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上传时间: 2021-03-26
详细说明：基于外观的视觉袋词（BoVW）模型用于表示图像中局部特征的词汇频率。 由于它们的多功能性，尽管它们忽略了潜在的空间背景和要素之间的关系，但它们却广受欢迎。 在这里，我们提出了一个统一的表示形式，通过显式的局部和全局结构模型来增强BoVW。 与以前的方法相比，应注意我们方法的三个方面。 首先，我们使用局部结构特征，使用类标签信息以区分方式对一对点之间的空间属性进行编码。 我们针对给定的图像集引入了结构袋词（BoSW）模型，并使用该模型在其粗糙采样的相关关键点上描述了每个图像。 然后，我们结合BoVW和BoSW的码本直方图来训练分类器。 对四个基准数据集的严格实验评估表明，统一表示优于常规模型，并且与更复杂的场景分类技术相比具有优势。
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