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1.
陈鹏  邹涛 《计算机系统应用》2015,24(12):243-248
针对被动毫米波(PMMW)图像成像质量差,边界模糊,不易识别的特点,在传统词袋模型图像分类的基础上,提出了利用减法聚类改进FCM聚类算法并将其运用到词袋模型上去,提取视觉单词,利用局部不变量SIFT方法对手枪、匕首和炸药进行了粗分类.实验结果证明,改进的词袋模型能够准确的对违禁品进行分类,识别率平均能达到90%以上,性能优于传统的K均值聚类和原始的FCM聚类算法.  相似文献
2.
针对底层局部时空特征数量少以及中层特征表达能力弱的问题,结合时空深度特征,提出一种人体行为识别算法。依据运动剧烈区域在行为识别中提供更多判别信息的思想,利用视频图像的深度信息确定人体运动显著性区域,通过计算区域内光流特征作为度量区域活跃度的能量函数,依据能量函数对运动显著性区域进行高斯取样,使样本点分布于运动剧烈区域。将采集到的样本点作为动作底层特征描述人体行为,结合词袋模型,采用支持向量机分类器对行为进行识别。实验结果表明,在SwustDepth数据集中,基于时空深度特征的人体行为识别算法的平均行为识别准确率达到92%,且具有较高的鲁棒性。  相似文献
3.
传统词袋模型仅仅是将图像表示成视觉单词的直方图,并没有考虑到物体的形状信息,也没有考虑到视觉特征的空间信息.因此将金字塔模型引入到词袋模型中,建立金字塔词袋模型,将金字塔词袋模型与金字塔直方图模型相结合,两种信息相互补充,共同来表征图像;在分类器设计方面采用SVM进行分类.通过在Caltech 101数据库进行实验,验证了论文方法的有效性,实验结果表明,该方法能够大幅度提高图像分类的性能.  相似文献
4.
为避免常规构建词袋模型在选取梯度方向离散精度时存在的盲目性,以及解决不恰当离散精度构造出的词袋模型分类率不高的问题,研究在词袋模型中提取图像特征时梯度方向离散精度是否存在明显的阈值,使选取该阈值时能构造出最佳的词袋模型.基于面向稠密特征提取可快速计算的局部图像特征描述,选择不同的梯度方向离散精度分别进行大量实验,实验结果表明,存在一个明显、统一的阈值24,选择该阈值构造的词袋模型能够得到最高正确分类率.  相似文献
5.
构建视觉词典是BOVW模型中关键的一个步骤,目前大多数视觉词典是基于K-means聚类方式构建。然而由于K-means聚类的局限性以及样本空间结构的复杂性与高维性,这种方式构建的视觉词典往往区分性能较差。在谱聚类的框架下,提出一种区分性能更强的视觉词典学习算法,为了减少特征在量化过程中区分性能的降低以及谱聚类固有的存储计算问题,算法根据训练样本的类别标签对训练数据进行划分,基于Nystrom谱聚类得到各子样本数据集的中心并得到最终的视觉词典。在Scene-15数据集上的实验结果验证了算法的正确性和有效性。特别当训练样本有限时,采用该算法生成的视觉词典性能较优。  相似文献
6.
人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支.针对人耳图像特有的纹理特征,首先采用空间金字塔视觉词袋模型进行人耳特征提取,该模型将人耳图像中相对低级的局部描述子特征转化为具有高级语义含义的全局特征.最后采用支持向量机对样本向量进行训练与判别.实验表明,本文所采用的模型能取得较高的识别率,可作为人耳识别方法的一种扩展与探索.  相似文献
7.
针对传统的GVP(Geometry-Preserving Visual Phrases)图像检索算法计算量大、时间复杂度高且不适合处理大规模图像检索等缺点,文章提出了FSF-GVP(Frequency Statistics Feature-Geometry-Preserving Visual Phrases)算法,该方法将词频统计特征和GVP算法相结合,使用GVP排序算法对词频特征统计后的相似结果集进行排序,忽略不相似结果集,极大地提高了检索效率。实验结果表明,FSF-GVP在保证检索准确性的前提下,提高了检索效率,适用于实时大规模图像检索。  相似文献
8.
在词袋模型基础上,综合考虑姿态之间的时序约束关系,提出一种基于局部匹配窗口的动作识别方法.首先采用人体姿态差别作为动作序列特征描述.其次,在模型学习阶段,使用局部训练法而非传统的整体训练法来提高特征词汇的表征性;在特征量化阶段,使用自适应局部线性重构策略来给特征基更灵活的权值;在对象描述阶段,分别使用时间金字塔、滑动窗口2种方法将整个动作序列划分成多个局部动作片段,进而通过连接各个局部动作片段的特征来描述整个动作序列.最后使用直方图相交操作来完成特征匹配工作.在MSR Action3D数据库上测试了所提算法的性能并与已有的动作识别方法进行对比,结果表明,该方法的识别效果较优.  相似文献
9.
霍华  赵刚 《计算机工程》2012,38(13):131-133
针对视觉词袋模型的量化误差与视觉词含糊性,提出一种基于视觉词模糊权重的视频语义标注方案。该方案在训练样本集的预聚类基础上,逐个聚类训练单类支持向量机OC-SVM。根据样本特征与聚类超球球心的距离函数及聚类超球的空间分布确定视觉词映射及权重,以提高视觉词的表达力、区别力。实验结果表明,基于该方案的视频语义标注精度分别比TF方案和VWA方案提高34%和16%。  相似文献
10.
为将文档聚类划分的分布式检索方法直接应用于视觉检索领域,提出一种基于潜在主题的分布式视觉检索模型。给出模型框架,包括图像视觉单词的数据集划分方法和图像子集选择方法,以此优化图像分布式检索性能。实验结果表明,该模型在不降低检索准确率的前提下,能优先选择少量的图像子集进行检索,并提高查询的吞吐量。  相似文献
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