Baserat på keypoints extraherade som framträdande bildplåster kan en bild beskrivas som en "påse med visuella ord" och denna representation har använts i scenklassificeringen. Valet av dimension, val och viktning av visuella ord i denna representation är avgörande för klassificeringsprestandan men har inte studerats ingående i tidigare arbete. Med tanke på analogin mellan denna representation och bag-of-words representation av textdokument, använder vi tekniker som används i text kategorisering, inklusive term viktning, stoppa ord borttagning, funktionsval, för att generera bild representationer som skiljer sig i dimension, urval och viktning av visuella ord. Inverkan av dessa representationsval på scenklassificering studeras genom omfattande experiment på TRECVID- och PASCAL-kollektionen. Denna studie ger en empirisk grund för att utforma visuella ord representationer som sannolikt kommer att producera överlägsen klassificering prestanda.
En omfattande utvärdering av BoW funktioner representationer för scenklassificering presenterades i REF, vilket visar att visuella ord representationer sannolikt kommer att ge överlägsen prestanda.
Evaluating bag-of-visual-words representations in scene classification
{'venue': "MIR '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}