一种基于BoW模型的图像分类方法研究  

作　　者：贺伟[1] 姚娅川[1] 彭彩平 

机构地区：[1]四川理工学院自动化与信息工程学院,四川自贡64300

出　　处：《科技创新与应用》2017年第10期45-45,共1页Technology Innovation and Application

摘　　要：图像分类是图像检索的基础,成功的图像检索是从海量的数字图像中提取有效信息的必要手段。针对当前图像分类领域存在的效率低下的问题,提出了一种基于BoW模型的图像分类方法。在BoW模型中,采用加权的K均值聚类方法完成特征与视觉单词之间的映射;然后对聚类产生的视觉单词进行阈值验证,去除冗余的词汇,生成最终的视觉词典。

关 键 词：BoW模型 图片分类 特征提取 K均值聚类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]