【摘 要】
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对bag of features（BOF）算法进行研究与改进,并将其应用到图像识别和分类中。针对传统BOF算法执行效率低以及分类精度不够高等缺陷,提出一种结合SURF（speeded up robust feature
【机 构】
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华南农业大学信息学院,江西理工大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学资金资助项目(70971043);广东省自然科学基金资助项目(2015A030313408);江西理工大学科研基金资助项目(NSFJ2015-K13)~~
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对bag of features（BOF）算法进行研究与改进,并将其应用到图像识别和分类中。针对传统BOF算法执行效率低以及分类精度不够高等缺陷,提出一种结合SURF（speeded up robust feature）与空间金字塔匹配原理的优化方法相结合的图像识别与分类算法。SURF算法可提高执行效率,而空间金字塔匹配原理的优化方法可提高分类精度。首先对分类图像应用SURF算法提取特征描述符并生成视觉词典,该算法提取的视觉词典能更有效地表示图像特征,且能应对多变的尺度;然后应用空间金字塔匹配原理对图像采
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