[发明专利]视觉单词和短语共驱动的词袋模型图片分类方法在审
| 申请号： | 202010478642.8 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111652309A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 刘秀萍;李蕊男 | 申请（专利权）人： | 刘秀萍 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 321200 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供的视觉单词和短语共驱动的词袋模型图片分类方法，通过视觉明显性分析方法将图片分为前景区域和后景区域，从两个区域分别提取特征建立各自的视觉特征词典，按一定的权值将二部分的单词直方图聚合起来表示图片，丰富了特征表达子的语义含义。通过引入分层聚类分析将视觉单词短语的聚类过程巧妙的改成树状结构，避免了均值聚类算法初始中心的不良选取带来的一系列问题，同时对图片的整体到部分的解析过程更恰当。提出自适应超球体软分派方法，将图片中视觉单词和短语的空间位置排列关系引入，巧妙的除去了单一单词的歧义问题，分类表达能力大幅提高，图片分类深度更大，准确率更高，分类速度更快，方法鲁棒性更好。 | ||
| 搜索关键词： | 视觉 单词 短语 驱动 模型 图片 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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