Modellen Bag-of-Visual-Words (BoVW) används ofta för bildklassificering, objektigenkänning och bildsökningsproblem. I BoVW-modellen är de lokala funktionerna kvantiserade och 2-D bildutrymme representeras i form av ordningslös histogram av visuella ord. Bilden klassificering prestanda lider på grund av ordningslös representation av bilden. I detta dokument presenteras en ny bildrepresentation som innehåller den rumsliga informationen till BoVW-modellens inverterade index. Den rumsliga informationen läggs till genom att beräkna den globala relativa rumsliga orienteringen för visuella ord på ett föränderligt sätt. För detta beräknade vi det geometriska förhållandet mellan trillingar av identiska visuella ord genom att beräkna en ortogonal vektor i förhållande till varje punkt i trillingar av identiska visuella ord. Det visuella ordets histogram beräknas på grundval av storleken på dessa ortogonala vektorer. Denna beräkning ger den unika informationen om den relativa positionen för visuella ord när de är collinear. Den föreslagna bildrepresentationen utvärderas med hjälp av fyra standardbildriktmärken. De experimentella resultaten och kvantitativa jämförelserna visar att den föreslagna bildrepresentationen överträffar den befintliga toppmoderna när det gäller klassificeringsnoggrannhet.
I BoF-modellen är den sista egenskapen vektor den ordningslösa histogram av visuella ord som används som en ingång för utbildning av klassificerare REF.
Image classification by addition of spatial information based on histograms of orthogonal vectors
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}