【摘 要】
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传统词袋模型将所有不同类别训练图像特征点一起聚类，聚类点数多、模型生成慢，且忽略了不同类别图像内容上的差异.本文提出了单幅图像SIFT点去噪去冗余算法和类别相关词袋
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,杨凌712100
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传统词袋模型将所有不同类别训练图像特征点一起聚类，聚类点数多、模型生成慢，且忽略了不同类别图像内容上的差异.本文提出了单幅图像SIFT点去噪去冗余算法和类别相关词袋模型，该算法根据SIFT点的位置将其聚类为若干区域，区域内点数少于一定阈值的作为噪声去除；再对同一区域内的点根据其方向值均匀分为若干区间，取每个区间内特征点的平均特征作为预备特征；最后对同一类训练图像预备特征聚类生成类别相关词袋模型.在Corel 1K图像库上的实验表明，提出的算法在减少词袋模型建立时间的同时提高了模型分类性能；类别相关词袋模型的分类准确率较传统词袋模型平均高约2个百分点，且时间开销仅约为传统方法的1/6.
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