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基于视觉词袋模型的图像分类改进方法
文中主要基于视觉词袋(BOVW, Bag-Of-Visual-Words)模型对图像进行分类处理,并对传统视觉词袋模型存在的不足进行了改进,提出了一种基于视觉词典的权重直方图来表达图像,采用优化的k-means聚类算法(k-means+)用于视觉词典的构建,代入KNN(K-Nearest-Neighbors)分类器进行分类。通过对Caltech 101和Caltech 256这两个经典数据库进行实验,实验结果表明该改进方案较传统方法提高了分类的正确率。
2022-06-04 17:46:51
773KB
图像分类;
视觉词袋模型;
K-means+聚类算法;
权重直方图表达
1
DBoW3 视觉词袋模型-网络版
DBoW3 视觉词袋模型-网络版,DBoW3 视觉词袋模型-网络版DBoW3 视觉词袋模型-网络版DBoW3 视觉词袋模型-网络版DBoW3 视觉词袋模型-网络版
2021-05-19 17:07:00
2.26MB
DBoW3
1
BOW视觉词袋模型的matlab实现易理解,模块化
这里面的matlab代码是BOW的实现,里面有kmeans++的部分,模块化,易理解,稍微改动就可以用于解决自己的问题
2019-12-21 19:41:03
1KB
BOW
matlab
kmeans++
1
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