基于局部特征的图像分类方法

• 作 者: 曹健 魏星 李海生 蔡强
• 机 构: 北京工商大学计算机与信息工程学院,北京科技大学计算机与通信工程学院
• 出 处: 电子科技大学学报
• 发表日期: 2017年01期
• 关键词: 凝聚聚类 分类器 图像分类 局部特征 视觉单词 agglomerative clustering classifier image classification
• 基金项目: 国家自然科学基金（61402023）,北京市教委科研计划（SQKM201610011010）,北京市自然科学基金（4162019）,北京市科技计划（Z161100001616004）

为了有效地组织、管理和浏览大规模的图像资源,提出了一种利用局部特征进行图像分类的方法。通过深入分析和比较常见的局部特征,选用合适的局部特征构建视觉单词库。这些视觉单词具有很好的平移、旋转、尺度不变性,并对噪声有一定的抵抗能力。借鉴文本分类领域的向量空间模型进行图像的表示,并设计出了相应的分类算法。标准图像库上的实验结果表明,该方法在图像分类中有效,有较高的实用价值。