(完整版)基于词袋模型的图像分类
图像分类知识点总结
图像分类知识点总结一、基本概念1.1 图像分类的定义图像分类是指根据图像的视觉特征将其划分到不同的类别中的任务。
图像分类可以看作是一个监督学习问题，即根据已知的图像样本及其类别标签，建立一个分类器来对新的图像进行分类。
1.2 图像分类的难点图像分类的难点在于图像具有高度的复杂性和多样性。
一张图像可能包含不同大小、形状、颜色和纹理的物体，而且光照、遮挡、角度等因素也会对图像的特征造成影响。
因此，要实现准确的图像分类，需要考虑到这些因素的影响。
1.3 图像分类的评价指标常用的图像分类评价指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。
其中，准确率指分类器对所有样本进行分类的正确率，精确率指分类器在预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率指分类器在所有正类样本中预测正确的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均。
二、常用方法2.1 传统方法传统的图像分类方法主要基于手工设计的特征提取和传统的机器学习算法。
特征提取阶段通常使用SIFT、HOG、LBP等局部特征描述子，然后通过词袋模型（BoW）进行编码，并使用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器进行分类。
2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像分类任务中取得了巨大的成功。
深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等。
其中，CNN是最常用的深度学习模型，其具有对图像特征进行端对端学习的能力，可有效地提取图像特征。
2.3 迁移学习迁移学习是将在一个任务中学到的知识或模型应用到另一个相关的任务中的机器学习方法。
在图像分类任务中，迁移学习可以通过在已有的大规模图像数据集上预训练一个深度学习模型，然后将该模型的部分或全部参数迁移到新的分类任务中进行微调，以节约训练时间和数据集规模。
2.4 多模态图像分类多模态图像分类是指同时使用图像、文本、语音等多种模态的信息进行分类的任务。
基于LDA和SVM的图像场景分类
基于LDA和SVM的图像场景分类作者：曾康林，刘汉文来源：《中国新通信》 2018年第10期【摘要】针对传统的SVM 做图像场景识别的词袋模型识别率低的缺点，本文引入了自然语言领域的潜在狄利克雷分配(latentDirichilet allocation，LDA) 来进行图像场景分类。
相比于在普通的词袋模型，再得到了视觉词典，后直接利用SVM 支持向量机进行分类。
LDA 模型则是利用LDA 得到图片的主题表示再进行SVM 的分类。
仿真实验结果表明，相比于普通的词袋模型，利用LDA 得到的主题表示可有效提高场景分类的正确率。
【关键字】潜在狄利克雷分配(LDA) 支持向量机(SVM) 图像场景分类一、引言近年来，随着数字图像处理的高速发展，人们获取图像数据越来越多，而这些图像中蕴含着海量的信息，人工根本无法对如此巨大的数据进行实时处理。
因此，让计算机自动识别图像成为了一个迫切的需求，引发了大量学者对其进行广泛深入的研究，图像识别对信息的自动获取具有重要意义[1]。
场景识别是图像分类识别的一种，场景识别的目的是对图像自动分配多个语义标签[2]，根据给定的一组语义类标，对图像进行自动标注[3]，如山川，海滩，河流，卧室，街道等。
SVM 支持向量机在图像分类上取得了广泛的应用，就起思路而言，都是首先提取出图像的底层特征，诸如SIFT 特征，HOG 特征等等图片的底层特征，在设法将其转化为对图片的语义表达，再对提取出语义特征的基础上，对于分类器的设计，则广泛采用SVM 进行设计，例如Navneet Dalal 和 BillTriggs[4] 提出的HOG 特征应用于行人检测上，并取得了良好的效果。
主题模型潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)，被普遍用于文档自动分类识别中。
LDA 模型的关键思想就是假定每一个文件中的词都是由话题混合而成，并被认为是一个服从多项式的概率分布。
一种基于约束线性编码的图像分类改进算法
一
在 编码过 程 中 ， 如 果 采 用 硬关 联 编 码 （ ｈ ａ ｒ ｄ ａ ｓ — ｓ ｉ ｇ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ， ＨＡ Ｃ） 的方法 ， 最后输 出的编码 只有
⑥
２ ０ １ ３ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
一
种 基于 约 束 线性 编 码 的 图像 分类 改 进 算 法
胡 广 平 周 华 强
（ 河南工程学院 ， 郑州 ４ ５ １ １ ９ １ ； 中原 工 学 院 ， 郑州 ４ ５ ０ ０ ０ ７）
摘
要
针对 图像分类 中量 化编码 的问题 ， 提 出 了一种简 单而且 高效编 码方法 ， 叫做 局部约束 线性编码 （ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ — Ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ
第 １ ３卷
第２ ８ 期
２ ０ １ ３年 １ ０月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ １ ．１ ３ Ｎｏ ． ２ ８ Ｏｃ ｔ ．２ ０１ ３
１ ６ ７ １ —１ ８ １ ５ （ ２ ０ １ ３） ２ ８ — ８ ３ ２ ９ — ０ ４
Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
８ ３ ３ ０
科
学
技
术
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程
１ ３卷
— Ｂｕ Ｉ ＋Ａ ｌ Ｉ ｌ Ｍ ｌ Ｉ ｌ
键 步骤 ， 它们直 接决定 了 Ｂ Ｏ Ｗ 模 型 最 后 的性 能 。
字典 学习 是 为 了寻 找 一 种 具 有 较 强 表 达 能 力 的特 征空 间 ， 而 向量量 化 则 是 为 了寻 找一 种 局 部 特征 编 码方 法 ， 以实现从 原 始 特征 空 间 到新 特 征 空 间 的 映 射 。近年来 的研 究结 果表 明 ，当字 典 大小 达到 一定 规模 之后 ， 不 同的字 典 学 习方 法 对 最终 的结 果 的影
使用AI技术进行文本分类的常见方法
使用AI技术进行文本分类的常见方法概述文本分类是指根据文本内容的特征将其划分为不同类别的任务。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，使用AI技术进行文本分类已经成为研究热点之一。
在本文中，我将介绍一些常见的AI技术在文本分类中的应用方法。
一、传统机器学习方法1. 基于词袋模型的方法基于词袋模型的方法是最早也是最简单的文本分类方法之一。
该方法将文本表示为一个向量，并计算每个词在向量中出现次数或者TF-IDF值。
然后，利用这些特征向量训练一个机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机等）来进行分类。
2. N-gram模型N-gram是指连续N个词组成的序列。
使用N-gram模型可以考虑上下文信息，在某些语境下更准确地表示文本内容。
基于N-gram模型的方法通常使用n元语法来提取特征，并将其输入到机器学习模型中。
3. 特征工程特征工程是指对原始文本数据进行转换和处理以提取有用特征。
在传统机器学习方法中，特征工程非常重要。
一些常见的特征包括词频、句法结构、主题模型等。
通过合理选择和设计特征，可以显著提高分类性能。
二、深度学习方法1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中常用的模型之一，在图像处理领域取得了巨大成功。
近年来，人们发现CNN也可以应用于文本分类任务中。
CNN通过多层卷积和池化操作来提取不同层次的抽象特征，并将其作为输入送入全连接层进行分类。
2. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种具有记忆功能的神经网络结构。
在文本分类中，RNN可以将上下文信息考虑进去，并学习到文本之间的依赖关系。
其中，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是常用的RNN变体。
3. 注意力机制注意力机制是指模型能够更加关注输入序列中与当前任务相关或重要的部分。
在文本分类任务中，注意力机制可以帮助模型区分关键词语并进行准确分类。
4. 预训练模型预训练模型是指在大规模数据上进行预训练后得到的通用模型。
例如，BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种经过预训练的语言表示模型，它学习到了丰富的语义信息，在文本分类中广泛应用。
基于LDA主题模型的遥感图像表示与分类
基于LDA主题模型的遥感图像表示与分类【摘要】近年来，多种机器学习的方法被用于遥感图像表示和分类领域，本文将LDA主题模型应用于遥感图像的表示和分类中，首先提取SIFT描述算子，作为构建词袋模型的基础，然后通过Gibbs Sampling算法建立LDA模型，最后利用LDA模型对遥感图像进行分类，试验结果也较好地证明了这一方法的有效性。
【关键词】主题模型；LDA模型；词袋模型；Gibbs Sampling算法0 引言随着卫星事业和遥感技术的发展，遥感图像已逐步成为获得地表数据及其变化的重要信息来源，并被广泛应用于自然资源调查、环境监测、灾害评估与军事侦察等领域。
因此，如何更高效地表示遥感图像，并根据图像内容进行分类就成为了亟待解决的问题。
主题模型的目标就是找出数据集合中隐含的联系，即“主题”。
该模型认为数据集合中的数据中存在隐含的主题，这些主题能更准确地反映数据所要表达的内容，避免受到干扰数据的影响。
本文将LDA模型应用于遥感图像分类中，通过提取SIFT特征获得图像的底层视觉特征，使用词袋模型建立了图像的视觉单词，再用LDA模型进行建模分析，发掘出其中的隐含主题，从而实现了遥感图像的表示和分类。
1 基于词袋模型的遥感图像表示词袋模型即Bag of Words模型，早期多被用于文本分类与文字信息检索领域，本文提取遥感图像的SIFT描述算子作为底层视觉特征，在构造SIFT描述算子时，本文利用DoG算子提取极值点并定位方向，以极值点为中心取16*16的邻域作为采样窗口，将采样点与特征点的相对方向通过高斯加权后归入包含8个bin的方向直方图，最后获得4*4*8的128维特征描述子。
为了能够准确地表示数据库中的每幅图像，需要寻找特征空间中的完备正交基，这组基必须满足以下两个条件：1）特征之间线性无关；2）这组特征能够表示数据库中的每幅图像。
显然SIFT算子满足条件1，为了寻找满足条件2的特征向量，我们需要建立码本库，首先提取出图像库中所有遥感图像的SIFT描述算子，并用GMM模型进行聚类，获得若干个聚类中心，然后对其进行向量量化，将每一类特征都用其聚类中心特征表示。
词袋模型原理
词袋模型原理引言在自然语言处理（NLP）领域中，词袋模型（Bag of Words Model）是一种常见且重要的文本表示方法。
它经常被用于文本分类、情感分析、信息检索等任务中。
词袋模型的原理简单而直观，本文将对其进行全面、详细和深入的探讨。
什么是词袋模型？词袋模型是一种用于表示文本的技术。
它将文本中的每个单词视为一个独立的特征，并忽略它们之间的顺序关系和语法结构。
换句话说，词袋模型将一段文本转换为一个向量，该向量表示了文本中各个单词的出现情况。
词袋模型的构建过程词袋模型的构建过程包括以下几个步骤：步骤1：收集语料库语料库是指用于训练和构建词袋模型的文本数据集。
它可以包含多个文档或句子。
语料库的选择和规模对于构建有效的词袋模型非常重要。
步骤2：分词将语料库中的文本按照一定的规则进行分词，将其划分为单个的词汇单元。
分词过程可以使用现成的分词工具或基于规则的方法。
步骤3：构建词汇表词汇表是指语料库中所有不重复的单词的集合。
构建词汇表的过程是将分词后的文本中的所有单词去重并进行排序。
步骤4：生成文档向量对于每篇文档或句子，将其表示为一个向量。
向量的长度等于词汇表中单词的总数，每个维度对应一个单词。
向量中的值可以是词频、TF-IDF权重等。
步骤5：应用模型将文档向量输入到机器学习算法或其他模型中进行训练或预测。
常见的应用包括文本分类、情感分析、信息检索等。
词袋模型的优缺点词袋模型具有以下优点： - 简单直观：词袋模型的原理简单明了，易于理解和实现。
- 忽略语法和顺序：词袋模型不考虑单词的顺序和语法结构，适用于多种文本类型。
- 宽容性：词袋模型对输入文本的变化和噪声具有一定的宽容性。
然而，词袋模型也存在一些缺点： - 丢失顺序信息：由于不考虑单词的顺序，词袋模型丢失了文本中单词之间的顺序关系，这可能导致信息的损失。
- 忽略语义差异：词袋模型只考虑单词的出现情况，忽略了不同单词之间的语义差异，可能导致不准确的结果。
使用视觉词袋模型进行图像特征抽取的步骤
使用视觉词袋模型进行图像特征抽取的步骤图像特征抽取是计算机视觉领域中的一个重要任务，它能够将图像中的信息转化为可用于机器学习和模式识别的特征向量。
视觉词袋模型是一种常用的图像特征抽取方法，下面将介绍使用视觉词袋模型进行图像特征抽取的步骤。
首先，图像特征抽取的第一步是构建视觉词典。
视觉词典是由训练图像集合中提取的局部特征点组成的。
常用的局部特征点包括SIFT、SURF和ORB等。
这些特征点具有旋转不变性和尺度不变性，能够在图像中提取出具有独特性质的局部特征。
接下来，使用聚类算法对提取的局部特征点进行聚类，将它们分为不同的视觉词。
常用的聚类算法包括K-means和Mean Shift等。
聚类的目的是将相似的局部特征点聚集在一起，形成视觉词典。
聚类算法的选择对于视觉词袋模型的效果有着重要的影响。
然后，对于每个图像，将其局部特征点映射到视觉词典中，得到一个视觉词袋。
视觉词袋是一个固定长度的向量，每个维度表示一个视觉词在图像中出现的频率。
在映射的过程中，可以使用最近邻算法或者最近邻搜索树等方法来找到与局部特征点最相似的视觉词。
最后，将所有图像的视觉词袋组成一个特征矩阵，作为输入数据进行后续的机器学习和模式识别任务。
常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林和深度学习等。
这些方法能够利用视觉词袋模型提取的特征，对图像进行分类、检索等任务。
除了上述基本步骤，还有一些改进的方法可以提升视觉词袋模型的性能。
例如，可以使用空间金字塔结构来捕捉图像的空间布局信息。
空间金字塔将图像分割为多个不同尺度的子区域，对每个子区域进行视觉词袋的构建，最后将所有子区域的视觉词袋合并为一个整体的特征向量。
此外，还可以使用词频逆文档频率（TF-IDF）等方法对视觉词袋进行加权，提高重要视觉词的权重，减小常见视觉词的权重。
这样能够更好地区分不同图像之间的特征差异。
总之，使用视觉词袋模型进行图像特征抽取是一种常用且有效的方法。
通过构建视觉词典、映射局部特征点和生成视觉词袋，可以将图像转化为可用于机器学习和模式识别的特征向量。
一种改进词袋模型的图像分类算法
一种改进词袋模型的图像分类算法李咏豪【摘要】传统词袋模型易受视角、尺度和背景等因素干扰.本文对传统词袋模型进行了改进,提出一种基于角点检测和图论的感兴趣区域提取方法,以及结合高斯模糊隶属度函数选取视觉单词.首先,对图像进行角点检测,利用图论的方法划定ROI区域,然后对得到的ROI区域进行SIFT特征的提取并生成视觉词典,从而减少背景信息的影响.其次,引入高斯模糊隶属度函数改进图像视觉直方图的表示.在Caltech 100数据库上的实验结果表明,本文提出的方法相较于传统词袋模型,分类准确度提升了3％.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2019(009)003【总页数】4页(P97-99,102)【关键词】词袋模型;角点提取;图论;高斯模糊隶属度函数【作者】李咏豪【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言在计算机视觉领域中，图像分类是基础问题之一，被广泛应用于视频监控和图像分析等方面。
图像分类中常用的方法是词袋模型[1-3]。
词袋模型可以分为以下3个步骤：(1)特征提取。
利用SIFT算法[4]生成128维的特征描述子，这些描述子具有尺度、光照等的不变性。
(2)构造视觉词典。
利用k-means聚类算法对SIFT描述子进行聚类，得到视觉单词，进一步构建视觉词典。
(3)利用支持向量机(SVM)完成分类。
词袋模型的分类效果易受视角、尺度、背景等因素干扰。
针对这些问题，目前提出不少对于词袋模型的改进算法。
Wang等人[5]提出空间金字塔匹配模型；Philbin 等人[6]提出一种软分配的视觉词汇统计直方图的构建方法。
同时，人类在识别图像时，往往只是对某一区域感兴趣，而不是整幅图像。
研究时，就可以通过对ROI(感兴趣区域)进行特征提取，从而减少非感兴趣区域特征点的干扰。
因此，本文通过对原图像进行角点检测，结合图论方法，确定ROI，然后对ROI进行SIFT特征点提取，这样可以使提取的SIFT特征描述子集中在物体上，排除背景上的干扰点。
自然语言处理常用模型
自然语言处理常用模型自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类自然语言。
在NLP的研究过程中，常用的模型有很多种，本文将对其中一些常用模型进行介绍。
一、词袋模型（Bag of Words Model）词袋模型是NLP中最基础的模型之一。
该模型将文本看作是一个由单词组成的集合，并且不考虑单词出现的顺序和上下文关系。
因此，词袋模型只关注单词在文本中出现的频率，并将其转化为向量形式进行处理。
二、TF-IDFTF-IDF是一种基于词袋模型的改进算法。
它考虑了每个单词在文本中出现的频率以及它在整个语料库中的重要性。
TF（Term Frequency）指某个单词在当前文档中出现的次数，IDF（Inverse Document Frequency）则表示该单词在整个语料库中出现的频率。
通过TF-IDF 算法可以得到每个单词在当前文档中的重要性权值。
三、n-gram模型n-gram模型是一种基于统计概率方法的语言建模技术。
该技术将文本看作是由一系列n个连续单词组成的序列，并通过统计每个n-gram 出现的频率来计算文本的概率。
n-gram模型的优点在于可以考虑单词之间的顺序关系，但缺点是需要大量的数据来训练模型。
四、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）循环神经网络是一种基于神经网络结构的模型，在NLP中得到了广泛应用。
该模型通过引入一个记忆单元来处理序列数据，使得当前时刻的输出不仅受到当前时刻输入的影响，还受到之前时刻输入和输出的影响。
RNN可以用于文本生成、情感分析等任务。
五、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）长短时记忆网络是一种基于循环神经网络结构的改进算法。
该模型通过引入三个门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息流动，从而解决了传统RNN中梯度消失和梯度爆炸等问题。
经典的自然语言处理模型
经典的自然语言处理模型自然语言处理模型是指利用计算机科学技术对自然语言进行研究和处理的模型。
随着自然语言处理技术的不断进步，自然语言处理模型也在不断更新和完善。
本文将着重介绍几种经典的自然语言处理模型。
一、词袋模型词袋模型是自然语言处理中广泛使用的一种模型。
这个模型主要思想是把文本看作是一堆词的集合，对每个词进行计数，并将每个词作为一个特征，构建一个向量。
这些向量组成了整个文本的词袋向量表示。
经过这个模型处理后，文本就从一个字符串转换为了一个向量，使得机器可以对文本进行数学计算和分析。
词袋模型存在一些缺点。
例如，它忽略了词汇的顺序以及上下文相关性。
此外，在处理文本时，仅考虑每个词的出现次数，并且忽略了词汇的含义，因此可能会丧失部分本质信息。
二、LDA主题模型LDA主题模型是一种基于概率的语言模型，它可以将一篇文本看做一系列主题的集合，并将每个主题和相关的单词联合起来。
这个模型可以从一组文本中自动地学习出主题的分布。
它的主要思想是，每个文档可以表示为一个主题的混合，每个主题又可以表示为一组单词的概率分布。
对于每个文档，LDA模型通过主题混合的方式来生成单词，并且假设每个单词的出现是独立的。
主题在其出现的文档中也是独立的。
通过把文档看做是主题的实现，可以推断出文档中可能存在的主题。
LDA主题模型可以用来进行文本分类、词汇分析和主题挖掘等。
此外，它还广泛应用于信息检索和社交媒体分析等领域。
三、循环神经网络模型循环神经网络模型(RNN)是一种适用于序列数据的深度学习模型，如自然语言和时间序列数据。
RNN模型可以将序列数据中的信息传递到后续的时间步骤中，以此来捕捉序列中的长期依赖关系。
RNN模型有一个自反循环的结构，也就是说，网络中的节点不仅接收输入，还会在后续时间步骤中将其前一个状态的输出作为输入。
通过这种结构，RNN模型可以有效地模拟语言中的上下文相关性。
RNN模型可以用于各种自然语言处理任务，如语音识别、机器翻译、文本生成和语言建模等。