På senare år har forskare arbetat för att förstå bildinnehållet i datorseendet. I synnerhet påsen med visuella ord (BoVW) modell, som beskriver bilder i termer av en frekvens histogram av visuella ord, är det mest antagna paradigmet. Den största nackdelen är bristen på information om lokalisering och förhållandet mellan funktioner. För detta ändamål föreslår vi en ny paradigm kallas påse av ARSRG (tilldelad relationell SIFT (skala-invariant funktion transform) regioner graf) ord (BoAW). En digital bild beskrivs som en vektor i form av en frekvenshistogram av grafer. Genom att anta en uppsättning steg kartläggs bilderna in i ett vektorutrymme som passerar genom en grafomvandling. BoAW utvärderas i ett bildklassificeringssammanhang på standarddatauppsättningar och dess effektivitet visas genom experimentella resultat jämfört med välkända konkurrenter.
I REF föreslås ett paradigm som kallas Bag of ARSRG (Attributed Relational SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) Regioner Graph) Ord (BoAW).
Bag of ARSRG Words (BoAW)
{'venue': 'Machine Learning and Knowledge Extraction', 'journal': 'Machine Learning and Knowledge Extraction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}