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基于Bag-of-phrases的图像表示方法
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:0
  • 页码:46-54
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院自动化研究所复杂系统智能控制与管理国家重点实验室(筹),北京100190, [2]交通运输部科学研究院,北京100029
  • 相关基金:国家自然科学基全(6080;055,60835001)资助
  • 相关项目:面向精密电子组装生产线的关键视觉检测与优化控制问题研究
中文摘要:

在过去的几年,将图像内容表示为特定“视觉词”出现次数直方图的Bag—of-words模型,展示了其在图像内容分类方面的强大优势.然而,在这种统计特定“视觉词”出现次数直方图的模型中,“视觉词”之间的相互位置关系几乎被完全丢弃了.本文从分析Bag-of-words模型在文本分类和图像内容分类领域的对应关系的角度出发,提出一种加入“视觉词”之间的相互位置关系的图像表示方法-Bag-of-phrases模型.在标准数据集上验证了该图像表示方法对图像内容分类性能的影响.实验结果显示,本文提出的方法相对于传统的Bag-of-words模型可以达到更好的分类性能.

英文摘要:

Bag-of-words representation, with which an image is represented as a histogram of the numbers of occurrences of particular visual words, has demonstrated impressive levels of performance in the past few years. However, the relative position information between the visual words are almost entirely ignored. In this paper, the potential strength of this relative position information is investigated and a new kind of representation named Bag-of-phrases is proposed. The effectiveness of this strategy is validated on two benchmark databases. The classification results demonstrate that our Bag-of-phrases strategy can achieve better results compared to Bag-of-words method.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550