二维最大熵模型在图像分类算法中的应用研究

王彦林, 金汉均, 梅洪洋

华中师范大学学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 49 ›› Issue (04) : 507 -510.

华中师范大学学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 49 ›› Issue (04) : 507 -510. DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2015.04.006

二维最大熵模型在图像分类算法中的应用研究

    王彦林, 金汉均, 梅洪洋
作者信息 +

Author information +
文章历史 +

摘要

针对图像分类中使用视觉词袋直方图进行分类时忽略图像颜色信息缺点,该文提出在一类图像的HSI彩色空间上,通过H分量和S分量构建二维最大熵模型,并将得到的二维最大熵分布作为该类样本的底层参考特征向量,从而将待分类的图像运用欧式准则与底层特征向量进行匹配,最终实现图像分类算法.实验表明,该文所提分类算法比基于视觉词袋直方图分类算法具有更高的查准率.

关键词

视觉词袋 / 二维最大熵 / 图像分类 / 样本直方图

Key words

引用本文

引用格式 ▾
王彦林, 金汉均, 梅洪洋. 二维最大熵模型在图像分类算法中的应用研究[J]. 华中师范大学学报(自然科学版), 2015, 49(04): 507-510 DOI:10.19603/j.cnki.1000-1190.2015.04.006

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

基金资助

中央高校基本科研业务费专项资金(CCNU13B005); 湖北省科技攻关项目(2011EJB010); 湖北省科技支撑计划项目(2013BAA104)

AI Summary AI Mindmap

282

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/