Detta dokument beskriver en förlängning av BVW-representationen för bildklassificering (IC) av histopatologiska bilder. Denna representation är en av de mest använda metoderna i flera datorseende uppgifter på hög nivå. BoVW-representationen har dock en viktig begränsning: att bortse från rumslig information bland visuella ord. Denna information kan vara användbar för att fånga diskriminerande visuella mönster i specifika datorseende uppgifter. För att lösa detta problem föreslår vi användning av visuella n-gram. N-grambaserade representationer är mycket populära inom området för behandling av naturligt språk (NLP), särskilt inom textutvinning och informationssökning. Vi föreslår att man bygger en kodbok med n-gram och sedan representerar bilder med histogram av visuella n-gram. Vi utvärderar vårt förslag i den utmanande uppgiften att klassificera histopatologiska bilder. Nyttan med vårt förslag ligger i att vi använder n-gram som attribut för en klassificeringsmodell (tillsammans med visuella ord, dvs 1-gram). Detta är vanlig praxis inom NLP, även om denna idé, såvitt vi vet, ännu inte har utforskats inom datorseendet. Vi rapporterar experimentella resultat i en databas över histopatologiska bilder där vår föreslagna metod överträffar den traditionella BoVWs-formuleringen.
N-gram är sekvenser av n-ord REF.
Bag-of-visual-ngrams for histopathology image classification
{'venue': 'Other Conferences', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}