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視覺詞袋模型廣泛地應(yīng)用于圖像分類與圖像檢索等領(lǐng)域．在傳統(tǒng)詞袋模型中，視覺單詞統(tǒng)計(jì)方法忽略了視覺詞之間的空間信息以及分類對(duì)象形狀信息。導(dǎo)致圖像特征表示區(qū)分能力不足．提出了一種改進(jìn)的視覺詞袋方法。結(jié)合顯著區(qū)域提取和視覺單詞拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，不僅能夠產(chǎn)生更具代表性的視覺單詞，而且能夠在一定程度上避免復(fù)雜背景信息和位置變化帶來的干擾．首先，通過對(duì)訓(xùn)練圖像進(jìn)行顯著區(qū)域提取。在得到的顯著區(qū)域上構(gòu)建視覺詞袋模型．其次，為了更精確地描述圖像的特征，抵抗多變的位置和背景信息的影響，該方法采用視覺單詞拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)策略和三角剖分方法，融入全局信息和局部信息．通過仿真實(shí)驗(yàn)，并與傳統(tǒng)的詞袋模型及其他模型進(jìn)行比較。結(jié)果表明。該方法獲得了更高的分類準(zhǔn)確率．
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