%0 Journal Article
%T Kernel-based Image Classification Using the Context of Visual Words<br>用基于视觉单词上下文的核函数对图像分类
%A WANG Yushi
%A GAO Wen
%A <br>王宇石
%A 高 文
%J 中国图象图形学报
%D 2010
%I 
%X 当前在图像分析领域，将局部特征编码为视觉单词的做法非常流行。基于普通的视觉单词，提出了一种新的能够融合单词多层上下文的核函数。设计中体现了如下信息：1）多层的单词直方图；2）多层的“词组”直方图；3）单词（以及词组）的上下文的类别。然后将该核函数应用于支持向量机，对图像进行分类。在Corel图像库等公共测试集上，该方法取得出色的性能。此外，在一个实用性很强的复杂问题中进行了对比：识别成人图像和泳装图像。该方法的识别准确率，比经典方法提高了约7%。实验结果表明，将核函数度量同视觉单词的多层次描述结合在一起，能够显著提高图像的识别能力。
%K image classification
%K kernel
%K support vector machine
%K visual word
%K multi-resolution histogram<br>图像分类
%K 核函数
%K 支持向量机
%K 视觉单词
%K 多分辨率直方图
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=CDEDE455E02D421321C43057947B64E3&yid=140ECF96957D60B2&vid=23CCDDCD68FFCC2F&iid=E158A972A605785F&sid=D647AF4730396036&eid=984BD2F4D19B9D1C&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=1&reference_num=33