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随着网络技术的飞速发展,数字图像的数量呈几何趋势剧增,如何对海量的图像信息进行快速、准确的分类,逐渐成为计算机视觉领域的研究热......
随着多媒体技术的发展,图像检索已经在社会生活中的许多方面得到了广泛的应用。本文在词袋模型的基础上,结合空间上下文关系,提出了两......
针对词袋图像表示模型的语义区分性和描述能力有限的问题,以及由于传统的基于词袋模型的分类方法性能容易受到图像中背景、遮挡等......
提出了一种利用字符基元视觉短语进行图像关键字识别的方法。该方法通过提取图像关键字的最大稳定极值区域,并进行归一化后得到字符......
针对BOVW模型忽略图像特征空间排列导致量化误差较大的缺点,利用角点和特征点对图像进行区域分割,结合区域的空间排列信息,提出一......
近年来词袋(bag-of-words,BoW)模型因为其较高的性能而被人们认可。词袋模型的改进方法主要包括两种,一种是在图像特征表示中加入......
近年来,基于bag-of-words模型的图像表示方法由于丢弃了视觉词汇之间的空间位置关系,且存在冗余信息,从而不能有效地表示该类图像......
现有的大规模图像检索系统依赖于鲁棒的局部图像特征及Bag-of-Words(视觉单词集合)图像表示模型以获得适用于大规模数据库的可扩展......