提出了一种利用"bag of words"模型对视频内容进行建模和匹配的方法。通过量化视频帧的局部特征构建视觉关键词(visual words)辞典,将视频的子镜头表示成若干视觉关键词的集合。在此基础上构建基于子镜头的视觉关键词词组的...提出了一种利用"bag of words"模型对视频内容进行建模和匹配的方法。通过量化视频帧的局部特征构建视觉关键词(visual words)辞典,将视频的子镜头表示成若干视觉关键词的集合。在此基础上构建基于子镜头的视觉关键词词组的倒排索引,用于视频片段的匹配和检索。这种方法保留了局部特征的显著性及其相对位置关系,而且有效地压缩了视频的表达,加速的视频的匹配和检索过程。实验结果表明,和已有方法相比,基于"bag of words"的视频匹配方法在大视频样本库上获得了更高的检索精度和检索速度。展开更多
针对干果图像信息量大、分类精度低和耗时多的特点,提出利用Bag of Words模型提取图片的代表特征,并采用朴素贝叶斯分类器指导特征矩阵分类。结果表明,图像分类精度能达到80%,分类处理时间约为2 s。通过增加学习样本来进一步提高分类精...针对干果图像信息量大、分类精度低和耗时多的特点,提出利用Bag of Words模型提取图片的代表特征,并采用朴素贝叶斯分类器指导特征矩阵分类。结果表明,图像分类精度能达到80%,分类处理时间约为2 s。通过增加学习样本来进一步提高分类精度,将Bag of Words应用于干果图像识别和分类是可行的。展开更多
针对传统BOW(Bag of Words)模型用于场景图像分类时的不足,通过引入关联规则的MFI(Maximum Frequent Itemsets)和Topology模型对其进行改进。为了突出同类图像的视觉单词,提取同类图像的MFI后,对其中频繁出现的视觉单词进行加权处理,增...针对传统BOW(Bag of Words)模型用于场景图像分类时的不足,通过引入关联规则的MFI(Maximum Frequent Itemsets)和Topology模型对其进行改进。为了突出同类图像的视觉单词,提取同类图像的MFI后,对其中频繁出现的视觉单词进行加权处理,增强同类图像的共有特征。同时,为了提高视觉词典的生成效率,利用Topology模型对原始模型进行分工并行处理。通过COREL和Caltech-256图像库的实验,证明改进后的模型提高了对场景图像的分类性能,并验证了其Topology模型的有效性和可行性。展开更多
文摘提出了一种利用"bag of words"模型对视频内容进行建模和匹配的方法。通过量化视频帧的局部特征构建视觉关键词(visual words)辞典,将视频的子镜头表示成若干视觉关键词的集合。在此基础上构建基于子镜头的视觉关键词词组的倒排索引,用于视频片段的匹配和检索。这种方法保留了局部特征的显著性及其相对位置关系,而且有效地压缩了视频的表达,加速的视频的匹配和检索过程。实验结果表明,和已有方法相比,基于"bag of words"的视频匹配方法在大视频样本库上获得了更高的检索精度和检索速度。
文摘针对干果图像信息量大、分类精度低和耗时多的特点,提出利用Bag of Words模型提取图片的代表特征,并采用朴素贝叶斯分类器指导特征矩阵分类。结果表明,图像分类精度能达到80%,分类处理时间约为2 s。通过增加学习样本来进一步提高分类精度,将Bag of Words应用于干果图像识别和分类是可行的。
文摘针对传统BOW(Bag of Words)模型用于场景图像分类时的不足,通过引入关联规则的MFI(Maximum Frequent Itemsets)和Topology模型对其进行改进。为了突出同类图像的视觉单词,提取同类图像的MFI后,对其中频繁出现的视觉单词进行加权处理,增强同类图像的共有特征。同时,为了提高视觉词典的生成效率,利用Topology模型对原始模型进行分工并行处理。通过COREL和Caltech-256图像库的实验,证明改进后的模型提高了对场景图像的分类性能,并验证了其Topology模型的有效性和可行性。
