基于优化空间金字塔匹配模型的图像分类

来源：电子测量技术杂志2017年第7期北京时间：

作者：柯善武

单位：华中师范大学 计算机学院 武汉 430079

摘要：基于空间金字塔匹配模型(SPM)的图像分类中，构建视觉词直方图时对图像中所有特征都是同等对待，没有考虑到图像中不同区域特征的影响因子。显然，图像中目标区域比背景区域的特征重要性要大，为了避免图像中不重要区域的特征给图像分类带来干扰，提出了一种优化空间金字塔模型的图像分类方法。首先利用模拟退火算法与遗传算法相结合的聚类算法(SAGA)构造视觉词典，然后利用视觉注意机制构造加权的视觉词直方图。该方法在不丢失图像的全局信息的情况下，还考虑到了图像中各个区域对图像分类的重要性。最后将图像的表示向量使用SVM训练和分类。实验表明，本方法能够提高图像分类的准确率。

关键词：SPM模型; 视觉词直方图; SAGA算法; 视觉注意机制

基金资助：国家社会科学基金（13BTQ050）、2016年华中师范大学研究生教育创新项目（2016CXZZ084）资助