基于互补特征和类描述的商品图像自动分类

被引：18

作者：

贾世杰 ^{[1
,2
]}

孔祥维 ^{[1
]}

付海燕 ^{[1
]}

金光 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学电子与信息工程学院

[2] 大连交通大学电气信息学院

来源：

电子与信息学报 | 2010年 / 32卷 / 10期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

图像处理; 商品分类; 互补特征; 类描述;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

实现电子商务中的在线商品自动分类是电子商务智能化的迫切要求。该文研究如何运用图像特征和分类算法对商品图像的一些具体信息进行自动分类,如长袖衬衫和短袖衬衫、圆领T恤与V领T恤等。图像特征采用了具有互补特性的塔式梯度方向直方图(PHOG)和塔式关键字直方图(PHOW)相结合;在分类器设计方面提出了基于图像类描述的改进最近邻分类算法。实验结果证明本算法能使2类和3类商品图像分类正确率达到70%-99%,且能够实现快速实时分类,相对于现有方法有了明显提升。

引用

页码：2294 / 2300

页数：7

共 4 条

[1]

Which is the best way to organize/classify images by content?[J] . Image and Vision Computing . 2006 (6)

[2]

Representing shape with a spatial pyramid kernel .2 Bosch A,Zisserman A,Munoz X. Proceedings of the6th ACM international conference on Image and video retrieval . 2007

[3]

Histograms of oriented gradients for human detection .2 Dalal N,Triggs D. Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition . 2005

[4]

Creating efficient codebooks for visual recognition .2 F. Jurie,B. Triggs. Proceedings of International Conference on Computer Vision . 2005

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