图像分类中基于分类矢量量化的视觉词袋模型

特征表示是图像识别和分类的基础，视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足，提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类，然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建，最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明，提出的新方法能提高分类准确率。     

一种基于卷积神经网络的违禁品探测系统及部署方法

文章设计了一种X射线安检图像的违禁品自动识别系统。以经典的ResNet卷积神经网络为特征提取骨干网络,使用特征金字塔网络进行违禁品目标探测;把图像分成笔记本区域和非笔记本区域,分别用不同的网络模型进行探测,取得了出色的探测效果。并使用网络服务器的模式部署上述算法探测系统,使得产生图像的安检机系统与算法服务器既保持彼此独立又能进行稳定、实时的通讯,完成探测。