采用空间词袋模型的图像分类方法

摘要 针对词袋模型忽略视觉单词之间的空间关联而导致分类效果降低的问题，提出一种词袋模型空间信息的构造方法，算法分别统计了图像整体与局部的直方图信息.首先将图像中具有相同视觉单词标记的图像块按照到原点的距离大小进行排序，并依次计算排序后相邻两图像块与横轴之间的夹角，进而形成各标记的全局角度直方图信息；然后计算相同标记的图像块的局部频率直方图，将二者直方图信息结合起来，完成词袋模型空间信息的构造.实验发现，采用具有空间信息的词袋模型进行图像分类，其分类结果优于其他空间算法5%以上.