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  1. BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类

  2. 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。 其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？ 用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集的图像都用BoW模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-01
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：lipiji1986

  1. Pyramid+BOW实验

  2. Pyramid BoW+SVM进行图像分类实验

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2014-01-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u013469917

  1. BOW图像分类程序

  2. C++实现BOW模型，用于图像分类，内有详细注释，和用于实验的图片

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-12-18
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：u010213393

  1. BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类

  2. 图像的特征Dense Sift提取，通过Bag of Words词袋模型进行描述，用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集的图像都用BoW模型描述了，就可以用SVM训练分类模型进行分类了。在这里除了用SVM的RBF核，还自己定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。很多论文说这个核好，并且实验结果很显然。能从理论上证明一下么？通过自定义核也可以了解怎么使用自定义核来用SVM进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kjj999ok

  1. 基于双层视觉密码本的有效图像表示

  2. 最近，基于视觉词袋（BoW）的图像表示在图像分类和检索应用中引起了很多关注。 众所周知，视觉密码本的构造和相关的量化方法在BoW模型中起着重要的作用。 传统上，视觉代码簿是通过将局部特征聚类成组而生成的，原始特征很难量化到其最近的中心。 众所周知，量化误差可能会降低BoW表示的有效性。 为了解决这个问题，文献中已经提出了几种基于软量化的方法。 但是，这些方法的有效性仍然不能令人满意。 在本文中，我们提出了一种基于双层码本的新颖有效的图像表示方法。 在这种方法中，我们首先构造双层码本以显着减少量化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：789504
    • 提供者：weixin_38685455

  1. 基于词袋模型的局部特征信息获取的室内场景分类

  2. 针对室内家庭场景分类问题，提出了一种局部特征信息获取的BOW模型。 实验结果表明，不仅提高了性能，而且减少了计算量。 因此，该方法执行了最新的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_38661128

  1. 基于指数权重局部聚合向量特征的轮毂型号识别

  2. 在轮毂型号识别过程中,为了能在大量轮型库中快速识别正确的轮型,提出了基于指数权重局部聚合向量(VLAD)特征的轮型识别方法。VLAD特征是针对BOW特征的改进版,用待分类特征和聚类中心的累积残差代替特征的累加数目,采用四近邻软分配的查找方式,相对于一对一的分配规则具有更好的鲁棒性。最后把得到的VLAD向量进行主成分分析降维,并在降维VLAD的基础上将指数权重和VLAD向量的各数据相乘以削减个别不稳定值,最后通过特征向量的对比来找到最相似图片,识别过程具有非接触、灵活、准确的优点,实验表明在提高图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38529239

  1. 基于自上而下的基于颜色显着性的BoW表示的色情图像分类

  2. 由于颜色是色情图片的重要视觉线索，因此本研究提出了一种基于颜色和形状信息融合的色情图片分类的新框架。 此框架包含三种融合模式：早期融合，晚期融合和基于自上而下的颜色显着性的融合，它们进行了比较。 在此基础上，提出了基于自上而下的色彩显着性融合的色情图像分类方法。 在后期融合和基于颜色显着性的融合中，采用颜色名称来表示颜色信息。 为了验证单词上空间约束的有效性，我们还比较了通过矢量量化和局部约束线性编码量化的形状特征。 实验结果表明，我们的模型正确地结合了形状和颜色信息，并且比流行的方法更好地将正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：623616
    • 提供者：weixin_38651929

  1. 基于语义分布相似度的主题模型

  2. 潜在狄利克雷分布(LDA)以词袋(bag of words,BOW)模型为基础,简化了建模的复杂度,但使得主题的语义连贯性较差,文档表征能力不强。为解决此问题,提出了一种基于语义分布相似度的主题模型。该模型在EM(expectation maximization)算法框架下,使用GPU(generalized Pólya urn)模型加入单词—单词和文档—主题语义分布相似度来引导主题建模,从语义关联层面上削弱了词袋假设对主题产生的影响。在四个公开数据集上的实验表明,基于语义分布相似度的主题模型在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：678912
    • 提供者：weixin_38722607