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
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。
