用于图像场景分类的空间视觉词袋模型

被引：17

作者：

王宇新 ^{[1
]}

郭禾 ^{[2
]}

何昌钦 ^{[1
]}

冯振 ^{[1
,2
]}

贾棋 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连理工大学计算机科学与技术学院

[2] 大连理工大学软件学院

来源：

计算机科学 | 2011年 / 38卷 / 08期

关键词：

场景分类; 词袋; 空间聚类; 空间视觉词典; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

以传统的词袋模型为基础,根据同类场景图像具有空间相似性的特点,提出了一种用于图像场景分类的空间视觉词袋模型。首先将图像进行不同等级的空间划分,针对对应空间子区域进行特征提取和k均值聚类,形成该区域的视觉关键词,进而构建整个训练图像集的空间视觉词典。进行场景识别时,将所有空间子区域的视觉关键词连接成一个全局特征向量进行相似度计算。最终的场景分类结果使用V1滤波器和PACT两种特征在支持向量机LIBSVM上获得。

引用

页码：265 / 268

页数：4

共 8 条

[1] 基于“bag of words”的视频匹配方法 [J].

李远宁 ;

刘汀 ;

蒋树强 ;

黄庆明 .

通信学报, 2007, (12) :147-151

[2] 基于颜色-空间特征的图像检索 [J].

王涛 ;

胡事民 ;

孙家广 .

软件学报, 2002, (10) :2031-2036

[3] 基于内容的图像检索技术与系统 [J].

李向阳 ;

庄越挺 ;

潘云鹤 .

计算机研究与发展, 2001, (03) :344-354

[4]

图像理解理论与方法[M]. 科学出版社 , 高隽, 2009

[5]

Chapter 2 Building the gist of a scene: the role of global image features in recognition[J] . Aude Oliva,Antonio Torralba.Progress in Brain Research . 2006

[6] When is scene identification just texture recognition? [J].

Renninger, LW ;

Malik, J .

VISION RESEARCH, 2004, 44 (19) :2301-2311

[7] Contour and texture analysis for image segmentation [J].

Malik, J ;

Belongie, S ;

Leung, T ;

Shi, JB .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2001, 43 (01) :7-27

[8]

Beyond Bags of Features:Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories. Svetlana Lazebnik,Cordelia Schmid,and Jean Ponce. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition . 2006

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