 胡常安 汤江文 徐传娣 《中国测试》 CAS 北大核心 2014年第6期84-87,共4页
因3类名优茶在颜色上并无太大区分,纹理特征也不明显,所以在茶机智能化控制方法中主要依靠人为的主观判断进行名优茶分类,准确度较低。针对这个问题,提出一种基于视觉词袋模型的分类方法,首先对采集的茶叶图片通过数字图像处理的方法调... 因3类名优茶在颜色上并无太大区分,纹理特征也不明显,所以在茶机智能化控制方法中主要依靠人为的主观判断进行名优茶分类,准确度较低。针对这个问题,提出一种基于视觉词袋模型的分类方法,首先对采集的茶叶图片通过数字图像处理的方法调整对比度,然后利用视觉词袋模型提取每一张图像的SIFT特征并生成视觉单词,最后将每一张图像表示成一个包含视觉单词的向量,输入到BP神经网络中进行训练并分类。实验结果表明:该方法合理有效,可以被广泛应用到茶叶分类问题中。 展开更多
关键词 茶机 数字图像处理 视觉词袋模型 SIFT特征 BP神经网络
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