【摘 要】
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该文应用词袋模型对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行改进,提出了一种基于兴趣区域（Region Of Interest,ROI）提取以及金字塔匹配原理的优化方法。首先对训练图像
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,日本东京电气通信大学金子研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61077079);教育部博士点计划基金(20102304110013)资助课题
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该文应用词袋模型对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行改进,提出了一种基于兴趣区域（Region Of Interest,ROI）提取以及金字塔匹配原理的优化方法。首先对训练图像进行ROI提取,对得到的ROI区域进行密集尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform,SIFT）特征的抽取和描述并生成视觉词典,由此产生的视觉词典更能精确的描述图像的特征,且能够抵抗多变的位置信息及背景信息的影响。其次应用金字塔匹配原理对图像进行基于视觉词典的直方图表示,代入支持
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