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構(gòu)建視覺詞典是視覺詞袋模型中的關(guān)鍵步驟，目前大多數(shù)視覺詞典是基于k-means及其改進(jìn)算法聚類生成。但由于k-means聚類的局限性以及樣本空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性與高維性，該方式構(gòu)建的視覺詞典存在區(qū)分性較差、構(gòu)建時(shí)間過長(zhǎng)、不包含空間信息等問題。為此，提出一種改進(jìn)的視覺詞袋模型生成方法，以縮短視覺詞典的構(gòu)建時(shí)間。提取圖像的局部特征點(diǎn)，構(gòu)成局部特征點(diǎn)描述集。學(xué)習(xí)二進(jìn)制哈希函數(shù)，將局部特征點(diǎn)映射為視覺單詞，并對(duì)視覺詞進(jìn)行過濾，生成二進(jìn)制哈希碼的視覺詞典。利用生成的視覺詞典，結(jié)合空間金字塔匹配模型生成新的視覺詞典模型，將圖像表示為空間金字塔直方圖向量，并應(yīng)用于圖像分類和檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有較高的分類精度和檢索性能。
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