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針對(duì)視覺(jué)詞袋（BOV）模型中過(guò)大的視覺(jué)詞典會(huì)導(dǎo)致圖像分類時(shí)間代價(jià)過(guò)大的問(wèn)題，提出一種加權(quán)最大相關(guān)最小相似（ W-MR-MS）視覺(jué)詞典優(yōu)化準(zhǔn)則。首先，提取圖像的尺度不變特征轉(zhuǎn)換（SIFT）特征，并用K-Means算法對(duì)特征聚類生成原始視覺(jué)詞典；然后，分別計(jì)算視覺(jué)單詞與圖像類別間的相關(guān)性，以及各視覺(jué)單詞間的語(yǔ)義相似性，引入一個(gè)加權(quán)系數(shù)權(quán)衡兩者對(duì)圖像分類的重要程度；最后，基于權(quán)衡結(jié)果，刪除視覺(jué)詞典中與圖像類別相關(guān)性弱、與視覺(jué)單詞間語(yǔ)義相似性大的視覺(jué)單詞，從而達(dá)到優(yōu)化視覺(jué)詞典的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在視覺(jué)詞典規(guī)模相同的情況下，所提方法的圖像分類精度比傳統(tǒng)基于K-Means算法的圖像分類精度提高了5.300-/0；當(dāng)圖像分類精度相同的情況下，所提方法的時(shí)間代價(jià)比傳統(tǒng)K-Means算法下的時(shí)間代價(jià)降低了32. 18%，因此，所提方法具有較高的分類效率，適用于圖像分類。
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