【摘 要】
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采用词袋模型(BoW)对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行了改进,提出了一种特征软量化的方式。软赋值量化通过将局部显著特征量化(SIFT)为与其距离最近的若干个
【基金项目】
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中国科学院数字地球重点实验室开放基金资助项目(No.2012LDE016);武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金(No.12R03);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130181120005);四川省科技支撑计划资助项目(No.2014GZ0005);博士后基金资助项目(No.2014M552357);南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室开放基金资助项目(No.
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采用词袋模型(BoW)对图像进行分类,并针对传统词袋模型存在的不足进行了改进,提出了一种特征软量化的方式。软赋值量化通过将局部显著特征量化(SIFT)为与其距离最近的若干个视觉单词,并对其进行加权,由此保存特征空间中的距离信息,从而解决硬赋值量化造成的特征空间信息损失问题。通过在Caltech 101数据库进行实验,验证了本文方法的有效性,实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像分类的性能。
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