专利名称：一种基于改进视觉词袋模型的图像分类方法专利类型：发明专利发明人：王诚,陈杰
申请号：CN201610542277.6申请日：20160711公开号：CN106250909A公开日：20161221
摘要：本发明涉及一种基于改进视觉词袋模型的图像分类方法，针对场景图像，主要解决复杂背景下，传统分类模型不能充分表达同类图像的共有特征，从而导致分类准确度不高的问题；以及传统分类模型算法复杂度较高，实际运行效率低的问题，本发明相比其他利用视觉词袋模型进行图像分类的方法，能够突出同类图像共有的视觉单词，从而增强同类图像视觉词袋的相似性，在一定程度上提高分类的准确性，且利用Topology模型提高了生成视觉词典的效率，具有较强的实用价值。
申请人：南京邮电大学
地址：210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：许方
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