Abstract-This paper studerar automatisk bildklassificering genom att modellera mjuk inlämning i den populära kodboksmodellen. Kodbokens modell beskriver en bild som en påse med diskreta visuella ord som valts från ett ordförråd, där frekvensfördelningen av visuella ord i en bild tillåter klassificering. En inbyggd komponent i codebook-modellen är tilldelningen av diskreta visuella ord till kontinuerliga bildfunktioner. Trots den tydliga obalansen i denna svåra uppgift med karaktären av kontinuerliga funktioner, har metoden tillämpats framgångsrikt under några år. I den här artikeln undersöker vi fyra typer av mjuk tilldelning av visuella ord till bildfunktioner. Vi visar att explicit modellera visuell ordtilldelning tvetydighet förbättrar klassificering prestanda jämfört med den hårda tilldelningen av den traditionella codebook modellen. Den traditionella kodboksmodellen jämförs med vår metod för fem välkända datauppsättningar: 15 naturscener, Caltech-101, Caltech-256 och Pascal VOC 2007/2008. Vi visar att stora ordförråd i kodboken helt försämrar prestandan hos den traditionella modellen, medan den föreslagna modellen fungerar konsekvent. Dessutom visar vi att vår metod vinster i högdimensionella funktioner utrymmen och skördar högre fördelar när man ökar antalet bildkategorier.
Men en inneboende komponent i den övergångsnära grannmodellen är tilldelningen av diskreta visuella ord till kontinuerliga bildfunktioner, som visar en tydlig missmatchning av detta svåra uppdrag med karaktären av kontinuerliga funktioner REF.
Visual Word Ambiguity
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}