Graphic Detection and Recognition using Bag-of-word method

资 源 简 介

Graphic Detection and Recognition using Bag-of-word method

详 情 说 明

图形检测与识别中的词袋模型方法是一种将图像内容转化为可量化特征的技术。其核心思路是借鉴自然语言处理中的词袋概念，通过视觉单词来描述图像内容。

该方法的实现主要分为三个关键步骤： 特征提取阶段从训练图像中检测关键点并提取局部特征描述符（如SIFT或SURF）。这些描述符构成了视觉词汇的基础。 使用K-means聚类算法对特征描述符进行聚类，每个聚类中心被视为一个视觉单词，最终形成视觉词典。通过统计图像中视觉单词的出现频率，生成特征向量表示。 分类阶段可采用朴素贝叶斯分类器或概率潜在语义分析（PLCA）方法。朴素贝叶斯基于概率模型计算特征向量的类别归属，而PLCA能捕捉视觉单词与潜在主题之间的关系。

这种方法将图像转化为基于视觉单词的统计直方图表示，使得复杂图形识别问题转化为标准分类任务，特别适用于具有重复图案的场景识别。